Matlab中的点云可视化和包围框

最新推荐文章于 2024-09-24 20:38:37 发布
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文章标签： matlab 信息可视化 数据分析 点云
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本文介绍了在Matlab中如何进行点云数据的可视化，包括从PCD文件加载点云数据，使用函数展示点云，以及添加包围框以突出显示感兴趣的区域。示例代码展示了读取、显示点云数据以及设置包围框和坐标轴范围的步骤。

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点云是由大量的三维点组成的数据集，它在许多领域中都有广泛的应用，例如计算机视觉、机器人技术和地图制作等。在Matlab中，我们可以使用一些工具和函数来可视化点云数据，并添加包围框以突出显示感兴趣的区域。本文将介绍如何在Matlab中进行点云可视化，并添加点云包围框。

首先，我们需要加载点云数据。在Matlab中，点云数据通常存储在PointCloud对象中。我们可以使用pcdread函数从PCD（Point Cloud Data）文件中读取点云数据。以下是读取点云数据的示例代码：

ptCloud = pcdread('point_cloud.pcd');

接下来，我们可以使用pcshow函数将点云数据可视化。以下是将点云数据可视化的示例代码：

figure;
pcshow
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MATLAB点云可视化：绘制点云包围框
.
07-23 836
本文介绍了如何使用MATLAB进行点云数据的可视化，并绘制点云的包围框。通过观察点云包围框，我们可以获得点云数据的边界信息，进一步用于相关的算法和应用中。本文将介绍如何使用MATLAB对点云数据进行可视化，并绘制点云的包围框。函数绘制点云包围框，可以通过在点云数据可视化的基础上添加线框来实现。以上就是在MATLAB中进行点云可视化，并绘制点云包围框的步骤和代码。执行以上完整代码，将会在MATLAB中显示点云的三维可视化，并同时绘制出点云的包围框。要绘制点云的包围框，首先需要计算点云数据的边界框。
用MATLAB构建点云OBB包围盒
bug_api163的博客
09-21 643
在计算机图形学和计算机视觉领域中，为了对点云进行有效的分析和处理，常常需要使用包围盒（Bounding Box）来描述点云的整体形状和范围。我们将使用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）方法来计算点云的主方向，并根据主方向构建OBB包围盒。将包含PCA分析的结果。上述代码中，我们通过将点云数据与主成分矩阵相乘，并取各个维度上的最小和最大值，得到点云在主方向上的投影范围。以上代码中，我们根据投影范围的最小和最大值，构造了OBB包围盒的8个顶点坐标，并将其存储在矩阵。
Matlab实现点云的AABB包围盒构建
QfcaLinux的博客
09-22 310
点云是三维空间中的一组离散点的集合，常用于描述三维物体的形状和位置。通过将点云数据转换为pointCloud对象，并利用Matlab提供的函数计算包围盒，我们可以轻松地获取点云的最小边界框并进行可视化。假设我们有一个包含N个点的点云，每个点由其在三维空间中的坐标表示。上述代码中，N表示点云中点的数量，pointCloud是一个N行3列的矩阵，每行代表一个三维点的坐标。接下来，我们可以使用Matlab中的函数计算点云的AABB包围盒。至此，我们已经完成了使用Matlab构建点云的AABB包围盒的过程。
点云最小包围盒 MATLAB实现
qq_39605374的博客
07-14 581
本文使用 MATLAB 实现了基于旋转卡壳的点云最小包围盒算法，并提供了相应的源代码。常见的点云最小包围盒算法有两种，分别为基于旋转卡壳的方法和 K-D Tree 算法。在本文中，我们将使用基于旋转卡壳的方法，该方法的基本思想为通过最远点对来确定长轴，通过最近点对来确定短轴，从而确定包围盒。在本篇文章中，我们将利用 MATLAB 实现点云最小包围盒算法，并提供相应的源代码。以上是 MATLAB 实现的点云最小包围盒算法，该算法对输入点云进行处理，并计算出其最小包围盒在各个方向上的长度。
Matlab中构建点云的轴对齐边界框（AABB包围盒）
bug_api163的博客
09-25 275
点云是由多个三维点组成的集合，而轴对齐边界框（Axis-Aligned Bounding Box，AABB）是包围点云的盒子，它与坐标轴平行。在Matlab中，我们可以使用一些简单的方法来构建点云的AABB包围盒。假设我们的点云数据集存储在一个Nx3的矩阵中，每一行代表一个三维点的坐标。接下来，我们需要找到点云数据集中的最小和最大坐标值，以确定AABB包围盒的位置和尺寸。接下来，我们需要找到点云数据集中的最小和最大坐标值，以确定AABB包围盒的位置和尺寸。函数可视化点云及其AABB包围盒。
matlab 点云学习目录【2025最新版】
点云侠的博客
11-05 3万+
matlab 点云学习目录。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年7月16日。
4_点云matlab处理_点云精简_点云数据_点云精简_matlab点云精简
09-10
在MATLAB环境中，处理点云数据能提供强大的计算能力和丰富的可视化工具。本篇将深入探讨如何利用MATLAB进行点云数据的精简处理，以及相关的算法和方法。 点云数据通常由激光雷达（LiDAR）或其他3D扫描设备生成，...
基于matlab点云工具箱对点云进行处理二：对点云进行欧式聚类，获得聚类后点云簇的外接矩形.rar
12-09
这个工具箱提供了丰富的函数和结构，用于点云数据的读取、可视化、预处理、特征提取、分割以及分类等任务。在“lidarPCAPReplayAndFiliter.m”文件中，很可能是实现了读取点云数据和初步过滤的功能。例如，它可能...
matlab 构建点云的AABB包围盒
点云侠的博客
04-18 2518
点云AABB包围盒的matlab代码实现
matlab PCA构建点云OBB包围盒
点云侠的博客
04-18 5950
使用PCA算法获取点云最小包围框的matlab代码实心
matlab三维点坐标生成点云
06-15
//////////////////////////////// matlab三维点坐标生成点云ply
点云显示（MATLAB）
05-30
点云显示（MATLAB）欢迎大家下载。肯定对大家有帮助。
Open3D 计算点云包围盒【2025最新版】
热门推荐
点云侠的博客
02-27 36万+
计算点云包围盒，包括获取包围盒的边长，顶点坐标，中心点坐标等。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。
matlab如何绘制3D点云图像？
Kp0fS的草稿纸
09-04 1685
matlab如何绘制3D点云图像？ 在MATLAB中绘制3D点云图像，你可以使用scatter3函数来实
用MATLAB 绘制三维点云图，并且鼠标点击点云显示X,Y,Z和V速度
qq_42046837的博客
04-04 6352
用MATLAB 绘制三维点云图，并且鼠标点击点云显示X,Y,Z和V速度
PCL中点云BoundingBox包围盒绘制（基于PCA）
WillWinston的博客
05-04 2万+
大致过程：1、利用PCA主元分析法获得点云的三个主方向，获取质心，计算协方差，获得协方差矩阵，求取协方差矩阵的特征值和特长向量，特征向量即为主方向。 Eigen::Vector4f pcaCentroid; pcl::compute3DCentroid(*cloud, pcaCentroid); Eigen::Matrix3f covariance; pcl::computeCovarian...
使用 MATLAB 处理和可视化 PCD 文件：点云过滤与保存的完整流程
u014374826的博客
09-24 791
点云数据通常以.pcd格式存储，包含三维空间中的点坐标。为了分析和处理这些数据，有时我们需要对点云进行裁剪或过滤。例如，删除某些特定范围内的点，以减少噪声或聚焦于感兴趣的区域。读取 PCD 文件。过滤z轴值小于-0.88或大于1.5的点。可视化处理后的点云。将处理后的点云保存为新的 PCD 文件。MATLAB 包含一个强大的点云处理工具箱，提供了诸如pcreadpcwritepointCloud等函数，可以方便地进行点云数据的读写和处理。
matlab点云处理--pca创建最小包围盒
m0_58744742的博客
10-08 1781
原包围盒 pca创建的最小包围盒 % 原包围盒 Lx= max(pt.XLimits)-min(pt.XLimits);%点云数据的长方体包围盒的边长 Ly= max(pt.YLimits)-min(pt.YLimits); Lz= max(pt.ZLimits)-min(pt.ZLimits); pcshow(pt) pos = [99.255 -4.1 0.32 Lx Ly Lz 0 0 0]; showShape('cuboid',pos,'Color','green','Opaci..
Matlab 点云可视化——三维数据的展示和分析
BitSlinger的博客
08-08 1375
当点云数据非常庞大时，为了省去每次运行程序时重新读取文件和计算点云特征的时间，可以将可视化结果保存为图像或视频。在对点云进行处理时，通常需要根据具体应用场景提取出一些点云特征，例如表面法向量、网格等等。可以使用pcnormals函数计算表面法线，该函数返回一个Nx3的矩阵，每行包含一个表面法向量，对应点云的每个点。在点云的处理中，常用的点云格式包括PLY、PCD、OBJ等等。本篇文章主要介绍了在Matlab中如何读取点云数据、可视化点云、提取点云特征、保存可视化结果。在实际应用中，点云处理是必不可少的。
matlab绘制点云包围框
最新发布
06-24
在 MATLAB 中绘制三维点云的最小包围框（边界框）可以通过一系列步骤实现，这通常包括读取或生成点云数据、计算包围盒的边界以及绘制结果。以下是一个完整的实现示例： ### 计算并绘制包围框 1. **生成随机点云数据** 如果已有点云数据，则可以跳过此步骤。否则，使用以下代码生成一组随机的三维点： ```matlab % 生成随机点云数据 numPoints = 1000; points = rand(numPoints, 3) * 100; % 随机分布在 [0, 100] 范围内的点 ``` 2. **计算包围框的边界** 使用 `min` 和 `max` 函数找到包围所有点的最小立方体边界： ```matlab % 计算包围框的边界 minBounds = min(points); maxBounds = max(points); ``` 3. **构建包围框的顶点和面** 根据包围框的边界，构造 8 个顶点，并定义 6 个面用于绘制： ```matlab % 构建包围框的 8 个顶点 vertices = [ minBounds(1), minBounds(2), minBounds(3); maxBounds(1), minBounds(2), minBounds(3); maxBounds(1), maxBounds(2), minBounds(3); minBounds(1), maxBounds(2), minBounds(3); minBounds(1), minBounds(2), maxBounds(3); maxBounds(1), minBounds(2), maxBounds(3); maxBounds(1), maxBounds(2), maxBounds(3); minBounds(1), maxBounds(2), maxBounds(3); ]; % 定义包围框的 6 个面 faces = [ 1 2 3 4; % 底部面 5 6 7 8; % 顶部面 1 2 6 5; % 前侧面 2 3 7 6; % 右侧面 3 4 8 7; % 后侧面 4 1 5 8; % 左侧面 ]; ``` 4. **可视化点云与包围框** ```matlab % 创建图形窗口 figure; % 绘制点云 scatter3(points(:,1), points(:,2), points(:,3), 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.5); % 绘制包围框 hold on; patch('Vertices', vertices, 'Faces', faces, 'FaceColor', 'r', 'EdgeColor', 'k', 'FaceAlpha', 0.1); % 设置视图和标签 xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); title('三维点云及其最小包围框'); grid on; axis equal; view(3); % 设置为三维视角 ``` ### 相关说明 - 上述方法基于简单的轴对齐包围盒（Axis-Aligned Bounding Box, AABB），适用于大多数情况下的快速可视化。 - 如果需要更复杂的包围结构，例如定向包围盒（OBB）或最小体积包围盒，可以使用凸包算法结合优化策略进行计算。 ###
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