Open3D点云的体素下采样

最新推荐文章于 2025-02-23 09:47:01 发布
最新推荐文章于 2025-02-23 09:47:01 发布
阅读量293 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 点云
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/FqLibrary/article/details/133336541
点云 专栏收录该内容
85 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏

近年来，点云处理在计算机视觉和机器人领域中得到了广泛应用。而其中一项重要的任务是对点云数据进行下采样，以减少点云的密度，同时保留关键的结构信息。Open3D是一个功能强大的开源库，提供了许多点云处理工具。本文将介绍如何使用Open3D中的体素下采样方法来实现点云的降采样。

下采样是点云处理中一种常见的操作，可以用于数据压缩、降噪、加速等目的。体素下采样是一种基于体素网格的下采样方法，通过将点云划分为规则的体素格子，然后在每个格子中选择一个代表性的点，从而实现降采样。

为了实现体素下采样，我们首先需要创建一个Open3D的PointCloud对象，用于存储点云数据。假设我们已经从某个数据源加载了一个点云文件，并将其存储在PointCloud对象中。

import open3d as o3d

# 从文件加载点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud(
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Open3D 点云体素下采样
dayuhaitang1的博客
06-14 901
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。
open3d点云下采样及显示
最新发布
qq_46781387的博客
03-26 207
随机颜色这里，open3d给点云赋值颜色的RGB三个量范围为[0,1]。如下，如果返回[0,255],则需要除以255.0，转换为小数。
Open3D 体素随机下采样：高效处理大规模点云数据
.
03-31 475
该算法首先将点云数据转化为三维体素空间，选择每个体素中心作为采样点，并根据采样点周围点的密度进行采样。处理大规模点云数据是计算机视觉领域的重要挑战之一。Open3D 提供了体素随机下采样算法，可以简单高效地实现对大规模点云数据的处理。通过简单的代码就能够实现对大规模点云数据的快速下采样，是一种非常实用的方法。Open3D 的体素随机下采样算法是基于 C++ 编写的，并提供了 Python 的接口。总之，Open3D 的体素随机下采样算法为处理大规模点云数据提供了一种高效、快速、可靠的解决方案。
《open3D+pyqt》第二章——体素下采样
阁楼
05-12 1393
open3d实现体素下采样
Open3D 体素下采样【2025最新版】
热门推荐
点云侠的博客
02-27 37万+
体素滤波，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月11日。
Open3D点云体素下采样
weixin_50547796的博客
07-30 269
点云体素下采样是一种将稠密点云降采样为稀疏点云的方法，它通过在点云空间中定义一个体素栅格，并选择每个体素中的一个代表性点来实现下采样，这种方法可以有效地减少点云数据的大小，提高计算效率，并保留点云数据中的主要结构信息。点云处理只是计算机视觉和机器人领域中的重要任务，而点云下采样则是其中一个常用的操作，在本文中将介绍如何使用Open3D库进行点云体素下采样。本文介绍了如何使用Open3D库进行点云体素下采样操作，通过对点云进行下采样，我们可以减少点云数据的大小，并且保留了主要的结构信息。
Open3D 点云体素下采样（Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-12 969
Open3D 点云体素下采样（Python版本）
Open3D点云数据处理（十七）：体素滤波之体素中心下采样
孙悟空
07-31 2948
本文主要讲述：体素下采样原理、 体素下采样分类、 下采样结果对比、 体素中心下采样代码实现：1） 代码行实现；2） 函数封装 my_voxel_center_down_sample()
三种点云下采样方法（一） — open3d python
叶子的博客
04-28 1万+
三种点云下采样方法 — open3d python，含数据和python源码，本节主要介绍体素下采样。
Open3D 降采样：让点云数据更加高效
.
03-30 1377
点云数据处理是计算机视觉中重要的一项任务，而点云数据本身就非常庞大，需要消耗大量的计算资源进行处理。因此，点云数据的降采样是非常必要的。Open3D 是一个面向三维数据处理的开源库，提供了丰富的点云数据处理工具，其中包括随机下采样算法。本文将介绍如何使用 Open3D 的随机下采样算法对点云数据进行降采样。通过可视化可以发现，经过随机下采样之后，点云数据的密度大大降低，同时保留了数据的大部分特征。除了随机下采样算法，Open3D 还提供了一些其他的降采样算法，如 Poisson 采样和几何采样等。
Open3D中的点云体素随机下采样
AuSwift的博客
09-28 171
其中一个常用的操作是点云的下采样，即减少点云的密度以提高处理效率或减少噪声。这种下采样方法可以帮助我们减少点云数据的大小，提高后续处理的效率，并且可以一定程度上去除噪声。在本文中，我们将探讨如何使用Open3D进行点云体素随机下采样的操作。点云体素随机下采样是一种基于体素网格的下采样方法，它将点云数据划分为若干个体素，然后在每个体素中随机选择一个代表性的点作为采样结果。接下来，我们可以使用体素随机下采样方法对点云进行下采样。较小的体素大小会生成更密集的点云，而较大的体素大小会生成更稀疏的点云。
Open3D 点云的均匀下采样
纵马踏花向自由
06-20 702
Open3D是一个流行的3D数据处理库，提供了强大的点云处理功能。点云的均匀下采样（Uniform Downsampling）是其中一个重要的操作，它通过在点云中均匀地选择一些点来减少数据量，从而加速后续的处理步骤并降低计算复杂度。均匀下采样的基本原理是从原始点云中每隔一定数量的点选择一个点，从而生成一个下采样后的点云。这个过程可以通过指定一个间隔值（采样步长）来控制。例如，如果间隔值为2，则每隔2个点选择一个点。这样做的目的是在保持点云的整体形状和结构的同时，减少点的数量。
Open3d处理点云数据-体素下采样(五)
weixin_47587392的博客
02-23 647
对于大规模点云处理而言，直接对点云进行特征提取能较好地保留三维结构信息，但由于点云的无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本，一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的关键点上，从而达到降低计算量的目的。或是进行点云曲面重建时，所获得的点云数量稀缺，则要对点云进行上采样操作，来增加点云数量，以便更好的计算曲面特征。以下来介绍常用的点云采样方法。
Open3D 体素滤波：高效准确的3D点云下采样
.
03-31 310
体素下采样半径“voxel_size”是一个用户定义的参数，它控制对原始点云进行下采样的程度。通过对点云数据进行简单的变换和滤波，以及使用Open3D提供的丰富功能，可以实现更广泛的应用场景，例如点云配准、表面重建和目标识别等。Open3D是一个强大的开源库，其中包含许多用于点云处理的工具，包括体素下采样。体素下采样的目的是在保留大部分原始特征的情况下，将密集的点云采样为稀疏的点云。与传统的降采样方法不同，体素下采样可以保留原始点云中的表面曲率信息，并且不会将同一表面上过分密集的点合并成一个点。
Open3D 点云随机下采样至指定数目
纵马踏花向自由
06-21 444
在Open3D中，如果你想将点云随机采样到固定的点数，可以使用random_down_sample 函数并计算相应的采样比例。以下是如何实现这一功能的示例代码。
PCL教程-点云滤波之体素滤波器（下采样）
DayDayUp
09-10 1万+
原文链接：Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter 点云文件下载：table_scene_lms400.pcd 在本篇教程中，我们将使用体素化的方式对点云数据进行下采样。 原理 下采样：减少点云数据集中点云数量 体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立..
open3d点云体素降采样
01-02
### Open3D 点云体素降采样 通过使用Open3D库可以有效地对点云数据进行体素降采样，这有助于减少数据量的同时保持重要的几何特征[^1]。 #### 导入必要的模块并加载点云 为了开始处理过程，首先需要导入`open3d`作为o3d，并利用其内置功能来读取目标文件中的点云数据： ```python import open3d as o3d # 加载原始点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud("path_to_your_file.pcd") ``` #### 应用体素降采样 设定合适的体素尺寸对于获得理想的降采样效果至关重要。较小的`voxel_size`意味着更精细的结果，而较大的值则会更加简化模型。这里展示了一个具体的例子，其中体素大小被设为0.05单位长度： ```python # 定义体素大小 voxel_size = 0.05 # 对点云执行体素降采样 downsampled_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=voxel_size) ``` 此段代码将会返回一个新的经过降采样的点云集对象`downsampled_pcd`，它包含了较少数量但是分布合理的点位信息[^2]。 #### 可视化与保存结果 最后一步是对新生成的数据集进行可视化确认以及将其导出到指定路径下的`.pcd`或其它支持格式文件中去： ```python # 显示降采样后的点云 o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd]) # 将降采样后的点云写入新的PCD文件 o3d.io.write_point_cloud("output_path/downsampled_output.pcd", downsampled_pcd) ``` 上述流程展示了如何借助于Python版Open3D实现高效的点云体素降采样操作[^3]。
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