非均匀体素下采样点云

最新推荐文章于 2023-09-26 01:55:03 发布
最新推荐文章于 2023-09-26 01:55:03 发布
阅读量203 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 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/GfEmacs_Lisp/article/details/133237068
点云 专栏收录该内容
146 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了非均匀体素下采样作为点云数据减量化的方法，通过创建非均匀三维体素网格，降低点云数据密度。在MATLAB中实现该过程，包括设置体素边长、下采样率，计算点的数量，以及整合保留的点形成下采样后的点云。虽然可能导致形状和特征损失，但可根据需求调整参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

点云是由大量的三维点组成的数据集，常用于表示物体的形状和表面信息。在某些情况下，点云数据可能非常密集，这会增加数据处理和存储的负担。为了减少点云的数据量，可以使用下采样技术来降低数据密度。本文将介绍如何在非均匀体素下进行点云下采样，并提供相应的MATLAB代码。

点云下采样是指从原始点云数据中选择一部分点，以减少点的数量，同时尽可能保留点云的形状和表面特征。非均匀体素下采样是一种常见的下采样方法，它通过创建一个非均匀的三维体素网格来实现。具体而言，将点云包围在一个立方体边界框中，然后将该边界框划分为许多小的体素单元。每个体素单元内的点云密度可以通过计算点的数量来确定。根据所需的下采样率，可以选择每个体素单元中要保留的点的数量，从而实现下采样。

下面是使用MATLAB实现非均匀体素下采样点云的示例代码：

% 导入点云数据
pointCloud = pcread('input_cloud.ply');

% 设置体素边长和下采样率
voxelSize
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL 索引空间采样（非均匀体素采样）【2024最新版】
点云侠的博客
04-07 34万+
索引空间采样，本文由优快云点云侠原创，博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月6日。
pclpy 非均匀体素下采样
点云侠的博客
10-15 698
SamplingSurfaceNormal非均匀体素下采样的原理介绍及python代码实现
pclpy 中的非均匀体素下采样 — 高效处理点云数据
.
03-31 435
其中，pclpy 中的非均匀体素下采样算法可以高效地将非均匀点云数据进行下采样处理，并保留原有点云数据中的特征信息。在处理点云数据时，下采样是一个常见的操作，用于减小点云数据的点数，降低计算量。然而传统的均匀体素下采样并不适用于非均匀的点云数据集，这就需要使用 pclpy 中的非均匀体素下采样方法。pclpy 中的非均匀体素下采样算法可以高效地处理非均匀点云数据，同时保留了点云数据的特征信息。下面，让我们使用 pclpy 中的非均匀体素下采样算法对点云数据进行处理，并观察其效果。
非均匀采样理论
热门推荐
XDyegong的博客
12-28 1万+
非均匀采样        非均匀采样有很多种，一般来说只要采样间隔不是恒定的，就可以认为是非均匀采样，但是对于大多数非均匀采样其并不具有特别的性能。本案例研究的非均匀采样特指两种情况：随机采样和伪随机采样。随机采样中每个采样点的选择是完全随机的，是理想化的非均匀采样；伪随机采样中每个采样点的选择是经过挑选的伪随机数。非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能，从而可以突破奈奎斯特频率的
MATLAB 点云非均匀体素下采样 （8）
weixin_44329757的博客
05-06 999
非均匀体素下采样方法。使用非均匀盒网格滤波器返回一个下采样点云。必须将网格框 maxNumPoint 中的最大点数设置为至少6个。非均匀网格样本方法，指定为“ nonuniformGridSample”。当使用“ nonuniformGridSample”算法时，法线是在下采样之前根据原始数据计算的。下采样输出保持更准确的法线。“网格”框中的最大点数，指定为大于6的整数。该方法从每个框中随机选择一个点。如果在输入点云中没有提供普通属性，则此方法将自动填充 ptCloudOut 输出中的普通属性。
matlab 非均匀体素下采样
点云侠的博客
05-18 480
非均匀体素下采样
MATLAB 点云均匀体素下采样（6）
weixin_44329757的博客
05-06 1537
网格平均下采样方法。同一框中的点合并到输出中的单个点。它们的颜色和正常属性相应地取平均值。这种方法比“随机”下采样方法更好地保持了点云的形状。该函数计算整个点云的轴对齐边界框。边界框分为指定的大小的网格框。每个网格框中的点是通过平均它们的位置、颜色和法线来合并的。
PCL :实现非均匀体素采样（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-24 109
PCL :实现非均匀体素采样（附完整源码）
PCLPY：点云非均匀体素下采样
FxRuby的博客
09-26 177
其中，非均匀体素下采样是一种常见的点云降采样技术，可以有效地减少点云数据量，同时保留关键特征。总结：点云非均匀体素下采样是一种常用的点云降采样技术，可以有效地减少点云数据量。PCLPY是一个基于Python的PCL（点云库）的封装库，它提供了一系列方便易用的函数和工具，用于点云数据的处理和分析。通过以上代码，我们可以实现对点云数据的非均匀体素下采样。是PCL中的一种常用滤波器，它将点云数据划分为立方体体素，并只保留每个体素中的一个点作为采样结果。较小的体素尺寸会导致更少的采样点，从而使点云数据更稀疏。
非均匀采样信号的恢复matlab,matlab 点云降采样 pcdownsample()
weixin_36079936的博客
04-02 608
**点云数据降采样 pcdownsample()**pcdownsample降采样减少点云数据量：一、语法：ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn, 'random', percentage)ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn, 'gridAverage', gridStep)ptCloudOut = pcdownsample(p...
matlab 点云下采样【2024最新版】
点云侠的博客
06-06 2838
matlab 点云下采样，包括体素下采样，随机下采样，非均匀体素下采样。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年11月9日。
点云体素下采样 ❤️（体素质心 | 体素中心）
孙悟空
10-26 1万+
本文详细介绍了点云体素质心下采样和体素中心下采样的原理与代码实现，并与PCL的体素质心下采样的结果作出了对比。最后通过实验，直观的展示了体素质心下采样和体素中心下采样的异同点。
MATLAB点云处理（十）：点云下采样（random | gridAverage | nonuniformGridSample）
孙悟空
07-24 4473
本文介绍了MATLAB三种下采样方式：随机下采样、均匀体素下采样、非均匀体素下采样。同时给出了实现代码和测试结果
matlab 点云降采样 pcdownsample()
老五上不了台面的笔记
02-05 9983
** 点云数据降采样 pcdownsample() ** pcdownsample降采样减少点云数据量： 一、语法： ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn, ‘random’, percentage) ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn, ‘gridAverage’, gridStep) ptCloudOut = pcdow...
点云下采样方法总结（downsampling in pointcloud）
weixin_43955917的博客
05-11 8464
前言：相比于投影或体素分割的方法处理点云，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，降低计算量。FPS(farthest point sampling)是一种较为常用的非学习式的下采样方法，其具有简单快速的特点，因此成为众多点云处理网络的采样方案，但是FPS仅仅是基于点的位置和欧式距离作为采样依据，对点云的稀疏性以及语义信息无感，所以在进行高层
点云体素介绍
叶子的博客
04-24 1万+
点云体素介绍
利用PCL点云下采样实现数据体素化
CLSWE的博客
09-05 1万+
利用PCL点云下采样实现数据体素化 PCL PCL(Point Cloud Library) 库集成了针对大体量级别的空间点数据处理所需要的算法和操作，降低了处理相关需求的复杂度，对快速建立点云数据文档和渲染有着很好的作用。 体素化Voxelization 体素化是通过用空间均匀大小的体素网格(voxel grid)来模拟模型或者点云的几何形态的过程，实现模型体素化的方式有很多，比如基于八叉树的三模网格模型体素化，基于GPU并利用渲染管线中fragment shader部分实现的栅格化插值。本章主要讨论用P
点云下采样
qq_60088512的博客
12-16 1732
ptCloud = pcread('hand.pcd'); pcshow(ptCloud); title('原始点云'); %----------------体素下采样---------------- gridStep = 0.1; %体素网格过滤器的3D框大小 ptCloudOut1 = pcdownsample(ptCloud,'gridAverage',gridStep); figure; pcshow(ptCloudOut1); title('体素下采样') %----------------随机.
matlab练习程序(点云下采样)——代码解读
qq_40945712的博客
09-21 1396
方法
open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波
最新发布
04-10
<think>好的，用户想了解Open3D中点云滤波的具体实现方法，包括直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波和半径滤波的使用，并需要示例代码。首先，我需要回忆每个滤波方法的原理和对应的Open3D函数。 首先，直通滤波。根据引用[3]，直通滤波用于保留指定范围内的点，用户可能需要指定坐标轴和范围。Open3D中是否有对应的函数呢？可能需要手动实现，比如使用numpy的where条件筛选，或者是否有内置函数？比如引用[3]提到使用np.where来处理，但Open3D可能没有直接的方法，所以可能需要手动处理坐标。 然后是体素下采样。引用[4]和[5]提到使用voxel_down_sample函数，参数是体素尺寸。这个应该比较直接，直接调用函数即可。 均匀下采样，这个可能指的是均匀采样，比如每个体素选一个点，或者每隔固定点数采样？可能需要查证。根据引用[5]，均匀下采样的参数是体素尺寸，但可能和体素下采样不同？或者是否指的是其他方法？或者用户可能混淆了体素下采样和均匀下采样？需要确认Open3D中的不同函数。比如，是否存在uniform_down_sample函数？是的，Open3D有uniform_down_sample，它通过每隔K个点采样来实现，参数是采样间隔。 统计滤波，应该是指统计离群点移除。引用[3]提到统计滤波，可能使用remove_statistical_outlier函数，参数是邻近点数和标准差倍数。 半径滤波，即基于半径的离群点去除，可能对应remove_radius_outlier函数，参数是邻近点数和半径。 现在，示例代码部分需要整合这些方法。可能需要先读取点云，然后逐一应用每个滤波方法，并展示代码。例如： 对于直通滤波，手动筛选坐标轴的范围，比如z轴在0到1之间的点。代码中可以使用numpy操作，或者使用Open3D的crop函数？比如，使用crop函数传入一个AxisAlignedBoundingBox，这可能更方便。但引用[3]提到使用np.where，所以可能需要两种方法。 体素下采样直接调用voxel_down_sample，参数是体素大小。 均匀下采样调用uniform_down_sample，参数是间隔K。 统计滤波使用remove_statistical_outlier，返回滤波后的点云和索引。 半径滤波使用remove_radius_outlier，同样返回结果。 需要确保每个步骤的代码正确，并添加注释说明参数的作用。同时，注意引用相关的内容，比如引用[3]、[4]、[5]中的信息。最后生成相关问题，可能涉及参数调整、适用场景、优缺点比较等。</think>以下为Open3D中点云滤波的实现方法详解及示例代码： ### 一、直通滤波（PassThrough Filter） 通过指定坐标轴范围过滤点云。例如保留Z轴在[0.3,2]区间的点： ```python import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") z_coords = np.asarray(pcd.points)[:,2] filtered_idx = np.where((z_coords > 0.3) & (z_coords < 2))[0] filter_pcd = pcd.select_by_index(filtered_idx) # [^3] ``` ### 二、体素下采样（Voxel Downsample） 通过构建三维体素网格实现降采样： ```python voxel_size = 0.02 # 体素边长（单位与点云一致） down_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size) # [^4][^5] ``` ### 三、均匀下采样（Uniform Downsample） 按固定间隔采样实现均匀降采样： ```python every_k = 50 # 采样间隔 uniform_pcd = pcd.uniform_down_sample(every_k) ``` ### 四、统计滤波（Statistical Filter） 基于邻近点分布的离群点去除： ```python nb_neighbors = 20 # 邻近点数阈值 std_ratio = 2.0 # 标准差倍数 filtered_pcd, idx = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors, std_ratio) ``` ### 五、半径滤波（Radius Filter） 基于半径范围内点数去除离群点： ```python nb_points = 16 # 邻域内最少点数 radius = 0.1 # 搜索半径 filtered_pcd, idx = pcd.remove_radius_outlier(nb_points, radius) # [^2] ``` ### 六、完整处理流程示例 ```python # 读取点云 pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd") # 直通滤波 z_coords = np.asarray(pcd.points)[:,2] filtered_idx = np.where((z_coords > 0.3) & (z_coords < 2))[0] pcd = pcd.select_by_index(filtered_idx) # 体素下采样 pcd = pcd.voxel_down_sample(0.01) # 统计滤波 pcd, _ = pcd.remove_statistical_outlier(20, 2.0) # 可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ```
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