PCL点云处理：无序点云的空间变化检测与Octree

最新推荐文章于 2025-05-10 14:07:16 发布
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本文介绍了如何利用PCL库中的Octree数据结构对无序点云进行空间变化检测。通过构建Octree并比较不同时间点的点云，可以检测出点云的变化，适用于动态场景的点云分析。

点云（Point Cloud）是一种由离散点组成的三维数据表示方法，广泛应用于计算机视觉、机器人技术和三维重建等领域。而PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的算法和工具，方便用户进行点云数据的处理与分析。本文将介绍如何使用PCL中的Octree数据结构来实现无序点云的空间变化检测，并附上相应的源代码。

Octree是一种树状数据结构，它将三维空间划分为一系列的立方体（八叉树），每个立方体称为一个Octant。Octree将点云中的点按照其位置信息插入到相应的Octant中，从而将点云数据组织成一棵树。Octree的一个重要应用是进行快速的空间查询和变化检测。

首先，我们需要安装PCL库并配置好开发环境。PCL提供了丰富的点云处理算法和工具，可以通过官方网站（https://pointclouds.org/ ↗）获取相关信息和下载安装包。

下面是使用PCL进行无序点云的空间变化检测与Octree的示例代码：

#include <iostream>
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点云空间变化检测
twnkie的博客
10-15 474
在PCL点云处理中，Octree是一种重要的数据结构，特别适用于无序点云的空间变化检测。
PCL点云处理之无序点云的空间变化检测octree（四十五）
weixin_44329757的博客
01-09 2064
利用八叉树划分体素进行点云变化检测
PCL学习笔记(10)——无序点云数据集的空间变化检测
Christo的博客
09-17 460
源码 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/octree/octree.h> #include <iostream> #include <vector> #include <ctime> int main (int argc, char**argv) { srand ((unsigned int) time (NULL)); // 八叉树分辨率 即体素的大小 float resolution
点云变化检测技术
qq_39898555的博客
03-29 1206
点云变化检测技术
PCL教程指南-点云变化检测
qq_41795143的博客
01-14 1715
PCL教程指南-Spatial change detection on unorganized point cloud data(点云变化检测) 官方原文档 基于八叉树结构对两组点云检查区别即变化检测。 代码注释解读，扩展内容 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h> #include <iostream> #include <ve
pcl无序点云数据变化检测(octree)并实现可视化
自动驾驶行业学习、交流
08-07 2608
参考：http://www.voidcn.com/article/p-aovciemr-bpr.html 步骤 对无序点云在空间变化上的检测，其实是对前后两幅点云在八叉树结构下的差异检测。因此我们要首先载入一个原始点云，并生成第一个八叉树结构；然后切缓冲，载入第二个点云，生成第二个八叉树结构；最后进行比较，如果有一些叶子结点在第二个八叉树上，但是不在第一个八叉树上，那么就认为这些叶子节点内的点...
PCL 空间变化检测（由八叉树实现）（OCTree_OctreePointcloudChangedetector）
xhm01291212的博客
09-05 756
对无序点云在空间变化上的检测，即对前后两幅点云在八又树结构下的。（1）载入原始点云A，并生成第一个八叉树结构。（2）切缓冲，载入原始点云B，生成第二个八叉树结构。（3）。如下图：比较完整兔子、半截兔子两个点云的空间变化信息时，完整兔子八叉树结构如图1，半截兔子八叉树结构如图2。二者八叉树结构重叠，比较二者八叉数节点的区别，若空间节点信息有差异，即为空间检测差异。
【PCL】（三十四）基于八叉树的点云空间变化检测
weixin_44378835的博客
03-18 623
【代码】【PCL】（三十四）基于八叉树的点云空间变化检测。
PCL库学习笔记（octree无序点云的空间变化检测）
SGL_LGS的博客
05-20 609
本文描述了如何利用octree快速检测两个点云之间的变化，并且返回变化点的index；值得注意的是，此处并不是检测不同点的坐标，而是将两个点云建立octree之后，后者比前者多出来的voxels。这里也有疑问就是两个点云的voxels是通过什么条件判断相等的？ #include<iostream> #include<pcl/point_cloud.h> #include<pcl/io/io.h> #include<pcl/point_types.h> #inc
PCL 使用八叉树进行点云变化检测
m0_51204289的博客
09-26 909
PCL中空间变化检测的代码示例。
PointCloudLib Octree八叉树实现点云变化检测 C++版本
linux_huangyu的博客
07-22 686
在PCL（Point Cloud Library，点云库）中，pcl::octree::OctreePointCloudChangeDetector 是一个用于检测点云中变化的类，特别是当点云数据在时间上发生变化时（例如，在两个不同时间点获取的点云数据）。这个类通过构建一个八叉树（Octree）数据结构来高效地管理和查询点云数据，从而能够快速识别出点云中的新增、减少或移动的点。
如何实现从多时相TLS树木点云检测出树枝结构的变化？
最新发布
**My Coding Family**
05-10 1125
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
无序点云数据集的空间变换检测
RSon的学习笔记
01-28 1183
// 无序点云数据集的空间变换检测 // #include "stdafx.h" #include &lt;pcl/point_cloud.h&gt; #include &lt;pcl/octree/octree.h&gt; #include &lt;iostream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;ctime&gt; int mai...
【点云处理技术之PCL】Octree
非晚非晚的博客
05-27 1433
八叉树是一种用于描述三维空间的树状数据结构，八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，将八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。
点云处理中阶 Octree模块
cangqiongxiaoye的博客
05-25 1126
​ 八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点作为节点的分叉中心。且每个节点可以继续分割，直到满足某个条件（如达到最大深度或最小点数）。这种结构特别适合于稀疏点云数据的处理，能够高效地进行空间查询和操作。
三维点云处理：9 octree
sweetorange_的学习笔记
12-05 399
三维点云处理：9 octree: octree即八叉树，2^3=8，故而是八叉。 分割标准：立方体边长已经很小了，或者点数小于等于预设值。 分割方法： 1、依据边界点构建一个较大容器 2、划分知道符合分割标准 设定小的立方块： 构建八叉树，分割搜索： 当球完全在立方体内： 球和立方体相交： 1、在立方体外： 2、相交：面 3顶点和边 3.1: 3.2 代码段： Radius NN Search: 复杂度： O(logn)-O(n) 总结： ...
三维点云学习（3）下-Octree
weixin_41281151的博客
07-09 1383
三维点云学习（3）下-Octree Octree(八叉树)的基本结构 思想：立体空间的分割 二维平面的展示 Octree(八叉树)的构建 #extent:立方体中心点到面的距离 #Center of the cube 立方体的中心 1.判断每一个点里面都有怎么样的主节点 2.计算子节点的中心在哪，子节点的边长，再把属于这个子节点的数据放进去 Octant构建完成之后，进行kNN的搜寻 这里展现了Octree比kd-tree的优越在于当红色框被S2包围时，可以马上结束搜寻 1.如果octant是一个
三维点云处理-KDTree和Octree
weixin_49401384的博客
04-21 1691
点云数据主要是表征目标表面的海量点集合，并不具备传统实体网格数据的集合拓扑信息。因此，如何建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找也是点云数据处理中比较核心的问题。对于一维数据来说，典型的树形存储结构如Binary Search Tree(BST)，特点在于：对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值，而右子树中的所有节点的值都大于该节点的值，即中序遍历是有序的。这种结构在执行搜索操作时效率较高，在平均情况下，如果树保持相对平衡，BST 的时间复杂度为 O(log n)。
ocTree（八叉树，点云的压缩，搜索，点云空间变化）
qq_49382338的博客
07-27 2691
八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。● 一般中心点作为节点的分叉中心。● 八叉树若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外的数目。● 分割一直要进行到节点所对应的立方体或是完全空白，或是完全为V占据，或是其大小已是预先定义的体素大小，并且对它与V之交作一定的“舍入”，使体素或认为是空白的，或认为是V占据的。
点云的空间变化检测
03-12
### 点云空间变化检测方法综述 点云空间变化检测涉及多种技术和算法，旨在识别不同时间点采集的两组或多组点云之间的差异。这些技术广泛应用于环境监测、建筑变形分析等领域。 #### 基于Harris 3D的关键点检测法 一种常用的方法是利用局部几何特性来提取关键点，例如采用Harris 3D算子进行点云中的显著位置定位[^1]。这种方法能够有效捕捉三维场景内的稳定特征，在后续对比过程中起到重要作用。 #### 使用八叉树结构的变化探测器 对于大规模无序点云的数据集，可以借助PCL库提供的`OctreePointCloudChangeDetector`类实现高效的空间变化检测[^2]。此过程通常包括以下几个方面的工作： - **数据准备**：通过`pcl::io::loadPCDFile()`读取并存储待比较的点云文件； - **构建索引结构**：初始化一个具有特定分辨率参数的八叉树实例，并向其中添加来自源点云的信息； - **缓冲区切换机制**：执行`switchBuffers()`操作以更新当前工作副本的同时保持历史版本不变； - **新体素查询**：最终调用`getPointIndicesFromNewVoxels()`检索那些仅存在于最新扫描结果里的新增部分。 #### PCL库及其优势 作为开源计算机视觉项目的一部分，PCL(Point Cloud Library)提供了丰富的API接口支持上述提到的各种功能[^3]。除了基本的操作外，该库还特别优化了针对重复创建销毁大量相似对象时可能出现性能瓶颈的情况——即引入了内部缓存策略用于加速连续帧之间转换效率。 ```cpp // C++ code snippet demonstrating the use of OctreePointCloudChangeDetector in PCL library. #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/octree/octree_change_detector.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Load point cloud data from file into 'cloud' if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud) == -1) { std::cerr << "Couldn't read file input.pcd \n"; return (-1); } float resolution = 0.1f; pcl::octree::OctreePointCloudChangeDetector<pcl::PointXYZ> octree(resolution); // Add points to octree and switch buffer octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); octree.switchBuffers(); // Detect changes... } ```
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