基于点云数据的测量功能

最新推荐文章于 2024-10-12 19:05:47 发布

GfEmacs_Lisp

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本文介绍了基于点云数据的测量功能，包括尺寸、形状和位置信息的提取。通过3D扫描仪或图像处理获得点云数据，使用Python和开源库进行处理，实现体积、表面积等测量，并提供了示例代码。实际应用中，可以结合点云配准、分割等算法进行拓展。

点云数据是由大量的三维点构成的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人技术等领域。基于点云数据的测量功能是指通过对点云数据进行处理和分析，实现对物体尺寸、形状、位置等信息的测量和提取。本文将介绍基于点云数据的测量功能的原理，并提供相应的源代码。

点云数据的获取可以通过3D扫描仪、激光雷达等设备进行，也可以通过图像处理和计算机视觉算法从多张图像中重建得到。得到点云数据后，我们可以对其进行各种处理和分析，从而实现测量功能。

下面是一个示例，展示了如何使用Python编程语言实现基于点云数据的测量功能。假设我们有一个点云数据文件point_cloud.pcd，包含了一个物体的点云信息。我们将使用开源库open3d来加载和处理点云数据。

import open3d as o3d

# 加载点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd"

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【CloudCompare教程】012：基于点云数据的测量功能

「刘一哥与GIS的故事」

05-30

3627

在点云上拖动鼠标，绘制一个矩形，释放鼠标，弹出窗口，输入名称。一、加载地形点云数据 二、基于点云数据的测量功能 1. 选择单点并显示信息 2. 选择两点并显示分割信息 3. 选择三点并显示相关三角形信息 4. 定义矩形2D标签 5. 保存当前标签（添加到点云子节点） 6. 刷新 7. 退出量测工具三、注意事项

【三维激光扫描】实验04：SiScan基于点云的量测功能

「刘一哥与GIS的故事」

05-21

1005

高度指的是两点之间的高差。选择【高度量测】工具，按住shift键不放，在点云上点击两个点，即可测出两点之间的高差，如下图的H1、H2。如下图的D1和D2。选择【两点距离测量】工具，按住shift键不放，在点云上点击两个点，即可测出两点之间的准确距离，如下图的D1。选择【坡度量测】工具，按住shift键不放，在点云上点击两个点，即可测出两点之间的坡度，如下图的S1。选择【角度量测】工具，按住shift键不放，在点云上点击3个点构造一个角度，即可测出角度，如下图。可以对测出的距离数据进行导出。

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点云测量数据处理

12-22

介绍关于测量得到点云数据后如何处理得到复杂的样条曲线曲面

基于三维点云数据的直线检测

11-27

基于3维点云数据的直线检测，用于记录怕忘记啦，经实验测试是可以跑的通的，代码运行时间也是挺快的，但是效果根据不同的实验场景是不同的。

如何根据点云计算对应物体的长宽

limingmin2020的博客

11-12

6336

输入：一组点云（位于同一个平面，四边形物体的点云，如矩形或者正方形）输出：对应实际物体的长和宽输入的点云可能存在噪声干扰，需要通过一系列处理去除干扰，并在求到最小外接矩阵后进行优化，才可获得较准确的长和宽。主要进行如下几个步骤：1）将点云旋转到XOY平面；2）生成点云图像；3）进行膨胀腐蚀，填补空白区域；4）进行连通域标记，取最大连通域；5）获取图像的边缘；6.求边缘部分的最小外接矩阵并进行优化。现介绍一下第六步处理时遇到的问题。求最小外接矩阵的基本原理：获取点簇最开始的minx，maxx，min

深度学习+点云实现双目相机物体3D尺寸测量（长、宽、高）

qq_53545309的博客

10-12

4533

双目相机系统由两个摄像头组成，它们模拟人的双眼视觉，通过捕捉同一场景的两个不同视角的图像来计算物体的深度信息。这种系统可以测量物体的尺寸，因为它能够提供关于物体距离的精确测量。在物体尺寸测量的上下文中，深度学习可以用于物体检测和关键点定位，为后续的尺寸测量提供精确的二维坐标信息。结合深度学习和点云可以实现更高精度的物体尺寸测量。点云是一组在三维空间中的点的集合，每个点包含其在空间中的坐标（x, y, z）。在物体尺寸测量中，点云提供了物体的三维几何信息，可以通过点云数据处理技术来提取物体的尺寸信息。

基于SFM的三维重建点云合并及位移测量

qq_43267718的博客

07-27

1423

参考文档： [1]https://blog.youkuaiyun.com/baoshuowl/article/details/80373591?biz_id=102&utm_term=vmware%20UBANTU&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-1-80373591&spm=1018.2118.3001.4187 [2] https://blog.youkuaiyun.com/abcc

【计算机科学】【2016】通过三维点云分析进行挠度测量

weixin_42825609的博客

09-22

1164

本文为美国乔治梅森大学（作者：Bahman Moghaddame-Jafari）的硕士论文，共73页。目前，点云技术被用于桥梁和隧道的检测，在这些应用中需要远程测量结构的运动，如沉降和构件变形。目前测量结构变形的点云分析方法需要对点云数据进行网格化或直线/曲线拟合，这一步骤增加了整体测量的误差，属于不稳定计算。本文提出了一种新的逐点取样法测量结构变形的方法，该方法不需要网格化或直线/曲线拟合...

精选资源

点云压缩.pts点云数据.zip

10-29

点云数据是三维空间中离散点的集合，这些点代表了现实世界物体表面的数字化表示。在3D扫描、激光雷达（LiDAR）和计算机视觉等领域中，点云数据广泛应用。"点云压缩.pts点云数据.zip"这个压缩包文件很可能包含了若干...

基于点云数据的道路特征参数提取方法研究

07-12

工程建设及维护中,现状信息的获取是评定工程质量、开展维修改造的前提,文中利用三维激光扫描获取的点云数据,借助相应软件及时准确提取了现有工程的特征信息,并与常规测量资料进行对比分析,表明利用点云数据是一种...

点云测试数据

09-01

用于验证点云导入的数据。三维点云数据，最近正在学习

点云配准和测量.rar

09-22

里面包含了一些点云配准和点云测量资源，FPH、ICP等常用的。里面包含了一些点云配准和点云测量资源，FPH、ICP等常用的。

三维点云数据可视化分析系统_基于WebGL和Threejs的三维点云渲染引擎_支持大规模点云数据的实时加载与交互式浏览_提供多种点云着色方案与测量工具_可用于地理信息系统_建筑信.zip

08-19

三维点云数据通常来源于激光扫描、摄影测量、机器视觉等数据采集技术，能够精确反映物体的三维结构和空间位置。基于WebGL和Three.js的三维点云渲染引擎是该系统的核心技术之一。WebGL是一种在浏览器中实现图形和...

PCL 点云模型的体积测量、面积测量（一）

weixin_43896283的博客

01-03

1550

基于vtk中的vtkMassProperties类来计算模型的体积和表面积（注意：这里的模型必须是闭合的曲面，且须为三角化的网格模型）。所以，在使用该类之前，还需要先使用vtk中的vtkTriangleFilter类将其他条带或多边形的网格模型转换为三角化的网格模型.

相位相关法python_python-vtk中点云体积测量

weixin_39575212的博客

12-01

935

python3.6 v tk8.1.2利用cloud compare /Magic 3D/python对点云体积测量，想比较一下差异。点云网格图点云一、cloud compareedit-mesh-mesh volume中可以算出体积表面积：1.06547e+6 体积：8.27306e+6二、Magic 3D表面积：1.06547e+6 体积：8.27299e+6import vtk import...

07 Halcon 点云平面角测量

robotvision+

07-03

1334

1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： /********************************** @文档名称: 基于点云的平面夹角测量。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-30 @描述: 该方法支持点云的平面的夹角测量。 @来源：欢迎关注微信公众号 AmazingRobot+ 获取更多机器人视觉知识。 ***********************************/ dev_update_window

立方体点云长宽高提取

qq_16758589的博客

12-28

1266

场景描述：将长方体工件放置在场地中央，利用扫描仪扫描箱子的除上下两个面的剩下四个面，将四个面的点云通过标定到一个坐标系下，将坐标的z轴建立在与四个面平行的位置。3.计算两个平面的距离，采用中心点的方法互相计算到相对平面的距离，如果差距过大则认为距离计算失败。1.利用Ransac算法提取点云，将四个面提取出来，保留平面参数，和点云质心，和点云包围盒。2.计算四个平面的法向量夹角，如果超过10°则认为是非平行平面，获取四个点云平面的匹配关系。4.通过Z轴来计算扫描点云的高度，也就是立方体点云的高度。

06 Halcon 点云平面度测量

robotvision+

06-29

4241

1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： /***************************** @文档名称: 基于点云的平面度测量。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-20 @描述: 该方法支持点云的平面的平面度测量。 @来源：欢迎关注微信公众号 AmazingRobot+ 获取更多机器人视觉知识。 ********************************/ dev_update_window ('on')

点云测量

最新发布

11-30

### 点云测量原理点云测量主要基于激光测量原理、摄影测量原理，也有结合两者的方式。基于激光测量原理得到的点云，可获取目标的三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity）；基于摄影测量原理得到的点云，能得到三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）；结合激光测量和摄影测量原理得到的点云，则涵盖三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，这些点的集合就构成了“点云”(Point Cloud) [^1]。 ### 点云测量方法 - **激光测量**：利用激光测距原理，通过向目标物体发射激光束，并测量激光从发射到反射回接收器的时间，结合激光的传播速度，计算出目标点与测量仪器之间的距离，从而获取目标点的三维坐标。同时，还能记录激光反射强度信息。 - **摄影测量**：通过从不同角度对目标物体进行拍摄，利用图像匹配和三角测量原理，计算出图像中特征点的三维坐标。这种方法可以获取目标的三维坐标和颜色信息。 - **空中角测量**：这是一种基于摄影测量原理的技术，通过航空摄影或遥感数据获取地表上的点云数据。其目标是通过对点云数据进行处理和分析，获得地物的位置、形状、大小等信息 [^3]。 ### 点云测量应用 - **工业制造**：在机械加工中，可用于零件的尺寸检测、形状误差分析等，确保零件的加工精度符合设计要求。 - **建筑领域**：对建筑物进行三维建模，用于建筑设计、施工监测、古建筑保护等方面。通过点云数据可以精确获取建筑物的外形和内部结构信息。 - **地理信息系统（GIS）**：获取地形地貌的点云数据，用于地形测绘、土地利用分析、城市规划等。可以为地理信息系统提供高精度的三维地理数据。 - **自动驾驶**：汽车通过激光雷达等设备获取周围环境的点云数据，识别道路、障碍物、其他车辆等，为自动驾驶决策提供依据。 ### 点云测量相关技术 - **点云数据处理技术**：包括点云滤波、配准、分割、特征提取等。滤波可以去除点云中的噪声点；配准用于将不同视角或不同时间获取的点云数据进行对齐；分割是将点云数据划分为不同的区域；特征提取则是提取点云的几何特征、纹理特征等。 - **点云建模技术**：根据点云数据构建三维模型，如三角网格模型、曲面模型等。这些模型可以用于可视化展示、分析和模拟。 - **点云分析技术**：通过对点云数据进行统计分析、几何分析等，获取目标物体的属性和特征，如体积、面积、表面粗糙度等。 ```python # 以下是一个简单的点云数据读取示例（假设使用Python的open3d库） import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("example.ply") # 可视化点云 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ```