点云随机采样：CloudCompare与PCL

最新推荐文章于 2024-11-24 20:33:27 发布
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本文探讨了点云处理中的随机采样，介绍了开源软件CloudCompare和点云库PCL在这一操作中的应用。通过设置采样率，这两个工具能有效减少点云数据量，提升计算效率。

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点云随机采样：CloudCompare与PCL

随着三维数据的广泛应用，点云处理成为了一个重要的任务。而其中的随机采样是点云处理中的一项基础操作，它可以有效地减少点云数据量，提高后续计算效率。在本文中，我们将介绍两个常用的点云库——CloudCompare和PCL，并展示它们在点云随机采样方面的应用。

CloudCompare是一个开源的点云处理软件，它提供了丰富的功能和易于使用的界面。其中一个重要的功能就是点云随机采样。在CloudCompare中，我们可以使用以下代码进行点云随机采样：

#include <CloudCompare/cloudcompare.h>

int main() {
   
    Cloud
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CloudCompare与PCL点云聚类——实现聚类分析的强大工具
DevScribe的博客
08-15 721
点云聚类是计算机视觉和三维重建领域中的一项重要任务，它可以将点云数据划分为不同的类别或群组，从而揭示数据的结构和潜在模式。CloudCompare是一款开源的点云处理软件，提供了许多强大的功能，包括数据导入导出、可视化、滤波、配准和分割等。它支持多种点云数据格式，并且界面友好、易于使用。点云数据是由大量的3D坐标点构成的集合，常见于激光扫描、摄像头获取的深度图像等三维感知技术中。点云聚类旨在根据点的位置、颜色、法向量等属性，将点云数据分组为具有相似属性的点集，从而实现对点云的语义理解和场景分析。
PCL 点云随机采样（二）
最新发布
dayuhaitang1的博客
04-11 108
PCL 点云随机采样（二）
comparecloud与open3d, pcl有什么区别
cicy5219的博客
11-20 1098
是三种常见的点云处理工具或库。它们的功能有重叠之处，但也各有侧重，适合不同的应用场景。
点云随机采样
qq_45152711的博客
04-10 428
【代码】点云随机采样。
CloudCompare&PCL 点云随机采样
dayuhaitang1的博客
07-08 766
CloudCompare&PCL 点云随机采样
CloudCompare 源码分析：点云随机采样（阅读经典）
dayuhaitang1的博客
07-14 873
CloudCompare 源码分析：点云随机采样（阅读经典）
点云随机下采样
QsPascal的博客
09-29 309
随机下采样是一种点云处理技术，它可以从给定的点云数据集中随机选择一部分点进行下采样。假设我们有一个包含大量点的点云数据集，存储在一个Nx3的矩阵中，其中N表示点的数量，3表示每个点的坐标（x、y、z）。这个函数的第一个输入参数是输入的点云对象，第二个参数是下采样的方法，这里我们选择随机下采样方法（‘random’）。第三个参数是下采样的比例，表示下采样后保留的点的数量占原始点云数量的比例。在上面的代码中，我们将保留原始点云数量的50%作为下采样后的点云。上述代码会分别显示原始点云和下采样后的点云。
点云随机采样：CloudCompare源码分析
RxCode的博客
09-23 216
点云随机采样是一种常见的操作，用于从大型点云数据集中提取子集，以减少计算负载并加速后续处理。总结起来，点云随机采样是CloudCompare中的一个重要功能，它利用PCL库提供的算法和数据结构来实现。PCL是一个功能强大的开源点云处理框架，提供了丰富的算法和数据结构，用于处理、过滤和分析点云数据。点云随机采样是其中一个重要的功能，它允许用户选择点云数据集的子集，以便在处理大型数据时更高效地进行计算。接下来，我们将输入点云设置为我们加载的点云数据，并执行随机采样滤波。最后，我们将采样后的点云保存到文件中。
CCCorelib 点云随机采样（CloudCompare内置算法库）
dayuhaitang1的博客
03-16 243
CCCorelib 点云随机采样（CloudCompare内置算法库）
CloudCompare&PCL 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-30 5756
文章目录一、CloudCompare基础配置二、点云几何图形三、点云滤波四、可视化五、点云分割六、点云描述子七、点云聚类其他 一、CloudCompare基础配置 CloudCompare之插件式开发 CloudCompare添加窗口（插件式） CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法) CloudCompare 鼠标交互 CloudCompare编译las数据读取插件 二、点云几何图形 CloudCompare&PCL绘制线（凸包算法） PCL学习
GCAL点云进行随机采样
持续更新
08-23 188
例如当点云数据存在密度不均匀的情况时，会导致采样点分布不均匀，影响采样效果。在点云处理和三维重建中，点云数据往往非常巨大，通常需要对其进行下采样。在GCAL库中，我们提供了一种简单且高效的方法进行点云随机下采样。总的来说，在点云处理中，随机采样算法是一个简单而有效的点云下采样方法。通过GCAL库的支持，我们可以轻松地对点云数据进行随机采样，并快速得到精简后的点云数据。GCAL中的随机采样算法主要包括两步：首先在点云数据中随机选取一些采样点，然后将其它点与采样点进行比较，若距离小于一定值则舍弃该点。
CloudCompare2.10.zip 无需编译 直接运行 pcl点云处理软件
02-02
点云处理工具 无需编译。目前github最新版本为2.11，但需要自行编译，看着就挺头大的。 CloudCompare是一款三维点云（Point Cloud）处理软件，可以方便地使用计算法向量、优化法向量、泊松构网、滤波等功能。也是一款集三维点云数据查看、编辑、处理为一体的三维点云数据配套软件,该软件支持多种三维点云数据格式。
PCL 随机采样：优化点云处理的关键技术
TechCraze的博客
08-15 355
其中，随机采样是一种常用的技术，可用于对大规模点云进行降采样和子采样。随机采样通过从输入的点云中随机选择一部分点来创建输出的采样点云。这样可以在保留原始数据结构的同时，减少点的数量，从而加快后续处理的速度。总结起来，PCL 中的随机采样算法可以通过设置采样率或目标点数，对输入的点云进行降采样。通过本文的介绍，我们了解了 PCL 中随机采样的原理和用法，并给出了相应的源代码。该类提供了一系列函数，可以根据用户定义的采样率或目标点数，对输入点云进行随机采样。中随机采样得到的指定数量的点。中随机采样得到的点。
CloudCompare 和 PCL：点云网格化分析与处理
TechPulseZ的博客
08-30 1071
点云网格化是将点云数据转化为规则网格的过程，其主要思想是将离散的点云投影到一个平面上，然后对该平面进行划分，形成一系列小区域。在点云网格化方面，PCL 提供了各种算法和工具，可以实现高效的点云网格化操作。以上示例代码中，首先加载了输入的点云数据，然后通过设置合适的网格化算法参数，如搜索半径和最大三角形边长等，执行了网格化操作，最后将网格化结果保存到输出文件中。以上示例代码中，首先加载了输入的点云数据，然后通过设置合适的网格化参数，如分辨率等，执行了网格化操作，最后将网格化结果保存到输出文件中。
CloudCompare——基于八叉树的点云下采样【2025最新版】
点云侠的博客
09-01 3638
使用CloudCompare基于八叉树实现的点云下采样，本文由优快云点云侠原创，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月9日。
【点云处理技术之PCL】随机采样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）
非晚非晚的博客
12-23 4342
RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写，这个算法于1981年由Fischler and Bolles首次提出。它是一种迭代方法，用于从一组包含局内点Inliers和局外点outliers的数据中，通过迭代的方式估计出数学模型的参数。Inliers可以解释为适合模型参数的一组点，outliers则是不适合模型的点。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果，为了提高概率必须提高迭代次数。
PCL点云学习：随机采样致性算法及测试代码
YadxFix的博客
09-29 162
点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个开源的、跨平台的点云处理框架，提供了丰富的点云处理算法和工具。本文将介绍使用PCL进行点云随机采样致性算法实现，并提供相应的测试代码。随机采样一致性算法是一种常用的点云配准和模型参数估计算法，具有强大的鲁棒性和适应性。通过合理地设置参数和阈值，能够有效地处理含有噪声和异常值的点云数据，为点云处理任务提供了一种可靠的解决方案。通过学习和应用PCL库中的随机采样一致性算法，可以更好地掌握点云数据的处理和分析技术。输出结果包括内点数量及内点索引。
点云-随机下采样-原理-代码
u012901740的博客
11-24 641
点云随机下采样是一种对点云数据进行稀疏化处理的方法，其目的是从原始点云数据中随机选择一部分点，形成一个数量较少但具有代表性的子集。随机下采样广泛用于处理点云数据，以减小数据规模，提高处理效率，同时保留点云的总体形态和特性。
cloudcompare点云采样
01-10
### CloudCompare 中的点云采样方法 #### 随机下采样 CloudCompare 提供了两种主要的随机下采样方式：基于固定点数的随机下采样和基于百分比的随机下采样[^2]。这两种方法都可以有效地减少点云中的点数量，从而提高处理速度并降低计算复杂度。 对于 **基于固定点数的随机下采样** ，用户可以指定最终希望保留的具体点的数量。这种方法适用于已知目标点数的情况，能够精确控制输出点云的数据量。 而 **基于百分比的随机下采样** 则允许用户通过设定一个比例来决定要保留多少原始点。这种方式更加灵活，适合于不确定具体需要多少点但知道大致占比的情形。 #### 均匀重采样 除了随机下采样外，还可以采用均匀重采样的策略。此过程会按照一定的间隔距离重新抽取样本点，使得新生成的点分布更为规律和平滑。PCL库中实现了详细的算法描述，其核心在于定义了一个球形查询范围，在该范围内只取最近的一个点作为代表[^4]。 ```cpp // PCL Uniform Sampling Example Code Snippet pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::UniformSampling<pcl::PointXYZ> uniform_sampling; uniform_sampling.setInputCloud(cloud); uniform_sampling.setRadiusSearch(0.03); // 设置搜索半径 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr result(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); uniform_sampling.filter(*result); ``` #### 实际应用案例 在一个具体的实例中，有一个包含5,88万个点的点云文件被用来展示不同的降采样技术。当使用`space`方式进行降采样时，参数设为0.2米，则可以获得较为理想的简化效果[^3]。
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