PCL点云最远点采样算法：在点云处理中实现高效的最远点采样

最新推荐文章于 2025-02-11 07:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-02-11 07:30:00 发布
阅读量252 收藏
点赞数
文章标签： 算法 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/RxCode/article/details/133223079
版权
PCL 专栏收录该内容
28 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
文章详细介绍了如何利用PCL库中的最远点采样（FPS）算法，从点云数据集中选取最具代表性的点子集。通过安装PCL，设置开发环境，使用KD树寻找最远点，实现高效点云采样，适用于点云配准、目标检测和三维重建等应用。

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

最远点采样算法（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的点云处理方法，用于从给定的点云数据集中选择最具代表性的点子集。这篇文章将介绍如何使用PCL（点云库）中的最远点采样算法来实现高效的点云采样。

点云库（PCL）是一个广泛使用的用于点云处理的开源库，提供了丰富的点云数据处理算法和工具。其中包含了最远点采样算法的实现。

首先，我们需要安装PCL库并设置好开发环境。可以通过PCL官方网站获取PCL的最新版本，并按照官方提供的文档进行安装和配置。

假设我们已经有了一个点云数据集，我们将使用PCL中的最远点采样算法来选择其中的一部分点。下面是一个使用PCL库进行最远点采样的示例代码：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL 最远点采样（C++详细过程版&多线程加速版）
点云侠的博客
07-15 1699
PCL详细过程版实现的最远点采样以及多线程加速代码
PCL 最远点采样【2024最新版】
点云侠的博客
12-24 2663
PCL内置最远点采样函数的使用方法。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年10月15日
点云处理系列 - 点云滤波（四）- 利用PCL点云下采样实现数据体素化
最新发布
Adunn的专栏
02-11 495
体素化是通过用空间均匀大小的体素网格(voxel grid)来模拟模型或者点云的几何形态的过程，实现模型体素化的方式有很多，比如基于八叉树的三模网格模型体素化，基于GPU并利用渲染管线中fragment shader部分实现的栅格化插值。本章主要讨论用PCL的下采样方式来实现模型点云的体素化，并且实现可视化。
PCL点云下采样
qq_42217871的博客
04-28 1188
#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <iostream> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include<string> int main(int
在PCL中使用VoxelGrid滤波器对点云进行滤波
Bryan要加油
10-14 8517
#include #include #include #include #include #include int user_data; void viewerOneOff(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer) { viewer.setBackgroundColor(1.0, 0.5, 1.0); pcl::PointXYZ o;
PCL：VoxelGrid 点云体素下采样
孙悟空
08-31 2650
本文介绍了 PCL 体素下采样的方法。
PCL 点云均匀下采样 [附代码实现+示例]
weixin_43896283的博客
10-10 280
点云均匀采样:即从点云中按照一定的间隔等距地选择一部分点作为输出的采样点云。 使用：函数的输入参数包括一个输入点云对象和一个采样点的距离间隔（采样密度）。函数会遍历整个输入点云，在每个采样间隔内选择一个点作为输出点云的采样点。函数的输出是一个新的点云对象，其中包含了按照采样间隔从输入点云中选择出来的采样点。 优点：使用均匀采样可以降低点云数据量，减少计算复杂度，并且保留了点云的整体结构特征。
PCL点云最远点采样算法及实现
ByteSparkX的博客
08-15 252
点云数据是计算机视觉和机器人领域中广泛应用的一种形式，它以离散的点表示物体的三维形状。在点云处理任务中，最远点采样算法（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的方法，它可以从点云中选择一组具有最大空间分布的关键点。总结：最远点采样算法是点云处理中常用的方法之一，它可以从点云数据中选择具有最大空间分布的关键点。使用PCL库提供的函数，我们可以方便地实现该算法，并应用于各种点云处理任务中。以上代码实现了PCL中的最远点采样算法，并将采样后的点云数据保存到文件中。
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
热门推荐
点云侠的博客
01-18 60万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年4月27日。
最远点采样
twnkie的博客
10-20 419
输入点云首先，需要有一个点云数据作为输入。这个点云可以是从文件中读取的，也可以是程序中生成的。构建K-D树为了快速找到距离已选择点集最远的点，通常会构建一个K-D树（K-Dimensional Tree）。K-D树是一种分割k维空间的数据结构，它允许对点云进行高效的最近邻搜索。选择初始点从输入点云中随机选择一个点作为初始点，或者根据其他标准选择（在PCL中，默认是随机选择，但可以通过设置来改变这一行为）。迭代选择最远点从初始点开始，迭代地选择距离当前已选择点集最远的点。
点云处理中的最远点采样算法
JbPatch的博客
09-17 703
最远点采样（Farthest Point Sampling）是一种常用的点云处理算法，用于选择具有最大间距的点集，以便在点云数据中进行均匀采样或者减少数据量。在本文中，我将介绍如何使用CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）库来实现最远点采样算法，并提供相应的源代码。通过使用CloudCompare和PCL库，我们可以轻松实现最远点采样算法，并在点云处理任务中应用该算法。最远点采样算法的原理是通过迭代选择与已选点之间的最大距离的点，逐步构建具有最大间距的点集。
PCL教程-点云滤波之体素滤波器（下采样）
DayDayUp
09-10 1万+
原文链接：Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter 点云文件下载：table_scene_lms400.pcd 在本篇教程中，我们将使用体素化的方式对点云数据进行下采样。 原理 下采样：减少点云数据集中点云数量 体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立..
PCL：点云滤波处理--下采样
LimitOut的博客
11-03 3735
PCL：点云滤波处理–下采样 学习pcl库的时候只是看了个大概，用到的时候直接到pcl官方文库里找了来用，没实际研究过，今天学习点云网格化处理的时候遇到了这个问题，在此记录下。 使用VexelGrid滤波器对点云下采样   　　 简单来说，下采样的功能就是过滤掉大量的噪点，减少点的数量，同时保持点云的形状特征，是对点云操作的预处理，而VexelGrid滤波器是点云下采样的一种，这里先简单说说：...
【PCL】（九）点云体素下采样
weixin_44378835的博客
02-03 533
以下程序实现对读取的点云进行体素下采样，并将得到的点云保存。
PCL点云处理之法线空间的点云下采样（一百八十七）
weixin_44329757的博客
06-12 609
NormalSpacesampling 在每个点计算的法向空间中抽样输入点云，将抽样结果保存到PCD文件输出。
PCL1.12.1学习——使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样
dyk4ever的博客
08-17 362
PCL点云滤波学习
PCL中GoxelGrid对点云下采样
qq_35706216的博客
09-05 392
文章目录一、方法原理二、代码实现三、效果展示四、注意 一、方法原理 使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量，减少点云数据，并同时保存点云的形状特征， 在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用， PCL是实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云，这种方法比用体素中心（注意中心和重心）逼近的方法更慢，但是对于采样点对应曲面的表示更为准
PCL(Point Cloud Library)点云降采样方法
qq_32454557的博客
04-01 7879
PCL点云降采样 降采样简介 本工作中，场景点云通过深度相机测量得到，不同深度相机的点云容量不同，如Photoneo深度相机一次观测（1帧）可得到300万个点，SCAPE深度相机)一次只有3万个点。值得指出，点云容量与点云质量、识别效果没有必然的正比关系，上述两个厂商都是工业界一流的视觉相机厂商、3D视觉方案商。 本工作所使用的深度相机的点云容量约为20万，对人体模型进行观测发现，1帧内人体模型部分的点云偏向稀疏，于是采用多帧融合的方法，得到了稠密点云。但是，这个稠密点云的点密度分布不均匀，会误导ICP算法
利用PCL点云库给出点云最远点采样的代码
11-13
在Point Cloud Library (PCL)中，你可以使用`pcl::search::KdTree`或`pcl::search::FLANN`等搜索算法来找到点云中最远点。这里是一个简单的例子，展示如何使用`pcl::KdTreeFLann`来实现这个功能： ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/search/kdtree.h> // 假设你有一个名为cloud的pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr类型的点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud; // 创建一个KdTreeFLann对象 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> tree; // 将点云数据传递给搜索树 tree.setInputCloud(cloud); // 设置想要查找的点数，这里是1（找出最远的一个点） int num_neighbors = 1; pcl::PointIndices furthest_point_indices; tree.nearestKSearch(num_neighbors, furthest_point_indices); // 最近邻搜索 // 每个索引对应于找到的一个点 std::vector<pcl::PointXYZ> furthest_points; for (size_t i = 0; i < furthest_point_indices.indices.size(); ++i) { pcl::PointXYZ furthest_point = cloud->points[furthest_point_indices.indices[i]]; furthest_points.push_back(furthest_point); } // 现在furthest_points就是包含最远点的向量 ``` 注意，这只是一个基本的例子，实际应用中可能需要处理更复杂的场景，比如考虑搜索半径、异常值过滤等。
评论
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