点云均匀降采样: 一种简介

最新推荐文章于 2024-11-24 20:34:08 发布
最新推荐文章于 2024-11-24 20:34:08 发布
阅读量221 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： PCL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OnSqlserver/article/details/133349549
PCL 专栏收录该内容
57 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了点云均匀降采样的基本原理，即通过网格化选取代表性点来减少点云数据密度。提供了使用Python进行点云降采样的源代码示例，帮助读者理解并应用到实际项目中。

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

点云均匀降采样是一种常见的点云处理技术，用于减少点云数据的密度。在这篇文章中，我们将介绍点云均匀降采样的原理，并提供相应的源代码示例。请注意，以下代码示例使用Python语言。

点云均匀降采样的原理是基于对原始点云进行网格化，并从每个网格中选择一个代表性的点作为采样结果。具体步骤如下：

  1. 导入所需的Python库：
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
  1. 定义点云均匀降采样函数：
def uniform_downsampling(point_cloud,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Open3D 均匀采样：点云降采样的利器
BUG？不存在的！
04-01 579
在点云处理中，点云降采样是一个重要且基本的操作。点云数据可能会有很高的密度，当数据量很大时，会占据大量的存储空间、计算资源和时间，同时也可能对后续的操作产生一定的影响。因此，需要对点云进行降采样处理。Open3D 是一款开源的点云库，提供了多种点云处理和可视化功能。其中，均匀下采样是一个常用的点云降采样方法。通过上述代码，我们可以轻松地使用 Open3D 进行点云的均匀下采样操作。下采样后的点云可以更方便地存储、计算和展示，能够提高点云处理效率和准确性。Open3D 均匀采样：点云降采样的利器。
PCL 均匀快速采样：一种高效的点云采样方法
BsCplusplus的博客
09-22 234
PCL（点云库）是一个流行的开源库，提供了丰富的点云处理算法，其中包含了一种名为 “均匀快速采样” 的方法，用于高效地对点云进行采样。相比于随机采样或其他采样方法，均匀快速采样能够更好地保持原始点云的分布特征，同时保证采样点的数量可控。它通过基于体素的采样方式，能够保持原始点云的分布特征，并且具有较好的可控性。通过使用 PCL 的均匀快速采样算法，可以在点云处理过程中实现高效的数据降采样操作，为后续的点云处理任务提供更高效的数据输入。较小的体素大小将得到更多的采样点，而较大的体素大小将得到较少的采样点。
PCL_Tutorial2-4.4.1.2-点云均匀降采样
qq_34792438的博客
07-29 3004
4.4.1.2-点云均匀降采样介绍代码详情处理结果代码链接 介绍 该类的作用基本相同，但是它输出在该过程中幸存的点的索引。 这是计算描述符时选择关键点的常用方法。 代码详情 #include <pcl/io/pcd_io.h> // #include <pcl/filters/uniform_sampling.h> #include <pcl/keypoints/uniform_sampling.h> #include <pcl/visualization/clou
点云降采样（DownSampling）
热门推荐
MSTIFIY的博客
07-26 2万+
点云降采样学习笔记
点云处理【三】(点云降采样)
略知12的博客
10-17 3586
在MLS法中，需要在一组不同位置的节点附近建立拟合曲线，每个节点都有自己的一组系数用于定义该位置附近拟合曲线的形态。通过在法向量空间内均匀随机抽样，使所选点之间的法线分布尽可能大，结果表现为地物特征变化大的地方剩余点较多，变化小的地方剩余点稀少，可有效保持地物特征。首先随机选择一个点，其次，在剩下点中寻找最远的点，再去再剩下点中找到同时离这两个点最远的点，直到满足采样点个数。此外，每个节点的系数取值只考虑其临近采样点，且距离节点越近的采样点贡献越大，对于未置较远的点则不予考虑。就是每隔多远采集一个点，
PCL入门系列 —— VoxelGrid体素栅格降采样
工业机器视觉
04-28 1882
在进行点云数据处理时，如果输入的点云数据量过大，会导致整体处理流程非常耗时，这时可以通过对点云数据进行降采样将数据量减少，加快运行速度； 体素栅格采样在采样后，依然能保持点云数据的整体几何结构，而且通过设置最小内点数量，还能起到滤波的效果；...
点云-均匀下采样-原理-代码
u012901740的博客
11-24 539
点云均匀下采样（Uniform Downsampling of Point Cloud）是一种点云数据处理技术，其目的是在保持点云整体几何形状和分布特征的前提下，减少点云中的点的数量，从而提高数据处理效率或降低存储需求。
3D点云处理：基于八叉树的点云降采样
lddx_123456的博客
09-24 1375
e. 若发现子立方体所分配到的单位元元素数量不为零且跟父立方体是一样的，则该子立方体停止细分，因为跟据空间分割理论，细分的空间所得到的分配必定较少，若是一样数目，则再怎么切数目还是一样，会造成无穷切割的情形；注：构建八叉树的时候，要区分插入的各点云，将各点云进行编号，插入时主要通过递归的方式寻找无数据的child，生成的八叉树可以是是增长式的，即哪里有点云则往哪里插入栅格，无点云的地方不插入栅格。d. 若没有达到最大递归深度，就进行细分八等份，再将该立方体所装的单位元元素全部分担给八个子立方体；
点云降采样：高效处理海量点云数据
YadxFix的博客
09-29 455
本文介绍了点云降采样的概念和常用方法，包括随机采样、均匀采样和最近邻采样。点云降采样技术通过减少点的数量，从而降低了数据的复杂性，提高了算法的效率。在示例中，我们生成了一个包含1000个随机点的点云数据，然后使用采样率0.5进行降采样，最终得到了降采样后的点云数据，并打印其形状。点云降采样是一种用于处理大规模点云数据的技术，旨在减少数据量并保留关键信息，以提高计算效率和减少存储需求。最近邻采样：对于每个点，计算其与周围点的距离，选择距离最大或最小的点作为采样结果。
基于python的点云降采样
m0_64346597的博客
07-26 636
【代码】基于python的点云降采样。
【pclpy 点云均匀采样】——实现点云降采样的利器
.
03-31 610
在上述代码中，我们首先创建了一个三维点云pc，然后为其赋值，接着通过UniformSampling类设置计算半径，并将降采样的结果存储在indices中，最后根据indices从原始点云中提取出被保留的点云数据。随着3D扫描技术的发展，点云数据的获取越来越容易，但是点云数据大部分情况下都是非常密集的，为了减少存储和计算的复杂度，我们需要对点云进行降采样。总之，使用pclpy中的均匀采样工具，我们可以轻松实现点云的降采样，快速减少点云数据的大小，同时在其他点云处理任务中也会起到较为重要的作用。
qt+vtk+pcl实现点云体素下采样
xiuerzei6的博客
04-20 510
中的open_clicked函数中转化与可视化部分代码扒下来封装到updatePointCloud函数中，方便调用。mainwindow.cpp构造函数中，添加代码在菜单栏创建滤波—>下采样—>体素滤波。pcl_function.cpp中添加下采样函数，其中代码还少，都贴出来了。mainwindow.h添加槽函数，实例对话框。点云处理完后还得从pcl转vtk再可视化，把。如果要添加其他点云处理，过程大同小异。修改后的读取点云的函数，更简洁。
Python 基于Open3D的点云均匀下采样算法
weixin_43896283的博客
01-14 530
点云均匀下采样算法：在保持点云关键特征的前提下，减少点云数据的数量。
VTK：点云下采样的用法与编程实例
YabClass的博客
09-20 349
需要注意的是，VTK库提供了多种下采样算法，例如vtkDecimatePro、vtkQuadricDecimation等，可以根据具体需求选择合适的算法进行下采样操作。总结起来，本文介绍了使用VTK库进行点云下采样的用法，并提供了一个简单的编程实例。通过使用VTK的下采样算法，我们可以有效地减少点云数据的密度，从而提高计算效率和可视化性能。通过运行上述代码，我们可以得到一个下采样后的点云文件"downsampled_pointcloud.ply"，其中包含了密度较低的点云数据。
降低点云密度的几种方法（含python代码）
m0_64346597的博客
11-29 4822
均匀下采样有多种不同的采样方式，其中最远点采样是较为简单的一种，首先需要选取一个种子点，并设置一个内点集合，每次从点云中不属于内点的集合找出一点距离内点最远的点，如下图，这里的距离计算方式为该点至内点所有点的最小距离。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点上，降低计算量。体素下采样就是把三维空间体素化，然后在每个体素里采样一个点，通常可用中心点或最靠近中心的点作为采样点。(1) 无偏差采样性质 (采样区域的每个没有被覆盖的点都有相同的概率接受一个新的采样点);
python 均匀采样_python算法. 在球面上取随机N个均匀的点(或者间距不小于某距离的点)...
weixin_39583751的博客
02-19 1944
希望能在球上获得均匀分布, 或者 每两个点之间的间距不小于某个值的N个点的坐标.点的数量不需要太大, 在100到200之间就够用了.球的中心点就是坐标系原点.有看到另外一个大牛写的.https://www.oschina.net/code/...但是传入100个点的时候, 相邻很近的点出现几率非常大. 导致在球面上的点上放东西的时候, 就叠在一起了.求教, 有没有什么其他算法能实现.球面上要实现均...
Python 点云处理-点云体素滤波
weixin_43896283的博客
05-22 644
点云体素滤波（Voxel Grid Filter）是一种常用的点云滤波方法，用于将稠密的点云数据进行降采样。该方法将点云空间分割成均匀的体素网格，每个体素格子内只保留一个代表点，从而实现点云的降采样。
CGAL学习记录——降采样
阁楼
04-10 962
点云下采样
点云滤波降采样聚类分割整理
slamer111的博客
07-16 2137
点云处理算法整理
点云数据降采样
最新发布
03-09
<think>嗯，用户的问题是关于点云数据降采样的方法、工具、算法和实现。首先，我需要回忆一下点云处理的基本知识，以及常见的降采样技术。根据之前看到的引用内容，点云降采样的主要目的是减少数据量，同时保持形状特征，这在配准、重建等任务中很重要。 用户提到的引用里提到了几种方法，比如体素化网格、随机下采样、非均匀网格抽样。我需要把这些方法整理清楚，解释它们的原理和适用场景。例如，体素化网格是将点云划分为三维网格，每个网格保留一个点，这种方法均匀降采样，适合保持整体形状。随机下采样则是随机选择点，简单但可能丢失细节，适用于快速处理。非均匀网格抽样可能更复杂，根据引用4，它在点云注册时有用，特别是在使用pointToPlane度量时，能保留更准确的法线。 接下来是工具部分，用户提到的Open3D和MATLAB的工具箱，还有PCL。需要分别介绍这些工具的使用方法，比如Open3D的voxel_down_sample和random_down_sample函数，MATLAB的pcdownsample函数，以及PCL的VoxelGrid滤波器。这些工具的具体代码示例需要正确无误，确保用户能够直接应用。 在算法实现部分，可能需要进一步详细说明每种方法的步骤，比如体素化网格的具体过程，如何计算每个体素内的质心或随机点。同时，要注意引用中提到的非均匀网格抽样在计算法线时的处理，这可能涉及到法线估计在下采样之前进行，从而保留更准确的信息。 用户可能需要了解不同方法的优缺点，比如体素化在保持结构上的优势，但可能计算量较大；随机下采样速度快但可能不均匀；非均匀方法适合特定场景。此外，引用中提到的应用场景，如配准、曲面重建，需要指出不同方法适用的场景，帮助用户选择合适的方法。 最后，生成相关问题时要覆盖原理、工具比较、优化、应用场景和挑战，确保用户能全面了解。同时，要确保所有数学公式和代码块符合格式要求，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，代码用三个反引号包裹。引用的标识要正确对应，比如引用1对应体素化方法，引用2对应Open3D的随机下采样，引用3是MATLAB的函数，引用4是非均匀网格抽样。</think>### 点云数据降采样方法与工具详解 #### 一、核心方法与算法 1. **体素化网格下采样** 将三维点云划分为均匀的体素（立方体网格），每个体素内保留一个代表性点（如质心或随机点），实现数据压缩并保留形状特征。公式表示为： $$ V_{size} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i, y_i, z_i) $$ 适用于配准、曲面重建等需要保留结构特征的场景[^1][^4]。 2. **随机下采样** 随机删除一定比例的点，简单高效但可能破坏局部特征。Open3D中的实现如下： ```python import open3d as o3d pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") down_pcd = pcd.random_down_sample(sampling_ratio=0.5) # 保留50%的点 ``` 3. **非均匀网格抽样** 在点云注册（如`pcregrigid`）中作为预处理步骤，先计算法线再进行下采样，保留更准确的法线信息[^4]。 --- #### 二、主流工具与实现 1. **Open3D** - 体素化下采样：`down_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)` - 支持法线估计与可视化，适合科研和轻量级工程[^2]。 2. **MATLAB点云工具箱** 使用`pcdownsample`函数实现多种算法： ```matlab ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn,'random',0.3); % 随机采样保留30% ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn,'gridAverage',0.1); % 网格采样 ``` 3. **PCL(Point Cloud Library)** C++库提供更底层控制： ```cpp pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter; voxel_filter.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f); voxel_filter.filter(*cloud_downsampled); ``` --- #### 三、方法选择建议 | 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |---------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------| | 体素化网格 | 结构保留好 | 计算量较大 | 配准、重建 | | 随机下采样 | 速度快 | 可能丢失局部特征 | 快速预览、简单处理| | 非均匀网格 | 法线精度高 | 需预计算法线 | 点云注册预处理 | ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值