空间坐标转换：布尔沙参数与点云

最新推荐文章于 2024-11-13 16:09:49 发布
最新推荐文章于 2024-11-13 16:09:49 发布
阅读量71 收藏 1
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/GfEmacs_Lisp/article/details/133244669
点云 专栏收录该内容
146 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了在计算机图形学和计算机视觉中，如何进行空间坐标转换，特别是布尔沙参数到点云的转换。布尔沙参数常用于表示三维旋转，避免万向节死锁，而在点云数据表示中，需要对位置和方向进行转换。文中提供了一个函数，通过该函数可以将布尔沙参数应用于点云，改变点云在不同坐标系的位置和方向。

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

在计算机图形学和计算机视觉领域中，空间坐标转换是一个重要的任务。它涉及将一个坐标系中的点或对象转换到另一个坐标系中。本文将介绍如何进行空间坐标转换，特别是在布尔沙参数和点云之间进行转换。

布尔沙参数是一种描述物体姿态的参数化方法，常用于表示三维旋转。它由四个参数组成：旋转轴的单位向量和旋转角度。布尔沙参数的优点在于可以避免万向节死锁问题，并且可以有效地进行插值和求导。因此，在许多应用中，布尔沙参数被广泛应用于姿态估计和物体跟踪等领域。

点云是由大量离散点组成的三维数据集。它是计算机视觉和三维重建等领域中常用的数据表示形式。点云可以通过传感器（如激光雷达）或从图像中提取而来。在进行空间坐标转换时，点云的位置和方向也需要进行相应的转换。

现在我们将重点介绍如何将布尔沙参数转换为点云坐标，并给出相应的源代码示例。假设我们已经获得了一个点云和一个布尔沙参数，我们的目标是将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系。

首先，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们将使用NumPy库来进行向量和矩阵运算。

import numpy as np

接下来，我们定义一个函数来执行布尔沙参数到点云坐标的转换。该函数接受点云数据和布尔沙参数作为输入，并返回转换后的点云坐标。

def
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Ceres&PCL 布尔沙七参数（坐标转换）
dayuhaitang1的博客
03-29 795
Ceres&PCL 布尔沙七参数（坐标转换）
七参数坐标转换 matlab,利用三点法求解空间坐标系转换所需的七参数
weixin_42498909的博客
03-21 1960
同一个物体的点云在不同坐标系中的坐标表示不同，有时候需要将其进行转换到同一坐标系中进行处理，经典的方法为七参数法(7-parameters)，用matlab实现如下：%PS.好久不用matlab了，倍感亲切啊啊啊啊啊啊啊啊！%7参数——三点法求解三维坐标系转换;%13.12.08 By Hupc% xt=lambda*delta_xyz+lambda*r*xs;%clearclose allclc...
处理点云数据(五)：坐标系的转换
热门推荐
听说你爱吃芒果
01-04 4万+
相机的内外参矩阵 坐标系 主要有两类坐标系，一类为相机坐标系，一类为世界坐标系(即物体所处真实世界) 内参矩阵 设空间中有一点P，若世界坐标系与相机坐标系重合，则该点在空间中的坐标为(X, Y, Z)，其中Z为该点到相机光心的垂直距离。设该点在像面上的像为点p，像素坐标为(x, y)。 由上图可知，这是一个简单的相似三角形关系，从而得到 但是，图像的像素坐标系原点
旋转矩阵、欧拉角、布尔莎模型（Brusa）
叶子的博客
02-27 1627
详细推导：旋转矩阵、欧拉角、布尔莎模型（Brusa）
Python测绘椭球基准转换基于四参数（布尔莎）、七参数（布尔莎）详解
WHEEKY88的博客
11-13 260
Python测绘椭球基准转换基于四参数（布尔莎）、七参数（布尔莎）详解
点云学习笔记（一）：坐标转换
Ka_therine_的博客
03-10 9188
一般点云生成过程所涉及到的坐标系统主要包括激光扫描仪坐标系、惯导坐标系、当地水平坐标系、地心地固坐标系。坐标系的变换如下所示： 1)扫描仪坐标系 扫描坐标系(Scanner’s Own Coordinate System)，原点０为激光发射点，X轴指向载体前进方向，Y轴垂直向上, Z轴垂直于X轴，构成右手系。 2）惯导坐标系 惯性平台IMU坐标系(Body Frame System),原点０为惯性平台参考中心，坐标系按惯性平台内部参考标架定义，Ｙ轴指向载体纵轴向前，载体前进方向向右为Ｘ轴，Ｚ轴垂直向
PCL之点云坐标系空间转换
ancy的博客
12-17 1万+
代码展示: #include<iostream> #include<pcl/io/pcd_io.h> #include<pcl/point_types.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> using namespace std; typedef pcl::PointXYZ PointT; int main()
布尔莎七参数坐标转换模型【2025最新版】
点云侠的博客
05-01 1万+
间接平差求解布尔莎七参数坐标转换模型
七参数坐标转换的几种解法
weixin_42088149的博客
08-13 5187
七参数坐标转换的几种解法1.简介2.七参数模型3.最小二乘的多种解法3.1参数平差3.2 布尔沙解法3.3 符有限制条件的间接平差3.4 罗德里格矩阵3.5四元数 1.简介 坐标转换是测量领域中数据处理的基础性工作。目前，广为接收的三维坐标转换模型是七参数模型，即1个缩放参数、3个旋转角度参数和3个平移参数。理论上9参数模型更加完善，但使用场景很少。 2.七参数模型 七参数的数学模型为： [XYZ]s=k∗[1000cosa−sina0sinacosa][cosb0sinb010−sinb0cosb][co
布尔莎七参数坐标转换模型的matlab代码实现
08-11
布尔莎七参数坐标转换模型的matlab代码实现。...当观测的公共控制点大于3个时，可采用间接平差法求得空间坐标转换模型中的七个参数，即七参数转换模型。https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/124509019。
【点云数据提取进阶】：深入解析ROS Bag点云信息提取的高级方法
![【点云数据提取进阶】：深入解析ROS Bag点云信息提取的高级方法](https://img-blog.csdnimg.cn/20210529160415937.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3...文章首先介绍了ROS Bag文件格式和点云数据的理
MCGS昆仑通态触摸屏与台达变频器VFD-M Modbus通讯：正反转控制及频率设定 工业自动化
07-24
MCGS昆仑通态触摸屏（TPC7062Ti）与台达变频器（VFD-M）通过Modbus协议实现的通讯程序。主要内容涵盖正反转控制、频率设定、加减速时间设置以及电压、频率、电流等参数的读取。文中不仅解释了每个功能的具体实现方法和技术细节，还强调了设备连接、数据处理和安全防护等方面的注意事项。通过该通讯程序，可以显著提升工业控制系统的可靠性和稳定性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些负责触摸屏和变频器集成项目的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现触摸屏与变频器之间高效通讯的工业应用场景，如生产线自动化、设备监控等。目标是通过优化通讯程序，提高系统的响应速度、数据准确性及安全性。 其他说明：本文提供了详细的实现步骤和技术要点，帮助读者更好地理解和实施Modbus通讯程序。同时，也提醒读者注意实际操作中的潜在问题，确保项目的顺利进行。
机器学习在材料领域的应用
07-24
近年来，机器学习技术的应用越来越广泛，其中之一就是在材料领域的应用。材料科学是一个综合性学科，它涉及到物理学、化学、生物学等多个方面，因此对于材料的研究需要大量的实验数据和理论计算。而机器学习技术可以利用这些数据，准确地分析和预测材料性能，为材料研究提供更多的思路和方法。
Hi3516CV610╱Hi3516CV608 焊接工艺指导 FAQ
07-24
文档先介绍了相关概述，包括芯片为密间距 0.35mm pitch QFN 芯片，以及器件封装尺寸图。接着给出了 PCB Layout 设计方案参考，推荐参考特定图示或海思 DMO 板设计，并说明了阻焊开窗设计要求。然后阐述了钢网设计及使用建议，涉及钢网材料、厚度、焊盘及钢网开口等内容。 在生产过程控制要求方面，文档详细说明了印刷机、SPI 设备、贴片机、AOI 设备、回流炉、X-Ray 设备的能力要求、参数设置及推荐要求、工序过程管控关键点，还提到了生产管控检查项，建议参考相关检查表进行生产管控检查。此外，文档还包含前言、产品版本、读者对象、符号约定、修改记录、目录、插图目录、表格目录等内容，对文档的基本信息、适用对象、符号含义等进行了说明。
学生信息处理平台（类的格式）
07-24
jdk17
深度学习在低压网络电压分布预测中的应用：基于部分智能电表覆盖的技术方案 电力系统
07-24
内容概要：本文探讨了利用深度学习神经网络（DLNN）预测低压网络电压分布的有效性和可行性。传统‘适应与忘记’的网络管理方法已不能满足现代电网的需求，而现有方法大多假设网络具有完全可观察性，这在现实中难以实现。为此，作者提出了仅依靠部分智能电表（SM）覆盖即可进行有效预测的新方法。研究表明，只需在低压电路关键位置部署SM并采集数据，便能通过DLNN建立可靠的电压分布预测模型。文中还提供了一个简化的Python代码示例，演示了如何构建和训练这样的模型。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、对智能电网感兴趣的科研工作者以及希望了解深度学习应用于电力领域的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提高低压网络管理效率和精度的实际工程环境，旨在解决因智能电表覆盖率不足而导致的传统预测方法失效的问题，从而提升整个电力系统的稳定性和可靠性。 其他说明：该方法不仅降低了对全面观测的要求，同时也保护了用户的隐私，为未来更多相关研究和技术发展奠定了基础。
chromedriver-mac-arm64-138.0.7204.168(Stable).zip
最新发布
07-24
chromedriver-mac-arm64-138.0.7204.168(Stable).zip
微信循环消息，是一款利用循环语句实现的简单代替手工操作的多遍消息发送工具，其特点是简单易用，可以一键自动执行
07-24
是不是觉得有时候给亲朋好友发微信，他们却迟迟没有回应，让你有点小着急呢？别担心，现在有一款超有趣的微信趣味提醒工具来帮你啦！ 这款工具简单易用，设计初衷就是为了给我们的日常交流增添一份乐趣和便捷。无论是想邀请好友一起开黑上号，还是请他们帮忙带个东西，甚至是想把在厕所里“久留”的伙伴“温柔”地叫出来，这款工具都能以一种轻松有趣的方式，帮你传达心意。 它就像是我们社交生活中的小助手，用创意和趣味为我们的对话添彩，让沟通变得更加生动和有趣。你值得体验一下这份不一样的交流乐趣！快来试试吧，让我们的社交氛围更加融洽和欢乐！
智能医疗基于U-Net++的肺部CT影像分割与三维重建系统：毕业设计实战及临床应用优化基于U-Net
07-24
内容概要：本文介绍了一个基于U-Net++的肺部CT影像分割与三维重建系统的智能医疗毕业设计项目。该项目旨在解决医学影像诊断中的痛点，如人工阅片耗时、漏诊率高以及二维断层限制等问题。通过多模型融合架构、迁移学习优化和轻量化部署等技术创新，实现了肺部CT影像的自动分割、特征提取及三维重建。系统采用了PyTorch、MONAI、VTK、ITK-SNAP等技术栈，实现了高效的肿瘤检测和三维可视化。实验结果显示，该系统在分割精度、重建速度和临床应用方面表现出色，显著提高了诊断效率和准确性。 适合人群：对医学影像处理、深度学习及三维重建感兴趣的本科生、研究生及医疗领域的研究人员。 使用场景及目标：①适用于医学影像处理课程的教学案例，帮助学生理解深度学习在医疗领域的应用；②为临床医生提供高效准确的辅助诊断工具，提高诊断效率和准确性；③作为科研项目的参考，推动医学影像分析技术的发展。 阅读建议：本文不仅介绍了系统的实现细节和技术选型，还提供了详细的实验结果和性能分析，建议读者结合实际应用场景进行深入学习，并关注系统在临床验证中的表现。同时，对于开发过程中遇到的问题和解决方案，也有助于读者在类似项目中避免常见错误。
``` def extract_boundary_with_integral_invariant(pcd, radius=0.1, k=2.0, min_neighbors=5): """ 使用积分不变量算法提取点云边界 参数: pcd (o3d.geometry.PointCloud): 输入点云 radius (float): 邻域搜索半径 k (float): 阈值系数 (T = μ - k*σ) min_neighbors (int): 后处理中保留边界点所需的最小邻域边界点数量 返回: boundary_mask (np.array): 边界点布尔掩码 """ # ---------------------- 1. 预处理 ---------------------- # 统计滤波去噪 cl, _ = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=10, std_ratio=5.0) # ---------------------- 2. 法线估计 ---------------------- cl.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius * 2, max_nn=30)) cl.orient_normals_consistent_tangent_plane(k=15) # 统一法线方向 # ---------------------- 3. 构建KD-tree加速搜索 ---------------------- points = np.asarray(cl.points) normals = np.asarray(cl.normals) tree = KDTree(points) # ---------------------- 4. 计算积分不变量 ---------------------- integral_values = [] for i in range(len(points)): # 查询球形邻域 neighbors = tree.query_ball_point(points[i], radius) if len(neighbors) < 3: integral_values.append(0) continue # 获取邻域点相对坐标 neighbor_points = points[neighbors] - points[i] # 构建局部坐标系 (z轴为法线方向) z_axis = normals[i] x_axis = np.random.randn(3) # 随机初始向量 x_axis -= x_axis.dot(z_axis) * z_axis x_axis /= np.linalg.norm(x_axis) y_axis = np.cross(z_axis, x_axis) # 投影到切平面 (忽略法线方向) proj_coords = np.array([neighbor_points.dot(x_axis), neighbor_points.dot(y_axis)]).T # 统计有效投影点数量作为积分值 integral_values.append(len(proj_coords)) # ---------------------- 5. 阈值处理 ---------------------- integrals = np.array(integral_values) mean = integrals.mean() std = integrals.std() threshold = mean - k * std boundary_mask = (integrals < threshold) # ---------------------- 6. 后处理：去除孤立边界点 ---------------------- boundary_indices = np.where(boundary_mask)[0] boundary_tree = KDTree(points[boundary_mask]) valid_boundary = np.zeros(len(points), dtype=bool) for idx in boundary_indices: # 检查周围radius内是否有足够多的边界点 count = boundary_tree.query_ball_point(points[idx], radius).__len__() if count >= min_neighbors: valid_boundary[idx] = True return valid_boundary # ====================== 使用示例 ====================== if __name__ == "__main__": # 1. 读取点云 (替换为你的PCD文件路径) pcd = o3d.io.read_point_cloud("model.pcd") # 检查点云是否为空 if len(pcd.points) == 0: print("读取的点云文件为空，请检查文件路径和内容。") else: print("成功读取点云，点数：", len(pcd.points)) # 2. 提取边界 boundary_mask = extract_boundary_with_integral_invariant(pcd, radius=2.0, k=1.5, min_neighbors=3) # 检查是否有边界点 if np.any(boundary_mask): # 3. 可视化结果 boundary_pcd = pcd.select_by_index(np.where(boundary_mask)[0]) boundary_pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # 红色为边界 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, boundary_pcd]) else: print("未找到边界点，请调整参数重新尝试。")```能否将其中的边界点提取出来并且生成线轮廓
03-09
<think>好的，我现在需要帮助用户理解他们提供的代码，并解决如何从提取的边界点生成线轮廓的问题。首先，我得仔细阅读代码，了解它的功能和结构。 用户给出的代码是一个使用积分不变量算法提取点云边界的函数。主要步骤包括预处理、法线估计、KD树构建、积分不变量计算、阈值处理和后处理。看起来这个函数能生成一个布尔掩码，标记哪些点是边界点。但用户现在想进一步将这些边界点生成线轮廓，这可能涉及到将离散的点连接成连续的线条。 首先，我需要确认用户的需求。他们可能已经得到了边界点，但这些点是无序的，无法直接形成轮廓线。因此，需要将这些点按照一定的顺序连接起来，可能通过排序或使用某种算法（如alpha shapes、轮廓提取算法）来形成闭合或开放的轮廓。 接下来，我应该考虑可能的解决方案。常见的点云轮廓生成方法包括： 1. **Alpha Shapes**：将点云转换为多边形轮廓，适用于二维投影。 2. **贪心三角剖分**：连接最近邻点，可能适用于简单形状。 3. **RANSAC拟合直线/曲线**：分段拟合几何形状。 4. **使用三维重建算法**：如泊松重建，提取表面后再获取边缘。 5. **二维投影后图像处理**：将三维点投影到二维平面，用图像处理技术提取轮廓。 然后，我需要分析用户代码中的边界点特性。由于积分不变量方法基于局部几何特征，提取的边界点可能分布在物体的边缘，但可能存在噪声或不连续的情况。因此，后处理步骤如Alpha Shapes可能是一个合适的选择，因为它可以处理散乱点并生成轮廓。 另外，用户提供的代码中已经进行了统计滤波和孤立点去除，所以生成的边界点相对干净。这有助于后续轮廓生成。但需要考虑三维点如何投影到二维，或者是否需要在三维空间中生成轮廓。如果是三维轮廓，可能需要更复杂的处理，但通常轮廓是在某个投影平面上的，比如使用局部切平面进行二维投影，然后应用Alpha Shapes。 接下来，我需要考虑如何将解决方案集成到现有代码中。例如，在得到边界点后，可以添加一个处理步骤，将边界点投影到某个平面（如PCA主成分分析得到的主平面），然后应用Alpha Shapes算法生成轮廓线。 此外，还需要注意参数调整，比如Alpha Shapes中的alpha值，这会影响生成轮廓的精细程度。可能需要用户根据点云密度和实际应用调整这个参数。 可能的挑战包括处理三维点云的投影问题，以及确保生成的轮廓线是闭合且准确的。此外，如果边界点存在缺口或噪声，可能需要额外的插值或平滑处理。 最后，我需要将这些思考整理成一个清晰的步骤指南，提供给用户，并附上代码示例，帮助用户实现从边界点到线轮廓的转换。同时，提醒用户可能需要根据具体数据调整参数，以达到最佳效果。</think>这个算法的输出是边界点的布尔掩码，要生成连续的线轮廓，可以按以下步骤进行优化和补充： $$ \text{Line\_Extraction} = \text{Boundary\_Points} \xrightarrow{\text{Projection}} \mathbb{R}^2 \xrightarrow{\text{Alpha-Shape}} \text{Polygon} $$ 一、算法增强步骤： 1. **点云投影**：将三维边界点投影到主成分分析(PCA)生成的二维平面 $$ \text{PCA}: \mathbb{R}^3 \rightarrow \mathbb{R}^2 $$ 2. **Alpha Shapes算法**：在投影平面上构建轮廓 $$ \alpha \propto \frac{1}{\text{点云密度}} $$ 3. **轮廓优化**：使用Douglas-Peucker算法简化多边形 二、代码实现补充： ```python from scipy.spatial import Delaunay from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.decomposition import PCA def alpha_shape(points, alpha): """Alpha Shapes轮廓提取""" tri = Delaunay(points) edges = set() for ia, ib, ic in tri.simplices: pa, pb, pc = points[ia], points[ib], points[ic] # 计算外接圆半径 a = np.linalg.norm(pb - pc) b = np.linalg.norm(pa - pc) c = np.linalg.norm(pa - pb) radius = (a*b*c)/(4*np.sqrt((a+b+c)*(-a+b+c)*(a-b+c)*(a+b-c))) if radius < alpha: edges.add((ia, ib)) edges.add((ib, ic)) edges.add((ic, ia)) return edges def generate_contour(boundary_points): # 1. PCA降维 pca = PCA(n_components=2) proj_points = pca.fit_transform(boundary_points) # 2. 自动计算alpha值 (经验公式) avg_dist = np.mean(cdist(proj_points, proj_points, 'euclidean')) alpha = 2.5 * avg_dist # 3. 提取alpha shape edges = alpha_shape(proj_points, alpha) # 4. 生成有序轮廓点 contour = [] if edges: # 构建邻接表 adj = defaultdict(list) for a, b in edges: adj[a].append(b) # 寻找最长连续路径 max_path = [] visited = set() for start in adj: if start not in visited: path = [] stack = [(start, -1)] while stack: node, parent = stack.pop() if node in visited: continue visited.add(node) path.append(node) for neighbor in adj[node]: if neighbor != parent: stack.append((neighbor, node)) if len(path) > len(max_path): max_path = path # 转换为原始坐标 contour = pca.inverse_transform(proj_points[max_path]) return np.array(contour) ``` 三、使用示例： ```python # 在原有代码基础上添加： if np.any(boundary_mask): boundary_points = np.asarray(pcd.points)[boundary_mask] contour = generate_contour(boundary_points) # 创建线框可视化 lines = [[i, (i+1)%len(contour)] for i in range(len(contour))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(contour), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines) ) line_set.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # 绿色轮廓线 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, boundary_pcd, line_set]) ``` 四、关键参数调试建议： 1. **投影平面选择**：当主成分分析效果不佳时，可改用法线方向投影 2. **Alpha值经验公式**：根据点云密度动态调整 $$ \alpha = k \cdot \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \min_{j\neq i}||p_i - p_j||_2 $$ 3. **轮廓优化**：对生成的轮廓点使用RANSAC进行曲线拟合 该方案通过将三维问题降维到二维处理，能有效解决以下问题： - 点云密度不均匀导致的轮廓断裂 - 噪声点引起的轮廓毛刺 - 三维空间中非平面分布的边界点连接 实际应用时建议配合法线一致性检查，确保投影平面的稳定性。对于复杂拓扑结构，可考虑使用多个投影平面分别提取后融合。
评论 1
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