点云随机采样方法在CloudCompare和PCL中的应用

最新推荐文章于 2023-11-28 10:55:26 发布
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本文介绍了如何在CloudCompare和PCL中应用点云随机采样技术，通过示例代码展示了在两个平台上的实现过程，帮助进行点云数据的减量化和预处理。

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

随机采样是点云处理中常用的技术之一，它可以从给定的点云数据集中随机选择一部分点，以减少数据量或进行数据预处理。在本文中，我们将探讨在点云处理软件CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）中使用的点云随机采样方法，并提供相应的源代码示例。

CloudCompare是一款功能强大的开源点云处理软件，它提供了丰富的点云处理和分析工具。PCL是一个广泛使用的点云处理库，它提供了一系列的算法和工具，用于点云数据的处理、滤波、配准和分割等任务。

在CloudCompare中，点云随机采样可以通过使用"LSSampling"滤波器来实现。下面是一个使用CloudCompare进行点云随机采样的示例代码：

#include <CloudCompare/cloudcompare.h>

int main(
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点云随机采样：CloudCompare与PCL
DevProPlus的博客
08-15 252
而其中的随机采样是点云处理中的一项基础操作，它可以有效地减少点云数据量，提高后续计算效率。在本文中，我们将介绍两个常用的点云库——CloudCompare和PCL，并展示它们在点云随机采样方面的应用。综上所述，我们介绍了两个常用的点云库——CloudCompare和PCL，并展示了它们在点云随机采样方面的应用。通过这些库提供的接口，我们可以方便地对点云进行随机采样操作，从而减少数据量、提高计算效率，为后续的点云处理任务奠定基础。PCL是一个功能强大、广泛使用的开源点云处理库，提供了丰富的算法和工具。
CloudCompare&PCL 点云随机采样
dayuhaitang1的博客
07-08 768
CloudCompare&PCL 点云随机采样
cloud compare开源软件文档
05-16
开源点云处理软件cloudcompare操作教程
CloudCompare2.10 + VS2017 新建插件
吃不胖的粥
03-08 1297
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CloudCompare——实现点云由粗到精的配准【2025最新版】
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08-28 4万+
CloudCompare——实现点云由粗到精的配准。本文由优快云点云侠原创，首发于：2021年8月28日。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年6月28日。
CloudCompare插件编写一（插件框架）
辉哈
05-01 6866
唠叨本文唠叨了些CloudComapre这个开源软件的插件编写。虽然这篇是入门教程，但是作为一只有梦想的程序猿，怎能像很多入门教程那样写个残缺的入门教程呢！所以这是一个完整插件的入门教程，我们要写的插件是qSAF(Scan Angle Filter)，这是可以过滤给定范围内点的扫描角度的插件。下面分三篇来介绍，分别是插件框架篇、数据结构篇、算法实现篇。这是第一篇，插件框架篇，你可以根据本文改成自己的
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文章目录一、CloudCompare基础配置二、点云几何图形三、点云滤波四、可视化五、点云分割六、点云描述子七、点云聚类其他 一、CloudCompare基础配置 CloudCompare之插件式开发 CloudCompare添加窗口（插件式） CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法) CloudCompare 鼠标交互 CloudCompare编译las数据读取插件 二、点云几何图形 CloudCompare&PCL绘制线（凸包算法） PCL学习
CloudCompare&PCL 最远点采样（FPS）
dayuhaitang1的博客
07-10 1023
CloudCompare&PCL 最远点采样（FPS）
使用CloudCompare实现点云的多窗口联动显示
FqLibrary的博客
09-24 462
CloudCompare是一款功能强大的开源点云处理软件，它提供了丰富的功能和工具，可以用于点云数据的可视化、编辑、分析等操作。其中一个非常有用的功能是多窗口联动显示点云，这使得用户可以在不同的视角和设置下同时查看和比较点云数据。通过简单的代码示例，我们可以加载点云数据到不同的窗口，并在不同的视角下观察和操作数据。例如，可以使用CloudCompare的滤波器、配准、分割等工具对点云数据进行进一步处理，并在多个窗口中实时查看结果。运行上述代码后，我们就可以在两个窗口中同时显示相同的点云数据了。
点云处理软件cloudcompare源代码
08-25
cloudcompare软件是一款开源的点云处理软件，其源代码对编写点云处理程序的同学有所帮助。
采用C#的编写的同学录
06-06
采用C#编写的同学录网站，比较简单，适合初学者编程学习。里面已经附带了数据库，以及数据库连接
cloudcompare windows版本
10-29
不用编译，Windows直接安装就可以用，网站上找太麻烦了
CloudCompare中PLC插件开发介绍
jiugeshao的专栏
03-25 1762
前面博客介绍了CloudCompare的配置，我们它提供了现成的功能强大的UI界面，且也有各种点云算法，所以对于软件工程开发人员，点云算法处理人员来说，这都是值得去参考和复用的。可参考ExamplePlugin工程，如下是将该dll的输出路径修改为CloudCompare编译生成的目录下的plugins文件夹里，方便进行调试。实现小功能：只保留到重心距离满足一定范围内的点云，其它点云被去除掉了。注意后面会用到cc2DLabel类，这个类是在QCC_DB_LIB，为了调试，需要更改它的工程路径，修改为。
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后面的arg中的变量为参数，若直接在QString中使用参数，则弹窗无法正确显示内容。添加好组件后的窗口如下，将该UI文件保存到一个文件路径下，后面需要用到这个文件。1、在src文件夹下新建一个CMakeLists.txt文件，内容配置如下。2、在ui文件夹下新建一个CMakeLists.txt文件，内容配置如下。5、在UIPlugin.cpp中添加一个头文件，同时作以下修改。解决方案，点击生成，对所有项目进行编译，之后右键。配置文件，生成UIPlugin选项，然后在。
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泊松重建是一种用于将点云数据转换为平滑且连续的三角网格的方法。在CloudCompare中，你可以使用编程进行泊松重建操作。下面是一个示例代码，展示了如何在CloudCompare中使用泊松重建进行点云处理。通过上述代码，你可以利用CloudCompare中的泊松重建功能对点云数据进行处理。根据实际情况，你可以根据需要调整泊松重建的参数，以获得最佳的重建效果。接着，创建了一个泊松重建对象，并使用。CloudCompare中的泊松重建编程实现。方法对点云进行泊松重建，并将结果保存到。
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03-04
### 使用CloudCompare进行点云降采样 #### Python脚本实现基于八叉树的点云下采样 为了通过Python脚本来完成这一操作，需先确认已安装CloudCompare以及相应的Python环境。随后，在CloudCompare内新建一个Python脚本文档并输入如下代码： ```python import CloudCompare as cc cloud = cc.LoadCloud("input_cloud.ply") # 加载原始点云数据文件 octree = cc.CreateOctree(cloud) # 构建用于处理的数据结构—八叉树 leafSize = 0.01 # 定义下采样的分辨率尺度 downsampled_cloud = cc.OctreeDownsample(octree, leafSize) # 应用下采样算法 cc.SaveCloud(downsampled_cloud, "downsampled_cloud.ply") # 将结果保存至新文件 ``` 上述过程实现了自动化批量处理流程[^1]。 #### 图形界面下的手动操作指南 对于偏好图形化交互的操作者来说，则可以通过以下步骤达成相同目的： - 打开CloudCompare并将目标点云导入程序； - 在主界面上找到并点击“Subsample”按钮启动子采样向导； - 当前仅支持随机模式的选择与参数设定；值得注意的是，“Use active SF”的选项不可用于此情境之下； - 输入期望保留下来的样本比例或其他必要条件后按下“OK”。 此外还存在一种名为Space的方法可供选用，这会模仿PCL库里的VoxelGrid过滤机制从而有助于改善因密度差异所引起的视觉失真现象[^2]。 #### 实际案例分析 一份具体的实例展示了当采用Space策略且指定间隔距离为两百毫米时，原本含有超过五百万个顶点的大规模模型被有效缩减到了更易于管理和渲染的小型版本[^3]。 #### 快速均匀采样技术简介 最后值得一提的技术方案是由CloudCompare独立提供的快速均匀采样工具，其背后蕴含着独特的优化思路而无需借助外部依赖项就能高效运作[^4]。
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