CloudCompare：平面点云边界提取与凸包计算

最新推荐文章于 2023-09-23 15:07:58 发布
最新推荐文章于 2023-09-23 15:07:58 发布
阅读量559 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 平面 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevPulse/article/details/132809400
编程 专栏收录该内容
433 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了如何利用CloudCompare这款开源软件进行平面点云的边界提取和凸包计算。首先，文章提及了CloudCompare在点云处理领域的应用，包括其强大的功能和对多种点云格式的支持。接着，指导读者安装软件并准备点云数据。然后，通过示例代码展示了如何使用CloudCompare的命令行接口执行这两个操作。最后，强调了CloudCompare的灵活性和实用性，帮助用户进行后续的分析和可视化。

CloudCompare：平面点云边界提取与凸包计算

在计算机视觉和三维模型处理领域，平面点云的边界提取和凸包计算是常见的任务之一。CloudCompare是一款功能强大的开源软件，可用于处理点云数据。本文将介绍如何使用CloudCompare进行平面点云边界提取和凸包计算，并提供相应的源代码。

CloudCompare是一个基于点云的三维模型处理软件，提供了许多功能，包括点云的可视化、分割、过滤、配准和计算。它支持多种点云数据格式，并提供了一套强大的命令行接口，方便用户进行自动化处理。

首先，我们需要安装CloudCompare并准备输入点云数据。可以从CloudCompare官方网站（https://www.cloudcompare.org/ ↗）下载适合您操作系统的版本并进行安装。然后，准备一个包含平面点云数据的文件，可以是常见的点云格式（如PLY、XYZ等）。

下面是一个示例代码，演示了如何使用CloudCompare进行平面点云边界提取和凸包计算：

import subprocess

def extract_boundary(input_file
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
CloudCompare 二次开发(19)——三维点云边界提取
点云侠的博客
10-24 1565
使用CloudCompare与PCL的混合编程实现三维点云边界提取。
PCL 点云边界提取/边界轮廓点提取（附完整c++代码）
weixin_43896283的博客
03-15 4575
PCL 三维点云集合轮廓边界点提取
使用CloudCompare和PCL进行边界提取
RxCode的博客
09-23 712
边界提取是数字几何处理中常见的任务之一，它用于从点云数据中提取对象的边界或轮廓。通过执行上述步骤，我们可以使用CloudCompare和PCL对点云数据进行边界提取。首先，我们导入点云数据，然后使用PCL库中的边界提取算法提取边界，并最后保存边界点云数据到磁盘文件中。CloudCompare是一个功能强大的点云处理软件，它提供了许多点云处理和分析工具。PCL是一个广泛使用的点云处理库，它提供了许多用于点云处理和分析的算法和工具。一旦我们导入了点云数据，我们就可以使用PCL库中的边界提取算法来提取边界。
CloudCompare&PCL 边界提取
dayuhaitang1的博客
05-21 2373
文章目录一、原理概述 一、原理概述
CloudCompare——平面点云边界提取与凸包计算【2025最新版】
点云侠的博客
07-12 7368
使用CloudCompare软件进行平面点云边界提取与凸包计算，博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年4月21日。
CloudCompare&PCL三维凸包绘制(QuickHull)
dayuhaitang1的博客
03-09 1641
https://github.com/akuukka/quickhull
CloudCompare&PCL 提取点云中的面、线特征（PCA算法）
dayuhaitang1的博客
08-26 4364
CloudCompare&PCL 提取点云中的面、线特征（PCA算法）
点云内边界提取
m0_48919875的博客
08-22 1075
点云求边界
cloudcompar中道路边线半自动提取思路
coder攻城狮的博客
01-14 1595
需要借助OpenCV。 1，首先在点云数据中选中两个道路边线点，确定走向； 2，沿线走向，做垂直的矩形； 3，用矩形裁剪点云； 4，根据裁剪点云的实际长和宽，以及要划分的单元格大小，新建图像，像素值取落在该单元格的最大Z值。单元格大小以能区分出点云扫描线数据为准； 5，过滤掉点云数据中Z值过高异常点； 6，以最低点为基准，找出路面层，并获取路面层的平均Z值； 7，以6中在z值为阈值，二值化影像； ...
【Alpha形状算法深入解析】：Matlab中的点云边界提取与性能提升
[【Alpha形状算法深入解析】：Matlab中的点云边界提取与性能提升](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/hmjynSebMWVu6BKGNEZ9bpVHicjeicKtrXtqjKwHBKqM2X8OM7EznowASRibfhxpDJav71Swnao3jSqPoibHGg2DBw/640?wx_fmt=png)...
CloudCompare&PCL 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-30 6121
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
ROS::点云Open3d(1) Point Cloud
weixin_43928944的博客
05-09 2422
点云可视化 import open3d as o3d import numpy as np #点云可视化 pcd = o3d.io.read_point_cloud("fragment.ply") print(pcd,type(pcd)) print(np.asarray(pcd.points)) o3d.visualization.draw_geometries([pcd], zoom=0.3412,
cloudcompare提取轮廓
最新发布
01-07
#### 使用CloudCompare进行平面点云边界提取和凸包计算 CloudCompare 是一款强大的开源软件，提供了丰富的功能来处理和分析点云数据。为了从点云或模型中提取轮廓线，可以利用该工具中的特定命令和操作。 1. **...
点云数据进行边界提取 （附PCL c++ 代码）
三维点云技术探索
07-28 1796
PCL c++ 代码的主要作用是对点云数据进行边界提取，并通过可视化展示边界提取结果。
【图像处理】从点云数据中提取边界（识别和追踪）（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
03-01 5069
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点云边界提取
.
08-08 585
点云是由一系列的离散点构成的三维数据集合，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉和机器人等领域。点云边界提取是指从给定的点云数据中提取出点云的边界信息。在本文中，我们将使用MATLAB来实现点云边界提取的算法，并提供相应的源代码。首先，我们需要加载点云数据。假设我们有一个名为"pointCloud"的点云对象，其中包含了待处理的点云数据。接下来，我们将使用MATLAB中的边界提取算法来获取点云的边界信息。加载点云数据后，我们可以通过执行一系列的滤波操作，去除噪声和不相关的点，以准备进行边界提取。
基于CloudCompare和PCL的平面提取方法
HackWhisper的博客
08-15 662
基于CloudCompare和PCL的平面提取方法为处理三维点云数据中的平面提供了便捷和高效的工具。通过调整参数和选择合适的算法，可以实现对点云数据中的平面进行提取和分割。CloudCompare和PointCloud Library（PCL）是两个常用的开源工具，提供了强大的功能和算法来处理和分析三维点云数据。（4）运行平面提取：调用平面提取对象的segment()方法，传入点云数据作为输入。（3）设置参数：通过设置平面提取对象的参数，如采样率、距离阈值和迭代次数等，来调整算法的性能。
Open3D AlphaShape 平面点云边界提取 编程
ByteWhizX的博客
09-05 717
在点云中，点的集合被用于表示三维物体的几何形状。在本文中，我们将介绍使用Open3D库中的AlphaShape算法来提取平面点云的边界。需要注意的是，AlphaShape算法中的参数alpha控制着提取的边界形状的平滑程度。较小的alpha值会产生更精细的边界，而较大的alpha值会产生更平滑的边界。Open3D是一个开源的用于三维数据处理的库，提供了一系列用于点云处理、几何体创建和可视化的功能。通过以上步骤，我们可以使用Open3D库中的AlphaShape算法来提取平面点云的边界。
CloudCompare&PCL 台体凸包法计算树冠体积
dayuhaitang1的博客
07-14 1447
CloudCompare&PCL 台体凸包法计算树冠体积
python中用open3d提取平面点云边界点，不用凸包
06-08
如果不使用凸包，也可以通过计算每个点的法向量，判断其是否为边界点。具体步骤如下： 1. 计算点云法向量 可以使用 `o3d.geometry.estimate_normals()` 函数来计算点云的法向量。该函数会根据点云中每个点的邻域点计算其法向量，并将法向量信息存储在点云的 `normal` 属性中。 示例代码： ```python import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_point_cloud.pcd") # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() ``` 2. 判断点是否为边界点 对于每个点，可以通过计算其与邻域点的法向量夹角来判断其是否为边界点。如果夹角大于某个阈值，则认为该点为边界点。 示例代码： ```python import open3d as o3d import numpy as np # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_point_cloud.pcd") # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点是否为边界点 boundary_points = [] for i in range(len(pcd.points)): normal = np.asarray(pcd.normals[i]) indices, distances = pcd.tree.query_radius([pcd.points[i]], r=0.1, return_distance=True) is_boundary_point = True for j in range(indices.shape[0]): if j == 0: continue neighbor_normal = np.asarray(pcd.normals[indices[j]]) angle = np.arccos(np.dot(normal, neighbor_normal)) if angle < np.pi / 2: is_boundary_point = False break if is_boundary_point: boundary_points.append(pcd.points[i]) boundary_points = o3d.geometry.PointCloud() boundary_points.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(boundary_points)) boundary_points.paint_uniform_color([0, 1.0, 0]) # 可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, boundary_points]) ``` 在上面的代码中，首先使用 `estimate_normals()` 函数计算点云的法向量。然后，对于每个点，计算其与邻域点的法向量夹角，如果夹角都大于90度，则认为该点是边界点。最后，将边界点可视化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值