霍夫变换探测三维平面之二 Matlab

最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布
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本文介绍了如何利用Matlab的PointCloud Toolbox和霍夫变换检测三维点云数据中的平面。首先，通过pcread函数加载点云数据，然后使用RANSAC算法和pcfitplane函数拟合平面。接着，借助pcplane和imfindcircles进行霍夫变换检测，最终展示检测结果。

霍夫变换探测三维平面之二 Matlab

近年来，随着三维视觉技术的发展，对于三维空间中物体的识别与定位需求也越来越高。霍夫变换是一种常用的图像处理方法，可以对图像中的某些特征进行检测和提取。本文将介绍如何利用Matlab实现霍夫变换算法，探测三维空间中的平面，并给出相应的源代码。

首先，我们需要使用Matlab的PointCloud Toolbox包加载用于测试的点云数据。这里我们使用内置的点云数据bunny，通过调用pcread函数进行读取。读取完成后，我们可以通过pcshow函数将点云数据显示出来，以便我们更好地了解数据的特征。

% 加载PointCloud Toolbox包
pcpkg('install', 'pointcloud');

%读取点云数据
ptCloud =
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霍夫变换探测三维平面之一 Matlab
uote_e的博客
07-12 324
我们可以使用Matlab自带的rand函数生成一些随机的三维点，并将它们投影到三个平面上，最终得到一个三维点云数据集。至此，我们完整地实现了三维平面的霍夫变换检测，并在原始数据集上进行了可视化。通过对参数的调整和结果的观察，我们可以得到更准确和鲁棒的检测结果。接着，我们需要确定霍夫变换的参数，包括点云数据集的分辨率、霍夫空间的分辨率等。接下来，我们需要编写一个函数，将三维点投影到霍夫空间中，并统计每个点的投票数。在本文中，我们将使用Matlab实现三维平面的霍夫变换检测，并给出相应的源代码。
使用MATLAB检测点云中指定尺寸的矩形平面
AuSwift的博客
09-23 237
通过使用MATLAB的Point Cloud Processing Toolbox中提供的函数，我们可以加载点云数据、拟合平面、选择指定尺寸的矩形平面，并进行可视化展示。点云是由大量的点组成的三维数据集，常用于表示物体的形状和表面信息。矩形平面是一个具有四个边和四个角的平面形状，我们将使用MATLAB的Point Cloud Processing Toolbox来实现该功能。上述代码将显示原始点云数据以及拟合的平面和选择的点。该函数可以拟合一个平面到点云数据，并返回拟合平面的参数。函数选择位于平面上的点。
3D Hough变换点云平面检测算法
qq_43200940的博客
10-11 1323
3D Hough变换点云平面检测算法
【图像处理】从点云数据中提取边界（识别和追踪）（Matlab代码实现）
qq_46009436的博客
11-27 772
现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节，单独识别形状内的“洞”，适当的边界跟踪，以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。通过使用输入数据中的最大点对点距离，识别步骤的解决方案正确地检测任何类型形状的边界边缘，并单独识别形状内部的孔(如果有的话)。所提出的跟踪算法将边界边划分为段，准确获取每个段的点序列，并在必要时将它们合并，以生成每个形状的单一边界。实验结果表明，即使在低密度输入数据中，所提出的解决方案也能保持建筑边界的细节，并提供较高的基于像素的完整性和几何精度。行百里者，半于九十。
Matlab中的点云最小乘拟合平面
LpmShell的博客
09-27 401
在计算机视觉和三维几何处理中，点云是一种常见的数据表示形式，它由大量的三维点组成。在Matlab中，我们可以使用最小乘拟合方法来拟合点云上的平面。综上所述，通过使用Matlab中的最小乘拟合方法，我们可以方便地拟合点云数据上的平面。同时，我们还可以使用可视化工具将点云数据和拟合的平面可视化，以便更好地理解和展示结果。假设我们已经有一个包含三维点坐标的点云数据集，存储在一个Nx3的矩阵中，其中N是点的数量。是一个阈值参数，用于指定点到拟合平面的最大距离，超过该距离的点将被视为离群点。函数用于绘制拟合的平面。
霍夫变换探测三维平面之二
dayuhaitang1的博客
05-05 822
文章目录一、简介二、测试过程三、小结参考文献 一、简介 在之前的文章中（霍夫变换探测三维平面之一），我们大致理解霍夫变换是如何探测出一些点中所包含的平面，简单来讲就是“试”，这有点像穷举法，有点暴力但是的确可以解决一部分问题，那么这里我们就将其真正使用到点云中，看看效果怎么样。 二、测试过程 最初的版本 %霍夫变换探测三维平面 clear close all clc %读取目标点云数据 [fileName,pathName]=uigetfile("*.pcd","目标点云文件"); if isem
霍夫变换探测三维平面之二 matlab
01-04
在Matlab中，使用霍夫变换探测三维平面可以按照以下步骤进行： 1. 读取或生成三维点云数据，将其表示为一个点云对象。可以使用Matlab内置的PointCloud对象或第三方库（如PCL）进行操作。 2. 预处理点云数据，例如...
霍夫变换探测三维平面之三
dayuhaitang1的博客
05-07 976
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献 一、简介 基础理论：如果可以精确的求出一个点在物体空间中的位置以及法向量，那么就可以完全定义经过该点的一个平面，那么此时亦可以用其来加速霍夫变换，提高可靠性。这是由于该平面的参数可以直接映射到参数空间中的单个点，这样就可以大大减少每个点的投票次数，节省霍夫变换的计算时间以及空间。具体的操作过程如下所述： （1）首先计算出点云中每个点的法向量。 （2）将各个点的法向转换为以角度和距离参数表示的形式，以利于投票过程的执行，公式如下所示： （3） 确定
霍夫变换——空间平面检测算法
nichongben的博客
01-11 7557
近日遇到一个需求，要从点云数据中提取空间平面。看了看计算机图形学中关于直线检测的霍夫变换的原理，自己写了一个用于三维空间点中进行平面检测的霍夫变换算法。 先说从最简单的，xy平面图像中，提取直线的霍夫变换开始。 假如xy平面上存在一条直线，用方程y=kx+b来表示。那么在kb平面上就可以用一个点(k,b)来对应xy平面上的这条直线。这个变换可以反过来，已知xy平面上有一个点(x0,y0)，
散乱点云的平面拟合matlab方法
10-30
用matlab进行离散数据的平面拟合，得到平面拟合方程的系数
点云平面拟合效果对比（Matlab/Opencv/C++）
u014090257的博客
12-21 5308
//大部分数据点在一个平面效果测试（方法3，4有问题） X=[1,1,1,2,2,2,3,3,3]; Y=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]; Z=[5,5,5,5,5,5,5,8,8]; 矩阵S=[1,1,5;1,2,5;1,3,5;2,1,5;2,2,5;2,3,5;3,1,5;3,2,8;3,3,8]; S=[1,1,5;1,2,5;1,3,5;2,1,5;2,2,5;2,3,5;3...
基于霍夫变换的点云分割方法
weixin_33755649的博客
08-09 1516
基于霍夫变换的点云平面分割方法 （1）标准霍夫变换方法   （2）概率霍夫变换   （3）渐进概率霍夫变换   （4）随机霍夫变换   （5）自适应霍夫变换   参考文献： 1. Borrmann, D., et al., The 3D Hough Transform for plane detection in point clouds：A review and a ne...
裸眼3D原理浅析AI如何生成平面裸眼3D图像以科幻战士破框而出为例
专注于全栈开发领域
11-25 244
本文深入探讨了裸眼3D技术的核心原理，包括视差、深度感知和图像分割等概念，并详细解析了如何利用AI技术从平面图像生成裸眼3D效果。以“科幻战士破框而出”为例，文章介绍了AI生成裸眼3D图像的具体步骤、关键技巧和实际应用，帮助读者理解这一前沿技术的实现方式与潜在价值。
COMSOL 经典平面手性 光学仿真，BIC 最大平面手性，包含能带，Q因子，正入射斜入射琼斯...
2503_94141438的博客
11-24 149
这时候的电磁场分布会呈现出完美的对称破缺特征，就像被拧过的麻花一样充满艺术感（虽然本质上还是麦克斯韦方程组的杰作）。平面手性结构在光学领域总能玩出点"骚操作"，比如最近火热的BIC（连续谱束缚态）和手性耦合的联姻。COMSOL 经典平面手性 光学仿真，BIC 最大平面手性，包含能带，Q因子，正入射斜入射琼斯矩阵透射谱，动量空间（布里渊区）偏振场分布，磁场分布，面上箭头。注意getReal()后面的索引3对应的是自定义的手性计算变量，具体得看你的物理场设置。
光子精密QM系列闪测仪如何实现VR注塑外壳大型面平面度的秒级检测
PHOSKEY的博客
11-22 662
在VR产业追求极致体验与规模化制造的双重驱动下，质量控制的理念必须从“抽样风险”向“全量保障”升级。光子精密QM系列闪测仪针对VR注塑外壳大型面平面度这一核心痛点的解决方案，正是这一理念的完美实践。它不仅仅是一台测量仪器，更是一个赋能于生产线、数据驱动决策的精密质量控制系统，为提升产品直通率、降低质量成本、铸就卓越品牌提供了关键性的技术支撑。
【探索实战】Kurator 打造“一套控制平面管全国集群”：从本地 POC 到多云实践
YJlio的博客
11-25 208
【摘要】本文分享了Kurator分布式云原生平台的实战经验，展示了如何通过单一控制平面管理多云多集群环境。Kurator整合Karmada、Istio等主流开源组件，提供集群生命周期管理、GitOps应用分发、统一流量治理和监控等能力。作者通过三集群实验环境验证了Kurator的核心功能：基于Cluster API实现声明式集群管理、通过FleetApplication实现多集群应用分发、集成Istio进行跨集群流量治理，以及利用Thanos构建统一监控体系。实践表明，Kurator有效降低了多云环境管理复
基于Matlab的最小方差自校正控制
weixin_58172114的博客
11-24 562
对于一个输出值不够理想的系统，前面介绍了基于MIT律的模型参考自适应控制（MRAC），本文介绍另一种控制方式——最小方差自校正控制。目的都是为了使系统能够输出理想输出值，但是这两类控制方法（自适应控制和自校正控制）在应用和原理上有很多区别。先学习如何进行最小方差自校正控制，最后对两种控制方法进行一个比较一、最小方差自校正控制原理最小方差自校正控制是自适应控制的核心分支之一，本质是将 “参数估计” 与 “最小方差控制” 结合，针对未知或时变参数的随机系统。
特定脑区的可视化展示
知识转化中心
11-23 281
overlay #展示脑区 #高亮指定脑区 #脑区展示:利用matlab、DPABI、mricron等工具展示选定脑区。
基于Matlab图像处理的EAN条码自动识别系统设计与实现
最新发布
Dev7z的博客
11-25 690
随着零售业及物流行业的快速发展，商品条码已成为商品信息管理与自动化识别中最广泛使用的数据表示方式。其中，EAN-13 与 EAN-8 条码标准在中国商品定价与商品流通中应用尤为普遍。为了提高条码识别的自动化程度和鲁棒性，本文设计并实现了一套基于 MATLAB 的图像化条码识别系统。系统可对包含条码的图像进行自动处理、倾斜校正、特征提取与数字解码，实现对商品条码的准确读取。
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