自定义实现点云体素下采样方法以避免输入数据集的叶子大小过小

最新推荐文章于 2025-02-23 09:47:01 发布
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本文介绍了如何自定义实现点云体素下采样，以避免在使用PCL库时因叶子大小过小导致的内存占用过高和运行时间过长。通过自定义代码，可以控制下采样程度并优化资源利用。

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

点云数据处理是计算机视觉和三维重建领域中的重要任务之一。在点云处理中，点云的下采样是一种常见的操作，用于减少点云数据的密度，从而降低计算成本和存储需求。在本文中，我们将介绍如何自定义实现点云体素下采样方法，并解决当叶子大小过小时可能出现的问题。

点云库（Point Cloud Library，PCL）是一个常用的开源库，提供了许多点云处理的算法和工具。PCL中的体素下采样方法（VoxelGrid）可以通过将点云数据划分为体素格网，并在每个体素格网中保留一个点来实现下采样。然而，当叶子大小（Leaf size）设置得过小时，可能会导致一些问题，例如内存占用过高或运行时间过长。

为了避免这些问题，我们可以自定义实现点云体素下采样方法，并添加一些额外的逻辑来解决叶子大小过小的情况。下面是一个基于Python的示例代码：

import numpy as np

def voxel_downsample(points, leaf_size):
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点云体素下采样(抽稀)（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-29 1983
参数voxel_size为体素大小，该参数越小，降采样得到的结果的点越多，采样后的点排列看上去会很整齐均匀，但是位置和之前相比有轻微的移动。2. 每个被占用的体素通过平均内部所有点的坐标而生成一个点。体素下采样使用常规体素网格从输入点云创建均匀下采样的点云。它通常用作多点云处理任务的预处理步骤。因为下采样之后的点是通过平均计算得到的。该方法的缺陷是会改变原有点的坐标，1. 点被储存到体素中。
PCL：VoxelGrid 点云体素下采样
孙悟空
08-31 2707
本文介绍了 PCL 体素下采样的方法。
Open3D点云的体素下采样
FqLibrary的博客
09-27 296
而其中一项重要的任务是对点云数据进行下采样，以减少点云的密度，同时保留关键的结构信息。本文将介绍如何使用Open3D中的体素下采样方法来实现点云的降采样。体素下采样是一种基于体素网格的下采样方法，通过将点云划分为规则的体素格子，然后在每个格子中选择一个代表性的点，从而实现降采样。方法对点云进行体素下采样。该方法接受一个PointCloud对象和一个下采样的体素大小作为参数，返回下采样后的新PointCloud对象。通过上述代码，我们可以看到下采样后的点云对象的信息，包括点的数量、坐标范围等。
Easy3D&CGAL 点云下采样（体素）
dayuhaitang1的博客
10-10 487
Easy3D&CGAL 点云下采样（体素）
点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的3D点云焊点缺陷检测
getusushu的博客
10-29 648
随着科技时代的到来，电子产品需求的激增带动芯片制造业的蓬勃发展，人 们对芯片的质量和工艺随之提出更高的要求。芯片通常经过回流焊机等器械焊接 在印刷电路板（PCB）表面，焊接的质量取决于机械的工艺而且难以保证。印刷 电路板作为电子产品的核心组成部分直接关系成品质量，检验其焊点焊接质量是 出厂的必要环节。传统方法通过操作人员进行主观判断焊点是否存在焊接缺陷，然而人工检测 的低效率和高成本的因素限制了芯片制造的产量[ 1]。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云位姿估计的运行管理系统设计与实现（续）
getusushu的博客
10-23 329
（不改变点与点之间的相对位置）的鲁棒性；点的特征数据可以编码周围几何图形信息，信息越多，点的特。征越复杂和精细，从而噪声、密度、空间变换等因素对点对识别的影响就越小，描述子较为复杂，是针对输入点云计算其整个点云的几何信息，而局部特征描述。子只需要提取部分关键点的特征，比如边缘、纹理、法线和曲率等局部特征。都用于计算描述符，用于提高特征稳健性，并忽略质心改用特征点来代替质心的。点云特征描述以及提取是进行目标识别的关键，目标识别的环境往往是在一。特征描述子是根据局部参考系的旋转和平移不变性，采集特征点周围。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的三维植物点云分割网络
getusushu的博客
09-28 899
目前，针对植物表型的研究基本已经从二维领域转向三维领域，传统的三 维方法需要大量调参，且普适性不高，因此利用深度学习的方法来对植物表型 进行研究已经逐渐成为主流，三维领域很好地弥补了二维图像所缺失的深度信 息（二维图像存在重叠和遮挡的问题），但是深度学习的方式是需要大量的数据 来进行训练的，由于植物的类型众多和三维植物数据集的缺少，很难找到一种 普适性较高的方法来完成对各种植物表型的分割。因此探索出一个普适性高的 点云分割方法，寻找到包含多种植物的数据集也就成为了我们当前研究的重点。
点云从入门到精通技术详解100篇-LiDAR点云几何信息编码
getusushu的博客
09-07 319
性，存在大量的空间冗余信息，这一特性也导致了三维点云压缩比二维数据的压缩更。并且点云往往包含几何和属性等多种类别的信息，这导致了传统的图像视频编码工具。区别于传统的图像和视频等二维平面媒体，点云具有稀疏性和非均匀分布的特性，伴随着三维点云在相关应用领域的进一步发展，工业界对三维点云的采样精度和。基于预测树的编码算法是一种一维遍历算法，该算法的基本思想是将三维点云的。为了提升点云的压缩效率，满足市场对点云的应用需求，由国际化标准组织。获取点云，其中动态获取点云又细分为用于自动驾驶的逐帧类型点云和用于。
Open3d之点云体素下采样
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12-30 4756
体素下采样使用常规体素网格从输入点云创建统一下采样的点云。 它通常用作许多点云处理任务的预处理步骤。 该算法分为两个步骤： 点被存储到体素中。 每个占用的体素通过平均内部的所有点来精确生成一个点。 ...
基于体素下采样和关键点提取的点云自动配准
01-26
针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与 ICP 算法相结合的方法。根据体素对原始点云进行下采样,结合法向量特征提取关键点,使用快速点特征直方图(FPFH)算法描述关键点;根据局部邻域内的关键点匹配对的向量夹角特性进一步对匹配点对进行精简;对精简后的关键点对集使用随机采样一致性算法(RANSAC)获取内点最多的变换参数,从而完成点云粗配准;最后在粗配准点云的基础上使用 ICP 算法完成精确配准。实验结果表明,本算法在高密集点云上的配准效率和精度均有所提高。
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。
PCL教程-点云滤波之体素滤波器（下采样）
DayDayUp
09-10 1万+
原文链接：Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter 点云文件下载：table_scene_lms400.pcd 在本篇教程中，我们将使用体素化的方式对点云数据进行下采样。 原理 下采样：减少点云数据集中点云数量 体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立..
CGAL点云处理之体素下采样
weixin_42388961的博客
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点云体素采样，通过指定大小的网格，每个网格保留一个点云数据。
CCCorelib 点云体素中心下采样（CloudCompare内置算法库）
dayuhaitang1的博客
03-15 313
CCCorelib 点云体素中心下采样（CloudCompare内置算法库）
Open3D点云数据处理（十七）：体素滤波之体素中心下采样
孙悟空
07-31 3047
本文主要讲述：体素下采样原理、 体素下采样分类、 下采样结果对比、 体素中心下采样代码实现：1） 代码行实现；2） 函数封装 my_voxel_center_down_sample()
Open3d处理点云数据-体素下采样(五)
最新发布
weixin_47587392的博客
02-23 674
对于大规模点云处理而言，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，从而达到降低计算量的目的。或是进行点云曲面重建时，所获得的点云数量稀缺，则要对点云进行上采样操作，来增加点云数量，以便更好的计算曲面特征。以下来介绍常用的点云采样方法。
【点云学习】Python实现点云体素下采样（Voxel Filter）
小昊同学
05-15 8711
import open3d as o3d import os import numpy as np from pyntcloud import PyntCloud from pandas import DataFrame # 功能：对点云进行voxel滤波 # 输入： # point_cloud：输入点云 # leaf_size: voxel尺寸 def voxel_filter(point_cloud, leaf_size, random=False): filtered_poi.
点云降采样（DownSampling）
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点云降采样学习笔记
点云体素下采样pcl
02-19
### 使用PCL进行点云体素下采样 #### 实现原理 体素下采样是一种有效的点云简化方法，其核心在于将三维空间划分为多个固定尺寸的小立方体（即体素），并用代表性的单一点替代每个体素中的所有点。这种方法不仅能够显著减少点的数量，而且可以较好地保持物体表面的主要几何特性[^2]。 #### C++代码实例 下面给出一段利用PCL库执行体素格栅过滤的具体C++程序： ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> int main(int argc, char** argv){ // 创建输入点云对象 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载PCD文件到cloud变量中 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("test_pcd.pcd", *cloud) == -1){ PCL_ERROR ("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } std::cerr << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test_pcd.pcd with the following fields: " << std::endl; // 定义输出点云集指针 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 创建滤波器实例 pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); // 设置待处理的数据集 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设定体元边长参数 sor.filter(*cloud_filtered); // 执行降采样操作 std::cerr << "Saved " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points to filtered.pcd." << std::endl; // 将结果保存至新的PCD文件 pcl::io::savePCDFileASCII("filtered.pcd", *cloud_filtered); return (0); } ``` 上述代码展示了如何加载一个`.pcd`格式的点云文件，并对其进行体素化处理后再存储下来的过程。其中最关键的部分是对`setLeafSize()`函数调用来指定体素大小；该值越小，则最终得到的结果就越接近原图，反之亦然[^1]。
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