PCL点云处理：法向量投影点云到平面

最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
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本文介绍了如何使用PCL库将点云沿法向量投影到平面，包括导入库、计算法向量、定义平面模型和保存投影结果。这个过程在点云处理的物体识别、表面重建等领域具有应用价值。

在点云处理领域中，使用法向量将点云沿特定方向投影到平面是一个常见的操作。本文将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library，PCL）来实现这一功能。下面是详细的步骤及相应的源代码。

步骤 1：导入必要的库和定义点云数据类型

首先，我们需要导入PCL库，并定义点云数据类型。点云数据类型包括点的坐标和法向量等属性。

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filte
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PCL点云处理之沿着法向量投影点云到平面 （一百九十四）
weixin_44329757的博客
07-02 1387
实现这样的目标：沿着法向量，将点云投影到一个平面上具体步骤：1计算整个点云的法向量，来确定平面方向2选择某一点，来确定平面位置3确定平面方程一般式的系数，这是PCL模型要求的输入4投影点云，直接调用已有函数即可。
PCL点云处理之基于法向量分割提取平面点和立面点（三十七）
weixin_44329757的博客
01-03 2744
基于法向量的点云分割
3D Vision--将点云投影至平面
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PCL估计点云的表面法向量估计点云表面法向量的方法理论基础法线确定方法法线方向确定选择合适的邻域尺度PCL估计表面法线代码实现用OpenMP加速法线估计参考资料 估计点云表面法向量的方法 根据点云中点及其邻域信息，构建点云表面mesh网格，然后mesh网格计算曲面法线 使用近似值直接从点云数据集中推断出曲面法线 PCL中点云表面法向量的实现是基于后者的，即在给定点云数据集的情况下，直接计算点云中...
【点云处理】点云法向量估计及其加速(1)
10-04 3045
点云法向量是3D点云一个极其重要的几何表面特征，众多的点云处理算法都依赖精确的法向量估计，例如点云分割，点云去噪等。在自动驾驶领域，面对特殊场景我们主要依赖点云法向量进行场景分割。估计点云法向量需要得到该点的邻域内点，根据邻域内点估计出平面及法向量。在众多法向量估计方法中，基于局部表面拟合法使用最为广泛，原理简单，计算效率较高。
PCL点云处理：水平投影点云的最小包围盒面积准确计算
CwzCode的博客
09-24 335
在点云处理中，计算点云的包围盒是一个重要的任务。包围盒可以用来描述点云数据的边界范围，从而提供有关点云形状和空间分布的信息。水平投影是一种将点云投影到平面上的方法，通常用于提取点云的二维表示。通过对水平投影点云进行包围盒计算，可以得到点云在二维平面上的最小边界框。这段代码中使用的点云数据为PCD格式，你可以将其替换为你自己的点云数据。这个面积值可以用来描述点云在二维平面上的分布情况，为后续的点云分析和处理提供有用的信息。函数计算投影点云的最小包围盒，并计算包围盒的面积。
pcl pca求平面点云整体法向量
weixin_41674673的博客
02-01 803
求平面法向量与拟合平面本质是一样的.我们也可以用LS来求取,这里给出了pca的方法和部分代码。有些项目实现需要平面点云整体的法向量.
PCL 点云平面投影（基于参数化模型）
weixin_43896283的博客
05-01 905
Project_Inliers投影滤波器：基本原理是将点云中的点投影到一个给定的平面上。该算法的输入是一个点云数据以及一个平面模型（ModelCoefficients），输出是投影后的点云数据。
PCL 点云法线估计(直接从点云数据集中近似推断表面法线)、积分图进行法线估计
自动驾驶行业学习、交流
08-13 2375
一、点云法线估计(直接从点云数据集中近似推断表面法线) 1、尺度选择 根据所需要的细节需求为参考，选择确定的邻域所用的尺度。简言之，如果杯子手柄和圆柱体部分之间的边缘的曲率是重要的，那么需要足够小的尺度来捕获这些细节信息，而在其他不需要细节信息的应用中可选择大尺度。 2、法线估计代码 //估计法线 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl:...
PCL不同点云投影到相同平面，投影结果不同
qq_45840976的博客
03-25 987
PCL对点云进行平面投影时候发现，从文件读取不同点云投影到相同平面，投影后的平面并不相同
PCL点云处理之点云投影到指定平面（二十六）
weixin_44329757的博客
10-27 2721
PCL点云处理之点云投影到指定平面（二十五）要求效果代码(附注释说明) 要求 分别将点云投影到xoy, xoz ,yoz 三个平面上 效果 代码(附注释说明) //这头文件直接全垒上来算了，省的麻烦 #include <iostream> //标准C++库中的输入输出 #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCD文件的读写 #include <pcl/point_types.h> //点类型定义 #include &lt
CGAL实现点云投影至任意平面
qq_37220275的博客
06-28 1427
最近在做一个项目，需要将点云投影至任意平面，尝试了网上pcl的投影代码。利用平面法向量总是不能得到正确的结果，于是采用CGAL实现了一下。 大致原理是： 点云投影到空间中任意平面，实际是点云沿着该点P到目标平面Plane的垂线进行投影。这样问题就变成利用已知点P构造一条垂直于目标平面Plane的直线L，L平行于目标平面的法向量，求直线L 和Plane的交点。 代码如下： #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h&gt
沿着法向量的方向投影到某一平面pcl
weixin_41674673的博客
01-31 827
1,先求法向量,利用computePointNormal得到的前三个参数就是法向量(a,b,c)1,先求法向量,利用computePointNormal得到的前三个参数就是法向量(a,b,c)2,选定一点,这个点是用来定位平面的,通过这个点求出平面ax+by+cz+d=0的d。2,选定一点,这个点是用来定位平面的,通过这个点求出平面ax+by+cz+d=0的d。3,将点云沿着法向量的方向投影到选择的平面上。3,将点云沿着法向量的方向投影到选择的平面上。
【matlabfilter例程】二维平面的雷达测角+测距目标跟踪，单个雷达，KF融合雷达和IMU数据。轨迹绘图、误差绘图输出。附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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程序模拟了二维场景下单雷达对运动目标的跟踪过程，结合卡尔曼滤波（KF）实现轨迹融合估计。目标采用带加速度的非匀速模型，而KF使用匀速模型，以验证模型失配下的滤波补偿能力。雷达输出带噪声的距离和方位角测量，转换为直角坐标作为观测输入。程序对比了雷达观测、纯惯导推算和KF估计三种方法的性能，统计了平均误差、RMSE及滤波提升幅度。结果显示KF显著优于纯惯导，验证了其在噪声环境中的鲁棒性。输出包括轨迹对比图、误差曲线和统计柱状图，提供完整MATLAB代码
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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m0_46882548的博客
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参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
PCL如何将点云的法向量投影到XOY平面上
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在使用 PCL（Point Cloud Library）处理点云数据时，若需要将点云中的法向量投影到 XOY 平面（即 Z=0 的平面），通常可以通过构造适当的投影矩阵并应用变换来实现。XOY 平面意味着忽略或移除 Z 轴方向的分量，使得...
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