使用CloudCompare和PCL进行点云的外包围盒计算及应用

最新推荐文章于 2024-08-26 10:06:15 发布
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本文介绍了如何使用CloudCompare和PCL库计算点云的外包围盒（OOB），并讨论其在物体识别、碰撞检测和机器人导航等领域的应用。通过加载点云数据，计算OOB并可视化，可以有效地辅助目标检测和路径规划，为智能视觉系统提供关键信息。

使用CloudCompare和PCL进行点云的外包围盒计算及应用

点云处理在计算机视觉和机器人领域中具有广泛的应用。其中，计算点云的外包围盒（Out-of-Box Bounding Box，简称OOB）是一项重要的任务，它可以用于物体识别、碰撞检测、目标跟踪等诸多应用场景。本文将介绍如何使用CloudCompare和PointCloud Library（PCL）库来计算点云的OOB，并探讨其在实际应用中的价值。

首先，我们需要准备点云数据以及CloudCompare和PCL库的安装。

#include <iostream>
#include <pcl/point_cloud.h>
#
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PCL 计算点云包围盒【2024最新版】
点云侠的博客
07-06 39万+
使用PCL内置函数计算点云AABB包围盒的两种使用方法以及基于惯性偏心矩计算的点云OBB包围盒，此OBB包围盒不一定是最小包围盒。博客长期更新，最近一次更新时间为：2024年8月27日。
PCL 计算点云AABB包围盒的体积【2025最新版】
点云侠的博客
02-19 2075
AABB包围盒又称了 轴对齐包围盒，是点云包围盒里最简单的一种，其计算方法也极其简单。获取包围盒之后，根据包围盒的长宽高进行体积计算即可！博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月15日。
PCL点云包围盒计算：优化点云处理效率的核心方法
CyberSparkZ的博客
08-17 303
点云计算是三维视觉和机器人领域中的重要任务，而点云包围盒计算是其中一个基础且常用的操作。在本文中，我们将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）来实现点云的AABB（Axis-Aligned Bounding Box）包围盒计算，并展示相应的源代码。综上所述，点云的AABB包围盒计算是一项重要且常用的操作，能够为点云处理提供有效的边界信息。需要注意的是，在实际应用中，为了提高计算效率，可以根据点云数据的特点进行优化。通过以上步骤，我们可以得到点云的AABB包围盒的最小点和最大点坐标。
PCL：实现计算点云包围盒（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-06 382
PCL：实现计算点云包围盒（附完整源码）
基于PCL的点云包围盒计算
HackWhisper的博客
08-31 294
点云是一种由大量的三维点组成的数据结构，常用于描述物体的形状和位置。而点云包围盒计算是其中的一个基本操作，它可以帮助我们获得点云数据的边界信息，以便进一步分析和处理。通过点云包围盒计算，我们可以获得点云数据的边界信息，为后续的点云处理和分析提供基础。PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具。当然，PCL还提供了其他更高级的点云包围盒计算方法，如旋转包围盒、最小二乘包围盒等。这个函数会返回点云中的最小点和最大点的坐标。最后，我们将最小点和最大点的坐标输出到控制台，以展示点云包围盒的信息。
CloudCompare&PCL 点云OOB包围盒
dayuhaitang1的博客
06-20 1868
点云包围盒（OOB）。
CloudCompare&PCL 点云AABB包围盒
dayuhaitang1的博客
06-21 1141
AABB的算法思想相对简单，即求取点云的三个维度的最大最小值即可构成该包围盒。
CloudCompare&PCL 三维点云的AABB包围盒：实现与应用
DevProPlus的博客
08-15 598
在 CloudCompare 中，通过选择点云数据并打开"Measurements"菜单，然后点击"Boundaries"选项卡，我们可以找到 AABB 包围盒生成的功能。本文介绍了如何使用 CloudCompare 和 PCL 进行三维点云的 AABB 包围盒生成，并探讨了其在实际应用中的意义。通过生成 AABB 包围盒，我们可以实现点云数据的压缩和存储优化，进行物体碰撞检测与遮挡分析，以及目标检测与识别等任务。通过生成目标点云的包围盒，可以快速获取目标的位置、尺寸和姿态信息，进而进行目标的跟踪和分类。
PCL点云包围盒计算与应用
HackWhisper的博客
08-15 493
在点云处理中，包围盒（Bounding Box）是一种常用的几何形状，它能够框定点云数据的边界范围，提供对点云数据的快速分析和处理。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云数据处理算法和工具。在PCL中，通过使用OBB（Oriented Bounding Box，有向包围盒）方法，可以将包围盒沿着主轴进行旋转和缩放，以适应点云数据的不规则形状。通过上述代码示例，我们可以得到点云数据的包围盒信息，从而实现对点云数据的快速分析和处理。对象，并设置输入点云数据。
CloudCompare——计算点云的最小包围盒【2025最新版】
点云侠的博客
12-03 4378
CloudCompare——计算点云的最小包围盒，博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年4月20日。
计算点云的最小包围盒
ByteWhizX的博客
09-17 537
CloudCompare是一款功能强大的开源点云处理软件，它提供了各种处理点云数据的工具和功能。其中之一就是计算点云的最小包围盒。点云是由大量的三维点组成的数据集，而计算点云的最小包围盒是一项常见的任务，它可以用于确定点云数据的边界框或包围盒。在本文中，我将介绍如何使用CloudCompare软件以及编程技术来计算点云的最小包围盒。总结起来，计算点云的最小包围盒是一项重要的任务，可以用于确定点云数据的边界框或包围盒。通过以上代码，我们可以实现计算点云的最小包围盒。方法来计算点云的最小包围盒。
使用CloudCompare计算点云的最小包围盒
TechPulseZ的博客
08-16 550
最小包围盒（Minimum Bounding Box）是一种用于框住给定点云数据的最小尺寸的盒子。在本文中，我们将介绍如何使用CloudCompare编程工具来计算点云数据的最小包围盒。通过以上步骤，我们就可以使用CloudCompare编程工具计算点云数据的最小包围盒。为了运行这段代码，你需要在计算机上安装CloudCompare软件，并配置好相关的Python环境。使用CloudCompare计算点云的最小包围盒。方法获取最小包围盒的结果。方法进行最小包围盒的计算。，并将最小包围盒结果保存为。
【PCL】PCL中的包围盒计算原理及代码实现
shanhedian2013的博客
10-09 1595
在PCL（Point Cloud Library）中，包围盒是一种用于描述点云数据中物体边界的几何形状。它通常是一个立方体或圆柱体，可以用来包围点云数据中的物体，并且可以方便地计算点云数据中的物体位置、大小和形状等信息。PCL中提供了多种不同类型的包围盒，包括立方体、球体、圆柱体、多边形等等。这些包围盒可以通过设置它们的参数来调整其大小和形状，以适应不同的点云数据和应用场景。
PCL点云处理之基于最小包围盒的点云真实体积计算（一百三十八）
weixin_44329757的博客
05-05 1470
使用最小包围盒计算出来的点云体积，相比于根据坐标轴的点云范围计算结果（参考文章一百三十五），更加准确，适用范围更广，可以更准确地计算与坐标轴存在倾斜的点云体积，下面是代码和效果。
PCL 获取点云AABB包围盒+OBB包围盒+特征值+特征向量等（Feature_MomentOfInertiaEstimation）
最新发布
xhm01291212的博客
08-26 1051
注意：本例是调用PCL自己的接口，直接计算。PCL自己的接口直接计算上述参数非常慢！！！工作中使用时，建议自己重写一次！！！
PCL:实现PCA构建点云包围盒（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-24 449
PCL:实现利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法（附完整源码）
PCL 点云最小外接球形包围盒
weixin_43896283的博客
07-09 294
计算点云的最小外接球
PCL之求点云的BoundingBox
ancy的博客
12-10 4992
代码展示: #include <string> #include <iostream> #include <Eigen/Core> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/common/..
cloudcompare剪切点云
08-16
在CloudCompare中剪切点云的操作可以使用裁剪工具实现。首先，选择一个点云并启动裁剪工具的界面。在该界面中，你可以看到初始裁剪框，即点云的包围盒，它用黄线标示出来。接下来，你可以使用setHullCloud函数设置...
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