Open3D点云处理算法汇总

最新推荐文章于 2024-07-16 00:00:00 发布
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本文汇总了Open3D库中的点云处理算法，包括点云读取与显示、滤波、配准、特征提取和重建等任务，并提供了C++代码示例，如体素下采样、ICP配准、法线估计和泊松重建等，旨在帮助理解和应用点云数据。

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Open3D点云处理算法汇总

点云处理是计算机视觉和图形学领域的重要任务之一，用于处理和分析三维空间中的点云数据。Open3D是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。本文将对一些常用的Open3D点云处理算法进行总结，并提供相应的C++源代码示例。

  1. 点云读取与显示

首先，我们需要了解如何读取和显示点云数据。Open3D提供了简单易用的接口来加载和可视化点云。下面是一个示例代码，演示了如何读取一个点云文件并显示它：

#include <iostream>
#include <open3d/Open3D.h>

int
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Open3D光线投射算法：点云的可视化与分析
EvktJava的博客
09-25 294
总结起来，Open3D提供了强大的光线投射算法，可以帮助我们更好地观察和分析点云数据。通过点云的光线投射可视化，我们可以从不同视角来观察点云，并获取更多的信息。其中，光线投射算法是Open3D中一个重要的功能，它可以帮助我们更好地观察和分析点云数据。例如，我们可以通过光线投射计算点云中某个点的可见性。具体来说，我们可以发射一条光线从相机视点出发，与点云的每个点进行投射，并记录光线路径上的遮挡情况。光线投射算法基于光线跟踪的原理，通过模拟光线从视点发出并与点云中的点相交，从而将点云数据投射到图像平面上。
Open3D 光线投射算法
点云侠的博客
01-28 1540
Open3D-0.14.1中光线投影模型的代码复现。
Open3D 点云配准使用 GICP 算法
bug_api163的博客
09-21 394
点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的一个重要任务，它的目标是将多个点云数据集对齐，以便进行后续的分析和处理。此外，Open3D 还提供了其他的点云配准算法和工具，可以根据需求选择合适的方法进行点云配准任务。在本教程中，我们将使用 Open3D 中的 GICP 算法来进行点云配准。函数运行 GICP 算法，将源点云和目标点云传入算法中。算法将返回一个变换矩阵，表示将源点云变换到目标点云坐标系的变换。这些数据可以是从文件中读取的点云，也可以是通过其他方式获取的点云数据。函数将变换后的源点云和目标点云可视化。
python 点云处理 速度_「开源」RandLA-Net可以处理100万量的点云，速度是当前算法200倍...
weixin_39943383的博客
12-09 169
本文首发于公众号：CNNer 。实时分享CVPR、ECCV等会议，关注深度学习、自动驾驶领域，我们期待你的加入。关注“CNNer”，选择加“星标”或“置顶”精选干货，当日达。论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11236代码：https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net.git...
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 4982
Open3D-python算法专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。
【2025最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)
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Open3D 点云区域生长分割算法
最新发布
纵马踏花向自由
07-16 1680
Open3D 的点云区域生长分割算法是一种基于区域生长的点云分割方法，用于将点云分割成不同的部分。该算法的基本原理如下：
Open3D点云处理算法最全合集
qq_40985985的博客
09-24 8174
Open3D算法最全合集，致力于搜集可运行，可视化较好的Open3D算法，持续更新中… 1. Open3D 点云读取及可视化、离群点去除 2. Open3D 点云体素格下采样 3. Open3D 点云KdTree建立、3种近邻搜索及结果可视化 Open3D 点云法向量3种计算方法及可视化 5. Open3D 点云下采样、离群点去除、地面提取、法向量计算及可视化 6. Open3D 点云 DbScanClustering聚类算法 7. Open3D 计算点云凸包 8. Open3D 计算点云包围盒 9.
3D，点云关键点和特征描述
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3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分。如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、纹理特征、颜色、领域中心距、协方差矩阵、熵等等。如同图像的特征（sift、surf、orb）一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。 点云的识别，分割，重采样，配准曲面重建等大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓扑特征的描述，都属于
Open3D的隐藏点去除算法如何实现？点云隐藏点去除算法——超详细底层算法实现讲解【深入了解算法本质】
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04-03 2793
论文介绍了一种新的方法——直接从点云中提取可见性信息。点云是一个包含3D位置信息的采样点集，与传统的网格表示相比更加简单和灵活。通过提取点云中的可见性信息，可以实现点集的可视化、视角相关的快速重构和实时的阴影投射。本文提出的方法简单快速，不依赖于屏幕分辨率和网格拓扑结构，并且适用于各种维度的点云。另外还对算法进行了理论证明，并给出了实验结果和应用示例。
3D点云人脸鼻尖检测算法
RainMen
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最近一直在做3D人脸鼻尖识别项目，因为之前没有相关经验，所以前后花了一个半月才做完。 在此记录一下自己的思路： 1.读取人脸点云数据，代码为Matlab代码： clc; read_file = importdata('C:\myfiles\xyz\test1\test3\3.xyz'); %读取文件 file_x = read_file(:,1); file_y = read_file(:...
基于三维点云的机器人杆件目标识别与抓取（四）
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@基于点云特征描述匹配的目标识别识别 基于点云特征描述匹配的目标识别方法主要分为离线注册与在线识别两个过程。离线注册过程，需要创建待识别目标的模型点云，可以通过CAD模型的点云化获得，也可以通过数据采集设备获得。对获得的模型点云进行特征描述并生成特征描述文件。在线识别阶段，需要对经点云数据分割后得到的模型点云数据子集进行特征描述，分别与离线注册生成的目标特征描述文件进行特征匹配，累计投票得到预测的中心点，并计算匹配相似度，提取匹配相似度最高的点云子集，作为场景中所要识别的目标，进而完成场景桁架杆件目标的识别
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】3D点云（附实战案例）
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很简单，3D点云，指的是一个包含了大量三维点的集合，如图6。每个点都有X、Y和Z坐标（有时候还有RGB信息和激光反射强度信息等，不同场景所需），分别表示它在三维空间中的位置。这些点通常是通过激光扫描技术（如激光雷达）或结构光扫描技术（如Kinect或其他深度传感器）从现实世界中获取的。图6 渲染后的一个房间的点云集3D点云通常用于在三维环境中表示和捕捉物体、场景或环境。它们可以是静态的，例如建筑物的三维模型或景观的三维重建，也可以是动态的，例如随着时间推移捕捉的运动物体的点云。
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点云 3D 目标检测开源算法集合1. 点云 3D 目标检测开源算法集合 1. 点云 3D 目标检测开源算法集合 OpenPCDet Det3D MMDetection3D
PREDATOR: 低重叠三维点云的配准方法（CVPR2021）
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代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。针...
描述点云关键点提取ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D算法原理
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描述点云关键点提取ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D算法原理
3D点云目标的识别与抓取
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这是2016年一个点云目标识别研究的简单描述。 1、点云目标识别流程 点云目标识别，顾名思义，需要有标准的目标点云或者标准的点云特征描述向量；对实时采集的点云数据，在里面寻找与目标点云相似度最高的点云块。   2、圆环工件的识别和抓取 图2.1 点云在XY平面的投影图像 图2.2 圆环点云采集图像 2.1滤波 常用点云滤波有带通滤波、统计滤波、半径滤波、去除背景平面、去除边缘。 带通滤波：就是设置一个x、y、z方向的一个取值范围，以过滤掉明显不在测试距离范围的点云；比如在kine...
狂码三万字 | 三维场景点云理解与重建技术
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目录00 引言01 点云特征提取与匹配1.1 传统点云特征提取1.2 点云深度学习1.3 点云卷积1.4 稀疏卷积1.5 点云Transformer1.6 点云旋转不变特征提取1.7 点云匹配02 场景点云语义分割2.1 场景表征与数据集2.1.1 室内场景表征与相关数据集2.1.2 室外场景表征与相关数据集2.2 点云场景语义分割2.2.1 全监督分割方法2.2.2 有限标注条件下的分割方法2.2.3 无监督分割方法2.3 多模态融合的分割方法2.4 场景点云的实例分割方法03 扫描点云物体补全3
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