CGAL 点云上采样算法实现与编程

使用CGAL库实现点云上采样算法
最新推荐文章于 2023-09-17 19:22:07 发布
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本文介绍了如何利用CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）进行点云上采样，这是一种改善点云表示和特性的数据处理方法。通过安装CGAL，创建点云对象，进行法向量估计和上采样操作，可以提高点云数据的密度。文中提供了源代码示例，帮助读者入门点云处理。

CGAL 点云上采样算法实现与编程

点云上采样是一种常用的点云数据处理方法，旨在通过增加采样点的密度来改善点云的表示和特性。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何算法库，提供了丰富的点云处理功能。本文将介绍如何利用CGAL库中的点云上采样算法来处理点云数据，并给出相应的源代码示例。

首先，我们需要安装并配置好CGAL库。请根据你的操作系统和编译环境，选择适合的CGAL版本进行安装。安装完成后，你可以开始使用CGAL提供的点云上采样算法。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用CGAL库中的点云上采样算法来对点云数据进行上采样：

#include <CGAL/point_generators_3.h>
#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
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CGAL点云上采样编程：实现点云上采样的算法
YOLO_CODE的博客
09-20 284
在点云处理中，点云上采样是一种常见的操作，它可以增加点云的密度，提高点云数据的质量。在点云处理中，点云上采样是一种常见的操作，它可以增加点云的密度，提高点云数据的质量。同时，CGAL库还提供了其他许多点云处理的功能，CGAL点云上采样编程：实现点云上采样的算法。点云上采样算法的思路是在输入点云的基础上生成新的点，使得新点的分布更加均匀，覆盖输入点云的空白区域。点云上采样算法的思路是在输入点云的基础上生成新的点，使得新点的分布更加均匀，覆盖输入点云的空白区域。，然后设置上采样的参数，包括上采样半径。
CGAL点云上的采样方法
2301_79331328的博客
08-23 308
点云上采样的目的是从原始稠密的点云中提取一部分密度较小的点，使得新的点云能够更好的代表原始点云的特征。点云上采样是点云处理中非常重要的一步，可以有效的降低点云密度，提高点云处理效率。在点云处理中，点云上采样是一个关键的步骤之一，可以有效的降低点云的密度，提高点云的处理效率。基于网格的点云上采样方法是一种非常常见的点云上采样方法。泊松采样是一种基于样本点分布的点云上采样方法，其基本思想是根据样本点分布，在点云空间中生成新的采样点。这种方法能够保证采样后的点云符合原始点云的特征，同时避免了重复采样的问题。
点云采样方法
DARLINGB的博客
03-30 2687
体素（Voxel)：将三维空间划分成一个个立体的方格，每个方格就叫一个体素。在每个体素中可能存在几个点，也可能没有点。显然，网格选取越大则采样之后的点云越少，处理速度变快，但会对原先点云过度模糊，网格选取越小，则作用相反。通常，这个采样点可以是体素中所有点坐标的平均值（质心），也可以是中心点或者离中心点最近的点。
CGAL点云栅格化
CoderHH的博客
08-24 455
首先使用Point_set_3类将点云数据转换为点集合，然后使用grid_simplify_point_set函数将点集合栅格化处理。读取点云数据时，需要指定点的类型，本文使用Exact_predicates_inexact_constructions_kernel作为点的类型。点云栅格化是将点云数据转换为离散化网格数据的过程，可以用于计算点云数据的表面积、体积等特征，或者生成网格模型等。以上代码包含了读取点云数据、栅格化处理、生成网格模型、处理封边、三角化、计算法向量以及输出PLY文件等功能。
CGAL学习记录-点云上采样
阁楼
04-07 3489
点云上采样
CGAL点云随机下采样编程
DevWizard的博客
09-09 124
点云下采样是一种常见的点云处理操作，用于减少点云数据的密度，从而降低计算和存储开销。在本文中，我们将使用CGAL库来实现点云的随机下采样，并提供相应的源代码。我们的目标是从该点云中随机选择一些点，形成一个下采样后的点云。请注意，上述代码中的部分代码需要根据您的实际情况进行修改，特别是点云数据的加载和保存部分。函数从原始点云中复制指定数量的点到下采样后的点云中，并使用随机数生成器对点进行随机排序。最后，我们打印下采样后的点数，并可以对下采样后的点云数据进行进一步处理或保存。来存储下采样后的点云数据。
CGAL点云随机下采样编程实例
DevPhantom的博客
08-13 189
在计算机图形学和计算几何中，点云是由大量离散的点组成的三维数据集合。点云下采样是处理点云数据的一种常见操作，它可以减少数据量、去除噪声和提高计算效率。通过控制平均密度和保留比例，可以在保留点云特征的前提下减少点云的数量，提高计算效率。希望本文能够帮助您理解点云随机下采样的原理和编程实现，并能够应用于相关的计算机视觉和图形学任务中。给定一个包含大量点的点云P，要求从点云中随机选择一部分点作为下采样结果，使得结果点云具有一定的平均密度，同时尽量保持原始点云的特征。运行上述代码，将输出一个随机下采样的点云结果。
使用CGAL进行点云法向量计算的曲面拟合方法
ByteJolt的博客
09-09 250
总结起来，使用CGAL库进行曲面拟合方法来计算点云的法向量是一种强大而灵活的方法。最后，我们调用CGAL的。假设你已经完成了这些准备工作，下面是一个示例代码，演示了如何使用CGAL进行曲面拟合计算点云的法向量。这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求和点云数据的特点进行相应的修改。CGAL库提供了更多的功能和算法，可以帮助你处理不同类型的点云数据，并进行更复杂的计算几何操作。其中一个重要的功能是曲面拟合，它可以通过拟合曲面来估计点云中每个点的法向量。最后，我们遍历点云中的每个点，输出其对应的法向量。
PCL与CGAL：点云处理和计算几何的强大工具库
HackVibe的博客
09-17 448
点云库（Point Cloud Library，PCL）和计算几何算法库（Computational Geometry Algorithms Library，CGAL）是在计算机视觉和计算几何领域中广泛使用的强大工具库。PCL提供了丰富的点云处理模块和算法，使得点云数据的获取、滤波、配准和分割等任务变得简单高效。CGAL则提供了丰富的计算几何算法和数据结构，用于解决各种几何计算问题，如三角剖分、几何形状计算和体素网格化等。通过结合使用PCL和CGAL，可以实现更复杂和全面的点云处理和计算几何任务。
【论文阅读】PU-GAN：点云上采样的对抗生成网络
weixin_43978272的博客
12-14 5157
PU-GAN：一种点云上采样的对抗生成网络模型
点云采样的三种方法
3D视觉工坊
04-18 1万+
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文由知乎作者GeometryHub授权转载，不得擅自二次转载。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
三种点云下采样方法（一） — open3d python
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叶子的博客
04-28 1万+
三种点云下采样方法 — open3d python，含数据和python源码，本节主要介绍体素下采样。
【3D计算机视觉】PU-Net：点云上采样网络（CVPR2018-6）
小执着的博客
02-28 1万+
PU-Net: Point Cloud Upsampling Network 阅读笔记 代码：https://github.com/yulequan/PU-Net 参考：https://www.sohu.com/a/247735208_715754 一、摘要 由于点云数据的稀疏性和不规则性，所以用深度神经网络学习和分析3D点云一直以来是一个具有挑战性的工作。这篇文章中我们提出了一种数据驱动的点云上...
点云采样
weixin_45748803的博客
10-23 2088
原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。格子的长宽高可以用户设定，也可以通过设定包围盒三个方向的格点数来求得。 每个小格子包含了若干个点，取离格...
图解点云深度学习中FPS(Farthest Point Sampling)--最远点采样算法
hbbdafamingjia的博客
06-26 6577
一、回忆Farthest Point Sampling算法过程（建议详细看完） 我们选取一个点云，我们假设整个点集为一共有n个点，来进行算法的讲解。 随机在整个点集中选取一个点作为起始点，并且放入集合中，其中集合B为我们采样后的点集。 计算剩余n-1个点到的距离，并且选择距离最大的点，假设为，并将这个点写入集合。 计算剩余n-2个点距离集合B中的点的距离，并选取最小的距离值假设为，其中假设点为，再计算n-2个点距离集合B中点的距离，并选取最小的距离值假设为，其中假设点为,随后选取和中比较大的值，假设
【点云上采样】三维点云特征上采样
叶子的博客
05-31 7697
一维和二维数据上采样通常是通过插值的方法来增加点的个数。三维点云上采样理论上也可以通过这个方法来进行。这些上采样的方法均是增加点的数量。但三维空间中点的分布并不是很均匀，不便于定义插值点的位置。因此，本节主要是针对于点云的特征进行上采样，增加的不是点的数量，而是点的特征维度，来源于PointNet++。 1 点云特征上采样实现原理 2 示例代码 更多三维、二维感知算法和金融量化分析算法请关注“乐乐感知学堂”微信公众号，并将持续进行更新。 ...
Python点云处理（四）点云下采样算法基础篇
weixin_43894929的博客
07-28 2992
本文介绍的几种无特征下采样算法各有特点，比较常用的是体素化网格采样方法，速度快，代码量少，且满足大多数时的点云处理要求，也能够生成比较均匀的点云成果。如果对点云有进一步的要求，如需要在细节明显处保留更多的特征，那么这些算法就不太适合，需要使用更为复杂的特征计算方法，将在下一篇文章进行介绍。
【转载】细嚼慢咽读论文：点云上采样网络开天辟地PU-Net
xiaoyaolangwj的博客
07-28 1384
论文标题：PU-Net: Point Cloud Upsampling Network 标签：有监督 | 点云上采样 首先回答一个问题： 什么是点云的上采样任务呢？ 简单来说，点云上采样任务就是输入稀疏点云，输出稠密点云，同时需要保持住点云的基本形状、均匀程度等特征。 如下图所示，某上采样算法输入稀疏骆驼点云，输出稠密骆驼点云。 上采样的最主要应用就是作为一种数据增强的方式，为下游任务（比如分类、分割等）提供高质量的数据。 相关任务：点云补全、图像超分辨率 1 motivatio
PCL MLS点云上采样
dayuhaitang1的博客
12-19 1094
PCL MLS点云上采样
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