点云分割综述

最新推荐文章于 2024-11-05 09:58:14 发布

MrybHtml

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本文综述点云分割在计算机视觉和机器学习中的重要性，介绍点云表示、预处理，以及基于几何特征和深度学习的分割方法，并提供Python源代码示例，涉及Open3D、PyntCloud和TensorFlow等库，对于自动驾驶、机器人导航等领域有关键作用。

点云分割是计算机视觉和机器学习领域的一项重要任务，用于从三维点云数据中识别和分割出不同的对象或区域。本文将综述点云分割的方法和技术，并提供相应的源代码示例。

一、点云表示和预处理
点云数据表示了三维空间中的离散点，通常由坐标值(x, y, z)以及可能的额外信息（如颜色、法向量等）组成。在进行点云分割之前，通常需要对原始点云数据进行预处理，包括滤波去噪、采样和规范化等操作。

下面是一个使用Python和开源库Open3D进行点云滤波和可视化的示例代码：

import open3d as o3d

# 读取点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud_data.ply")

# 点云滤波
point_cloud_filtered

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点云语义分割技术的综述

08-15

826

点云语义分割旨在将点云数据中的每个点分配到特定的类别，如地面、建筑物、车辆等，从而实现对场景的精确理解和分割。点云语义分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它旨在将点云数据中的每个点进行分类，从而实现对场景的精确理解和分割。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的方法成为点云语义分割的主流。在网络的最后一层加入分类器，利用学到的特征表示对每个点进行分类预测，得到点云数据的语义分割结果。首先，对原始的点云数据进行预处理，如点云的采样、归一化等操作，以方便网络的输入。三、基于卷积神经网络的点云语义分割。

点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）

Mluoo的博客

01-19

1万+

近些年基于深度学习的点云语义分割研究开始被广泛关注，并取得了极大的进展。我围绕点云数据的语义分割，从传统方法和基于深度学习方法两方面，来对近些年点云语义分割的研究做出系统的归纳和总结。因此恬不知耻的取名未——点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）哈哈哈哈。

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点云分割方法综述

cocapop的博客

11-11

4278

以上将分割方法分为五类。但是，一般来说，有两种基本方法。-第一种方法是用纯数学模型和几何推理技术，如：区域增长或模型拟合，将线性和非线性模型拟合到点云数据。这种方法允许快速运行时间能实现良好的结果。这种方法的局限性在于在拟合物体时难以选择模型的大小，对噪声敏感并且在复杂场景中不能很好地工作。-第二种方法是用特征描述子的方法。从点云数据中提取3D特征，并使用机器学习技术来学习不同类别的对象类型，然后使用结果模型对所获取的数据进行分类。在复杂场景中，机器学习技术将优于纯粹基于几何推理的技术。

深度学习3D点云分割综述.zip

01-27

这篇综述主要是对当前在3D点云应用上表现优异的深度学习方法进行调查研究。我们首先探讨将深度学习直接应用到点云上所面临的挑战，简短地讨论早期通过将点云预处理为结构化数据从而克服上述挑战的方法。然后会回顾...

最全三维点云分割综述（上）_sam 点云 dem(1)，字节跳动厂内部超高质量Flutter+Kotlin笔记

2401_84975579的博客

05-16

448

三维点云的语义分割3D Point Cloud Semantic Segmentation (PCSS)在计算机视觉以及机器人领域广泛的应用，随着深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性，并受到越来越多的关注，本文将着重的介绍这一主题的相关研究，首先从遥感领域和计算机视觉的角度概述三维点云的分割，并且结合已经发表的PCSS相关的文章作为研究基础，进行总结和比较，并且对传统的以及最新的点云分割技术进行回顾和比较，最后讨论了PCSS研究中重要的问题和有待解决的问题。，最常见的平台是汽车。

2401_84973278的博客

05-15

916

概括起来就是通过双目采集的图像，根据摄影测量学或者计算机视觉理论原理，自动或者半自动的计算出三维的点云信息，根据不同的平台，立体和多视角的图像衍生系统可以分为机载，卫星，以及无人机等。由于图像分辨率的限制和多视点图像处理能力的限制，传统的摄影测量只能从航空/卫星平台获取接近最低点的视图，建筑立面很少，只能生成2.5D的点云，而不是全三维点云，摄影测量原理也可以应用于近景摄影测量，以便从某些物体或小区域场景中获取点云，但在点云生成过程中也需要手动编辑。由于受点云密度的限制，该阶段的点云无法覆盖目标的表面。

三维点云分割综述（下）

3D视觉工坊

08-25

6810

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达这是一篇综述性论文，以下只做概述性介绍，介绍文章已共享在微信群和免费知识星球中，文章在公众号将分成三个部分:第一部分介绍点云的获取以...

【计算机视觉】简述对大场景点云语义分割的理解（综述）

weixin_48845174的博客

04-08

4285

大家好，最近看了很多大场景点云分割的论文，就这个博客给大家进行一下总结，方便大家一起学习和理解。大场景点云目前很多算法都是基于RandLA-Net进行更新迭代的，它们的思想转变都是由FPS采样变为RS采样，这样采样的好处是可以降低采样的时间，并且可以处理点数比较多的点云。目前很多点云分割算法都是基于2017年的PointNet进行改进的，它提出的逐点MLP的思想有效的解决了点云的无序性。首先对于CVPR2020年的RandLA-Net，它是比较经典大场景点云分割网络，它提出的LFA结构（LocSE+At

点云分割基于特征边界提取

08-24

三维点云数据的预处理与圆特征提取方法的研究，特征包括边界，角点，圆等等。

一文详解点云分割算法

weixin_36342174的博客

03-09

1242

作者丨书生意封侯@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/470782623 编辑丨3D视觉工坊从某种意义上说，地面点剔除（分割）也属于点云分割的一种，但两者技术路线有所不同，因此本节主要是针对地面点剔除后的点云分割。传统点云分割的方式，通过查阅文档后发现网上文档大都雷同，但由于时间关系且并不是本次学习的重点，因此本次记录暂不详细探究，但对相关论文进行下载。 1.1...

【3D点云】分割算法总结（一）

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09-06

267

https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38160138/article/details/78403834

基于深度学习的三维点云分类和分割(找了几篇文章)

wangweiijia的博客

04-14

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https://blog.youkuaiyun.com/bflong/article/details/79655200http://www.sohu.com/a/162727821_715754https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/8182846.htmlhttps://blog.youkuaiyun.com/app_12062011/article/details/781313...

点云分割笔记

jacke121的专栏

07-18

3575

基于3D的方法 RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 论文：https://arxiv.org/abs/1911.11236 代码：https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net 1. 简介提出了RandLA-Net，一个高效轻量的网络可以在大场景点云中直接得到逐点的语义信息。采用随机采样点云而不是复杂的采样策略，为了克服随机采样可能带来的关键特征丢失，一个新颖..

【点云学习笔记】——分割任务学习

弱冠而立的博客

11-05

1445

实例分割（代码1）：除了要对每个点进行分类，还要区分属于同一个类别的不同实例。任务更复杂，不仅需要知道“这是什么物体”，还需要知道“这是哪个具体的物体”。语义分割（代码2）：只需对每个点进行类别标记，不考虑实例的区分。其目标是为每个点打上一个标签，比如“地板”、“墙壁”、“桌子”等类别。特性代码1：实例分割代码2：语义分割目标分割并区分同类物体的不同实例为每个点分配一个类别标签任务复杂度较高，需要分割并区分实例较低，只需分类模型复杂度高，通常包含多个分支和后处理步骤低，直接分类损失函数。

3D点云实例分割

碧落的博客

01-07

1万+

3D点云实例分割 3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等...

基于深度学习的三维点云分割综述

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