点云的旋转和平移操作

最新推荐文章于 2024-11-26 21:04:10 发布

MrybHtml

最新推荐文章于 2024-11-26 21:04:10 发布

阅读量311

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MrybHtml/article/details/133369336

点云专栏收录该内容

69 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了点云的旋转和平移基础知识，包括点云的表示方式（如二维数组和结构体数组），并提供了C++代码示例，展示了如何使用旋转矩阵和欧拉角进行点云旋转，以及通过平移向量实现点云平移。这些变换在点云处理和计算机视觉任务中有广泛应用。

点云是由一系列离散的点组成的三维数据集合，常用于表示三维物体的表面或场景。在许多计算机视觉和机器人领域的应用中，点云的旋转和平移是一项非常基础且常用的操作。本文将介绍点云旋转和平移的基础知识，并提供相应的源代码示例。

点云的表示

点云通常以点的坐标和其他属性（如颜色、法线等）的集合形式进行表示。在计算机中，点云可以使用数组或矩阵来表示。常见的表示方式包括：

二维数组表示：使用一个二维数组存储点的坐标，每行代表一个点，每列分别表示点的x、y和z坐标。
结构体数组表示：定义一个包含坐标和属性的结构体，然后使用结构体数组来表示点云。

在本文中，我们将使用结构体数组来表示点云，并使用C++语言进行示例代码的编写。

struct Point3D {
   
   
    float x;
    float y;
    float z

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

MrybHtml

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

点云平移旋转——基础知识探究

08-03

874

对于给定的点云，平移操作可以通过将每个点的坐标值与平移向量相加来实现。点云可以通过一系列的三维点坐标来表示，每个点由其在三维空间中的坐标位置决定。对于给定的点云，旋转操作可以通过将每个点的坐标值与旋转矩阵相乘来实现。在上述代码中，我们先定义了一个包含三个点的点云，然后定义了旋转角度和旋转轴。接下来，通过计算旋转矩阵并将其应用于点云，实现对点云的旋转操作。在上述代码中，我们先定义了一个包含三个点的点云，然后定义了一个平移向量。最后，通过将每个点的坐标与平移向量相加，实现对点云的平移操作。

点云旋转平移（一）—基础知识介绍

叶子的博客

04-24

9810

点云旋转平移基础知识，下一节介绍示例程序。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

点云处理--点云平移和旋转

weixin_43464623的博客

05-23

3853

1.版本要求版本: >PCL1.5 2.简介有时我们需要平移点云到我们需要的位置，例如：进行ICP配准前需要移动待配准点云到目标点云附近。下面展示如何在PCL中平移点云。 3.数据本例中使用的点云数据（test.pcd）请见百度网盘分享。链接：https://pan.baidu.com/s/1DaMUtSu8NVvRu1rN4SSagA 提取码：ls97 4.代码 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h&g

三维变换矩阵实战——三维点云的旋转、缩放、镜像、错切、平移、正交投影

weixin_43850909的博客

11-06

7892

旋转矩阵：右边矩阵是点云的原始坐标，左边的是旋转矩阵可视化：绕x轴旋转90度。

PCL：点云的平移和旋转

m0_71596228的博客

04-28

854

在三维重建、物体识别和机器人导航等领域，点云数据扮演着至关重要的角色。点云数据是由大量离散的点构成的三维空间中的数据集合，可以用来描述物体的表面形状和场景的几何结构。为了更好地理解和处理点云数据，常常需要对其进行旋转、平移等操作，以便将其与其他数据对齐或调整到合适的位置。本文介绍了如何使用PCL（Point Cloud Library）库进行点云的旋转和平移操作，并详细讨论了相关参数和操作步骤。本应用旨在展示如何使用PCL库对点云数据进行旋转和平移操作。

点云数据平移旋转，对点云进行刚体变化，包括xyz旋转和平移

08-11

最后，使用pcl库的transformPointCloud函数将旋转矩阵和平移矢量应用于点云数据，实现点云数据的平移旋转，并将平移旋转后的点云数据保存到文件中。点云数据平移旋转的应用非常广泛，例如在计算机视觉、机器人学、...

Open3D 点云的旋转与平移

纵马踏花向自由

07-01

1925

在Open3D中，点云的旋转和平移是通过几何变换来实现的。几何变换可以应用于点云对象，使其在空间中移动或旋转到新的位置和方向。这些变换在许多计算机视觉和机器人应用中非常重要，比如在点云配准、物体跟踪、姿态估计等任务中。

点云旋转平移（三）—python open3d点云旋转

热门推荐

叶子的博客

04-26

1万+

点云旋转平移介绍，请参考上一节：点云旋转平移（一）—基础知识介绍_Coding的叶子的博客-优快云博客。本节所使用的示例pcd点云文件请参考：pcd格式点云样例文件-深度学习文档类资源-优快云下载。open3d中点云的平移函数为rotate。其函数原型如下所示：第二个参数是旋转中心，即围绕哪个点进行旋转。如果不指定center的值，默认为点云质心。围绕质心旋转后的点云质心保持不变，可以通过下面的get_center()来定义。第一个参数R是旋转矩阵。open3

点云旋转平移（二）—python open3d点云平移

叶子的博客

04-26

7792

点云旋转平移（二）—python open3d点云平移，含数据与源码

三维点云数据的显示，并可以对三维模型进行旋转和平移等

05-13

可以读取文本文档，将散乱的大量三维点云数据显示出来，并进行，平移旋转等。

点云旋转

weixin_42783619的博客

05-07

4515

设旋转向量的单位向量为 r，模为 θ。仅仅考虑绕 X、 Y 或 Z 单个轴旋转 θ （右手螺旋）， R 分别为。

点云旋转（附open3d python代码）

三维点云技术探索

12-01

969

点云的旋转可以使用欧拉角，也可以使用旋转矩阵，或者四元数。

点云处理：实现点云的平移和旋转

ZfpMaster的博客

09-19

1079

在点云处理中，常常需要对点云进行平移和旋转操作，以实现目标点云的对齐、配准等任务。本文将介绍如何使用PCL（点云库）实现点云的仿射变换，具体包括点云的平移和旋转。点云平移是将点云中的每个点沿着指定的方向进行移动，实现整体位置的变换。在PCL中，可以通过创建一个4x4的变换矩阵，将点云中的每个点与该矩阵相乘，从而实现平移操作。点云旋转是将点云中的每个点绕指定的旋转轴进行旋转，实现整体方向的变换。在PCL中，可以通过创建一个4x4的变换矩阵，将点云中的每个点与该矩阵相乘，从而实现旋转操作。

点云数据坐标系的旋转

u012901740的博客

11-26

1387

旋转矩阵是用于对点进行旋转变换的矩阵，它是一个正交矩阵，其转置等于其逆矩阵。对于三维点云，旋转矩阵为。是通过旋转矩阵对点云中每个点的坐标进行变换，从而实现整个点云绕指定轴或任意方向旋转的过程。是旋转轴的反对称矩阵。

法线向量点云的旋转

AuSwift的博客

09-22

503

假设我们有一个点云数据集，其中包含N个点，每个点的坐标为(x, y, z)，法线向量为(nx, ny, nz)。我们首先将点云数据表示为坐标和法线向量的集合，然后通过矩阵乘法和向量运算实现了点云的旋转。在某些应用中，我们可能需要对点云进行变换，如旋转。在本文中，我们将介绍如何对法线向量点云进行旋转操作，并提供相应的源代码示例。通过以上代码，我们可以得到旋转后的点云数据集，其中每个点的坐标和法线向量已经进行了旋转操作。在实际应用中，我们可以根据需要对点云进行不同的旋转操作，以实现相应的目标。

任意空间平面点云旋转至与水平面平行（python）

07-29

1932

介绍了三维空间内平面点云旋转平移，投影至水平面过程，并测试基于python编程语言，测试效果

PCL入门<四>根据向量做点云旋转

念去去的博客

11-08

8377

已知旋转前的参照物的向量，和旋转后的向量，根据四元数进行旋转。

PCL_Tutorial2- 1.4-点云旋转平移

qq_34792438的博客

06-09

3868

1.4-martrix_tranformations 代码代码描述：对输入点云进行旋转平移操作。 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> int main(int argc, char** argv) { // Objects for storing the point clouds. pc

法向量点云旋转

叶子的博客

07-04

6002

在点云处理过程中，我们有时需要根据法向量把点云旋转到指定方向。例如，我们需要把激光雷达点云中地面旋转到与xoy平面平行。本节将详细介绍其中原理和python代码。平面方程可以用如下公式表示：则（A, B, C）为平面的一个法向量，推导方式请参考博客：python三维点云投影（一）_Coding的叶子的博客-优快云博客_点云投影。如下图所示，假设向量n0是原始法向量，n1是目标向量方向。我们的目标是将n0旋转到n1方向。n0的坐标为（x0, y0, z0），n1的坐标为（x1

三维点云旋转和平移

最新发布

03-09

### 对三维点云进行旋转和平移的操作对于三维点云数据，在计算机图形学或者机器人学中的处理通常涉及到坐标变换，即平移和旋转变换。这些操作可以通过线性代数来完成。 #### 平移操作为了实现三维空间内的平移效果，可以采用齐次坐标表示法，将每一个点 \((x,y,z)\) 表示成四维向量形式 \([x\ y\ z\ 1]^T\) 。接着定义一个 \(4\times4\) 的平移矩阵 T ，其中前三列的最后一行为待移动的距离矢量： \[ T=\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & t_x \\ 0 & 1 & 0 & t_y\\ 0& 0 & 1&t_z\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix}\] 当把该矩阵作用于任意一点 p 上时，则实现了对该点沿三个轴方向上的位移: \[p' =Tp=[x+t_x\quad y+t_y\quad z+t_z\quad 1]^T\][^2] #### 旋转操作同样地，也可以利用类似的思路来进行绕着各个轴的单独旋转或是组合起来做复合型转动。这里给出绕 X 轴、Y 轴和 Z 轴分别转角度 θ 所需使用的标准正交基底下的旋转矩阵 Rx(θ), Ry(θ)，Rz(θ): \[ R_X(\theta)=\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & cos{\theta}& -sin{\theta}\\ 0 & sin{\theta}& cos{\theta} \end{pmatrix},\ R_Y(\theta)=\begin{pmatrix} cos{\theta }& 0 & sin{\theta}\\ 0 & 1 & 0\\ -sin{\theta}& 0 & cos{\theta } \end{pmatrix}, R_Z(\theta )= \begin{pmatrix} cos{\theta }& -sin{\theta }& 0\\ sin{\theta }& cos{\theta } & 0\\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}\] 如果要对整个点集 P 进行统一转换，只需遍历集合中所有的元素 pi , 计算其对应的新的位置 ri : \[r_i=R*p_i+b,\forall i∈P\] 这里的 b 是可能存在的额外偏置项 (例如用于描述刚体运动的整体位移)[^3]。 ```python import numpy as np def rotate_point_cloud(points, angle_axis): """Rotate a set of points around an axis defined by its unit vector and rotation angle. Args: points (numpy.ndarray): Array of shape (n_points, 3). angle_axis (tuple[float]): Tuple containing the angle in radians followed by the components of the normalized direction vector for the rotation axis. Returns: numpy.ndarray: Rotated array of points with same dimensions as input `points`. """ theta, ux, uy, uz = angle_axis costheta = np.cos(theta) sintheta = np.sin(theta) # Rodrigues' formula implementation K = np.array([[0,-uz,uy], [uz,0,-ux], [-uy,ux,0]]) R = np.eye(3)+np.sin(theta)*K+(1-np.cos(theta))*np.dot(K,K) rotated_points = np.dot(R, points.T).T return rotated_points def translate_point_cloud(points, translation_vector): """Translate all points within given dataset according to specified offset values.""" translated_points = points + translation_vector[np.newaxis,:] return translated_points ```