Open3D点云抽稀算法实现与优化

最新推荐文章于 2025-04-16 11:36:04 发布

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本文介绍了如何使用Open3D的VoxelGrid算法进行点云抽稀，通过调整体素网格大小、应用滤波器、利用并行计算优化点云处理，同时探讨了基于距离和法向量的抽稀策略，旨在帮助读者掌握点云抽稀的实用技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

随着三维数据获取和处理技术的发展，点云成为了一种重要的三维数据表示形式。然而，大量的点云数据对存储和计算资源提出了巨大的挑战。为了解决这个问题，我们需要对点云进行抽稀处理，以减少数据量同时保持关键特征。

Open3D是一个开源库，提供了许多点云数据处理的基本功能。在Open3D中，抽稀操作是通过VoxelGrid算法实现的。VoxelGrid算法将点云划分为若干个体素网格，并保留每个网格内的一个代表点。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D中的VoxelGrid算法进行点云抽稀，并探讨一些优化策略。

首先，让我们来看一个简单的示例，演示如何使用Open3D进行点云抽稀：

import open3d as o3d

# 读取点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud(&

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Open3D等距抽稀算法：精简点云数据，提升性能与效率

03-30

796

等距抽稀算法的基本思想是利用一个预先设定的距离阈值d，选取点云中每个点到其最近邻点的距离，将距离小于等于d的点合并成一个点，从而达到精简点云数据的目的。Open3D中的Voxel Downsampling滤波器就是使用等距抽稀算法来进行点云数据的降采样，其主要参数包括voxel_size和max_bound等，可以灵活调整以适应不同的应用场景。最后，将处理后的点云数据保存到了一个ply文件中。通过以上代码，我们可以轻松实现对点云数据的降采样处理，从而使数据变得更加轻量化，提高数据处理的速度和效率。

Open3D 点云抽稀算法详解及示例代码

YadxFix的博客

09-26

418

然而，点云数据通常包含大量的冗余点，这对于后续的处理和分析可能带来不必要的计算开销。Open3D 是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法，其中包括了一些用于点云抽稀的算法。该算法通过在点云中选择一定间隔的点，将原始点云稀疏化，从而减少点云的数量。较小的抽稀因子将保留更多的点，而较大的抽稀因子将使点云更加稀疏。对于给定的点云，我们首先计算出点云中点的平均间隔，然后根据设定的抽稀因子，选择一定间隔的点作为抽稀后的点云。来计算点云中点的平均间隔，并使用 numpy 库来选择一定间隔的点。

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点云相关操作

最新发布

yymagicer的博客

04-16

920

特征提取的目标是提取能够描述点云局部或整体几何形状的特征信息，便于配准、分类、识别等后续任务。点云重建旨在从离散的点云数据中重建连续的表面模型，常用于三维建模和可视化。点云抽稀旨在减少点的数量，以降低计算复杂度，同时尽可能保留原始结构信息。点云去噪旨在移除由于传感器误差或环境因素引入的噪声点，以提高数据质量。点云分割旨在将点云划分为具有相似属性的区域，以实现物体识别或场景理解。在ROS中，PCL提供了相关滤波器。点云配准旨在将多个点云数据对齐到同一坐标系，以实现数据融合或建图。在ROS中，可使用PCL的。

【点云抽稀】一种基于均匀分布随机数的点云抽稀算法

GeomasterYi的博客

05-19

2196

一种基于均匀分布的随机数的点云抽稀算法，时间复杂度是O(n)。经验证，效果可行，效率也行。

Open3D 等间距抽稀算法【2025最新版】

点云侠的博客

12-01

1576

[1]王道杰,陈倍,孙健辉.机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响[J].测绘通报,2022(05):140-144+169一文提到的机载点云抽稀算法。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。

PCL中的道格拉斯-普克（Douglas-Peucker）点云抽稀算法

EvktJava的博客

09-29

660

点云数据是一种常见的三维数据表示形式，用于描述物体的形状和结构。在处理点云数据时，有时需要对其进行抽稀，即减少数据中的点数，以降低计算和存储的成本，同时保持点云的主要特征。道格拉斯-普克（Douglas-Peucker）算法是一种常用的点云抽稀算法，它可以有效地减少点云数据的点数，同时保持形状的大致特征。使用PCL库的好处是它提供了丰富的点云处理功能，并且有很多其他的滤波器和算法可供选择。算法的输入是一个点云数据集，由一系列的点构成。函数，我们可以设置滤波器的体素大小，即抽稀的程度。

Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）

纵马踏花向自由

07-10

4815

Open3D-python算法专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。

Open3D 点云下采样抽稀（7）

weixin_44329757的博客

01-08

761

点云抽稀在计算机图形学和计算机视觉中有着广泛的应用，其作用包括但不限于以下几点：数据压缩：点云抽稀可以有效地减少点云数据量，从而节省存储空间和降低数据传输成本。加速处理：较为密集的点云通常需要更多的计算资源进行处理，抽稀可以减少数据点的数量，从而加快处理速度和提高计算效率。去除噪声：一些点云数据可能受到噪声的影响，通过抽稀可以去除一些无意义的离散噪声点，使得数据更加干净。可视化优化：在进行点云可视化时，过于密集的点云可能会导致可视化效果混乱，抽稀可以使可视化结果更清晰易懂。

Open3D 点云Kmeans聚类算法

纵马踏花向自由

07-12

1012

聚类是一种将数据集分组的方法，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组间的数据点相似度较低。K-means 聚类算法是一种经典的无监督学习算法，具有计算简单、收敛速度快等优点，被广泛应用于图像分割、市场细分、模式识别等领域。

点云体素下采样(抽稀)（附open3d python代码）

三维点云技术探索

11-29

1955

参数voxel_size为体素大小，该参数越小，降采样得到的结果的点越多，采样后的点排列看上去会很整齐均匀，但是位置和之前相比有轻微的移动。2. 每个被占用的体素通过平均内部所有点的坐标而生成一个点。体素下采样使用常规体素网格从输入点云创建均匀下采样的点云。它通常用作多点云处理任务的预处理步骤。因为下采样之后的点是通过平均计算得到的。该方法的缺陷是会改变原有点的坐标，1. 点被储存到体素中。

MATLAB中的点云等间距抽稀算法

07-25

554

点云是由大量离散点构成的三维几何体模型，在许多领域中都有广泛的应用，例如计算机图形学、机器人技术和地理信息系统等。在本文中，我们将介绍一种基于MATLAB的点云等间距抽稀算法，并提供相应的源代码。在本文中，我们介绍了一种基于MATLAB的点云等间距抽稀算法，并提供了相应的源代码。当我们处理大规模点云数据时，通过保持点云的一定密度来实现抽稀是一种常用且有效的方法。等间距抽稀算法的基本思想是在点云中选择一些代表性的点，使得它们之间的距离尽可能相等。接下来，我们将给出MATLAB的点云等间距抽稀算法的源代码。

点抽稀算法

06-29

23万多个点，采用矢量加载的方式进行渲染显示，并且要想缩放到任意视图高度均可看到点图标不是一键容易的事，尝试过很多系统，基本上算是卡死，包括ArcGIS，很多GIS软件都是通过控制图层的可视高度来解决问题的，这样做确实不错，但是有些特殊业务应用却要求在任意高度都可以显示点图标。本文就是解决了这个问题……

点云压缩抽稀

11-08

基于matlab实现的点云抽稀程序，点云格式为xyz，抽稀后输出dat格式

PHP 抽稀算法

11-30

地图抽稀算法，点开地图，根据图层不同设置不同的抽稀距离，获取部分点，既可以简化数据，也不使地图线条失真

三维点云抽稀.rar

05-12

点云数据抽稀显示工具可改变参数调整抽稀比例支持2维、3维

Open3D (C++) 等间距抽稀算法

点云侠的博客

01-08

483

机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响[J].测绘通报,2022(05):140-144+169.一文用到的算法

Matlab中的等间距抽稀算法应用于点云

bug_api163的博客

09-26

260

在许多应用中，点云数据可能非常庞大，包含大量的数据点。等间距抽稀算法是一种常用的点云抽稀方法，它可以在保持点云形状特征的同时减少数据量。通常情况下，采样间距越小，抽稀后的点云越接近原始点云，但数据量也越大。可以根据点云的边界框和要求的点云密度来确定采样间距。等间距抽稀算法的基本思想是通过保留点云中一定间距的采样点，来近似表示原始点云。为了确定等间距抽稀算法的采样间距，我们需要计算点云数据的边界框。现在，我们可以执行等间距抽稀算法，根据计算得到的采样间距，从原始点云中选取一部分采样点。步骤1：加载点云数据。

MATLAB 自定义实现点云随机抽稀方法（66）

weixin_44329757的博客

05-09

347

MATLAB虽然提供了点云随机抽稀的内置函数，但是我们也可以自己实现这个功能，有助于理解，下面是具体的实现效果和代码（直接复制粘贴即可使用）：使用提供的数据直接跑就行，也可更换自己的数据进行实验。

open3d点云去重算法

10-13

open3d点云去重算法是一种用于去除重复点云数据的算法。在处理点云数据时，由于各种原因，可能会出现重复的点云数据。这些重复数据不仅浪费存储空间，还会对后续的数据处理和分析造成困扰。因此，需要使用去重算法来消除这些重复数据。 Open3d是一个用于3D数据处理的开源库，其中就包含了点云去重算法。这个算法的核心思想是通过遍历整个点云数据集，将每个点与其它点进行比较，从而找出重复的点。具体的步骤如下： 1. 遍历点云数据集中的每个点。 2. 将当前点与之前已经处理过的所有点进行比较。 3. 如果存在与当前点坐标接近的点，则将当前点标记为重复点。 4. 将标记为重复点的点从点云数据集中移除。通过以上步骤，可以有效地去除点云数据中的重复部分。同时，为了提高算法的效率，可以在比较点与点之间的距离时，加入一定的阈值。只有当两个点的距离超过阈值时，才会被认为是不同的点，否则则被视为重复点。需要注意的是，由于点云数据的特殊性，去重算法的性能和效果可能会受到一些因素的影响，例如点云的密度、噪声等。因此，在实际应用中，可能需要根据具体情况进行算法的调整和优化，以达到更好的去重效果。总之，open3d点云去重算法是一种用于去除重复点云数据的算法，通过比较点与点之间的距离，将重复点从点云数据集中移除，以提高数据处理和分析的效率。