Open3D 模型简化：顶点聚类实现（C/C++）

最新推荐文章于 2024-08-31 00:00:00 发布

TechBlitzZ

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文章标签：聚类 c语言 c++ C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechBlitzZ/article/details/132659913

C/C++ 专栏收录该内容

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本文详细介绍了如何使用C/C++和Open3D库实现三维模型的顶点聚类简化。通过顶点聚类减少模型复杂性，提高渲染和处理效率。首先安装Open3D库，接着读取PLY模型，采用DBSCAN算法进行聚类，设置聚类半径和最小点数，最后输出简化后的模型。该方法在计算机图形学和计算机视觉领域有广泛应用。

Open3D 模型简化：顶点聚类实现（C/C++）

在计算机图形学和计算机视觉领域，模型简化是一种常见的技术，用于减少三维模型的复杂性，以提高渲染和处理效率。顶点聚类是一种模型简化的技术，它通过将相邻的顶点聚集在一起来减少模型的顶点数目，从而降低了计算和存储的成本。本文将介绍如何使用C/C++语言和Open3D库实现顶点聚类的模型简化。

首先，我们需要安装Open3D库并设置好开发环境。可以通过Open3D的官方网站获取库文件和安装指南。在设置好开发环境后，我们可以开始编写代码。

#include <iostream>
#include <Open3D/Open3D.h>

int main

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Open3D 模型简化——顶点聚类【2025最新版】

点云侠的博客

12-03

38万+

顶点聚类的方式实现模型数据的精简。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月4日。

Open3D 顶点聚类（网格简化）

dayuhaitang1的博客

08-13

984

Open3D 顶点聚类（网格简化）

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Open3D 顶点聚类（网格简化，Python版本）

dayuhaitang1的博客

01-15

402

Open3D 顶点聚类（网格简化，Python版本）

Open3D 点云顶点聚类实现

08-05

275

点云顶点聚类是点云处理中常见的任务之一，它能将点云中相邻的点归为同一类别，以便进行后续的分析和处理。本文将介绍如何使用 Open3D 库进行点云顶点聚类，并提供相应的源代码。通过以上方法，我们可以使用 Open3D 实现点云顶点聚类的任务。以上为 Open3D 库实现点云顶点聚类的相关内容和示例代码。在进行点云聚类之前，我们需要对点云进行预处理，以便更好地进行后续的处理。然后，我们根据聚类结果将点云分成多个独立的簇，并分别存储到。是一种基于密度的聚类算法，能够自动识别具有相似密度的点，并将它们归为同一簇。

Open3D模型简化：顶点聚类和点云处理

XsupDatabase的博客

09-27

261

因此，进行点云模型简化是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Open3D库进行顶点聚类和点云处理，以实现点云模型的简化。本文介绍了如何使用Open3D库进行顶点聚类和点云模型的简化。通过这些技术，我们可以有效地处理和简化复杂的点云数据，从而更好地应用于计算机视觉和三维图形领域的应用中。顶点聚类是一种将点云中的点分组的操作，目标是将相似的点聚集在一起，生成更简化的表示形式。除了顶点聚类之外，还可以使用Open3D库提供的简化算法对点云进行更全面的模型简化。最后，根据聚类结果对点云的颜色进行着色，并使用。

Open3D C++模型简化：顶点聚类

CyberBladeX的博客

08-22

332

本文将介绍Open3D的基于顶点合并（Vertex Clustering）的简化方法。相邻的顶点指的是在3D网格中距离较近的顶点，相似的顶点则指在空间中距离比较近且法向量差异不大的顶点。在3D建模中，模型的减面是为了减少面片数量和提高渲染速度的重要步骤。Open3D是一种功能强大的开源库，可以用来处理3D数据，其中提供了网格抽取算法。最后，我们将简化后的网格写入指定的OBJ文件中。本文介绍了Open3D的顶点聚类算法，该算法可以用于减少面片数量，提高渲染速度。方法生成简化后的网格。，然后我们就可以使用。

Open3D(C++) 模型简化——顶点聚类

点云侠的博客

09-21

923

C++版本Open3D顶点聚类的方法对模型数据进行抽稀

OpenMesh 网格简化之顶点聚类

dayuhaitang1的博客

10-01

1358

OpenMesh 网格简化之顶点聚类

聚类模型kmeans算法python实现

qq_40707462的博客

09-19

296

#main.py import random from kmeans_tools import Cluster, get_distance, gen_random_sample import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors as mcolors def kmeans(samples, k, cutoff): """ kmeans函数 """ # 随机选k个样本点作为初始聚类中心

Open3D 点云顶点聚类技术实践

AuSwift的博客

09-26

151

其中，点云的聚类是一种常见的操作，它可以将点云中相邻的点分组，从而提取出有意义的结构或对象。总结起来，Open3D 提供了强大的功能和简便的接口来进行点云处理和可视化。通过本文所介绍的方法，你可以轻松地实现点云的顶点聚类，并将其应用于各种三维数据分析和重建任务中。来控制聚类的精度和聚类结果的数量。在实际应用中，你也可以根据需要添加更多的后处理步骤，例如移除噪声点或合并相似的类别。希望本文能为你提供有关 Open3D 点云顶点聚类技术的实践指导，并能帮助你在相关领域的研究和应用中取得进展。

使用顶点聚类图内核进行形状分类

03-09

使用顶点聚类图内核进行形状分类

基于Open3D的点云模型简化和顶点聚类算法

bug_api163的博客

09-24

261

除了点云模型简化，顶点聚类也是点云处理中常见的任务之一。无论是进行三维重建、目标检测还是其他点云相关的点云处理任务，Open3D都是一个强大且方便易用的工具。Open3D是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理工具和算法。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D进行点云模型简化和顶点聚类，以及相应的源代码示例。点云模型简化是一个常见的任务，旨在减少点云数据的复杂性，同时保持尽可能多的细节。Open3D提供了一个简单而有效的方法来实现点云模型简化，即使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样。

Open3D模型简化：基于顶点聚类的细节优化

03-31

529

使用DBSCAN算法对顶点进行聚类，并将聚类后的所有顶点添加到新的TriangleMesh对象中。在这个例子中，我们使用DBSCAN算法来聚类点，但是也可以使用其他的聚类算法，例如KMeans算法，通过设置不同的参数值来得到不同简化程度的结果。顶点聚类是一种常见的简化算法，通过将空间中的顶点分组，从而减少多余的网格和面，达到提高渲染效率的目的。但是，需要注意的是，在顶点聚类算法中，参数设置会对结果产生很大的影响。总之，基于顶点聚类的模型简化是模型处理中的一项重要技术。

Open3D mesh 网格简化（顶点聚类）

最新发布

纵马踏花向自由

08-31

1829

在三维图形处理和计算机图形学中，网格简化是一项重要的任务。它的目标是在减少网格顶点数量的同时尽量保留网格的几何特性。顶点聚类（Vertex Clustering）是一种常用的网格简化方法，它通过将空间划分为体素（小立方体）并将落入同一体素的顶点聚合为一个顶点来减少网格的复杂度。

【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码

Remote Sensing迷途小书童

12-28

3315

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。

Open3D 模型简化——使用网格抽取实现高效减面

03-30

1761

除此之外，Open3D还提供了其他的网格抽取方法，如基于边界笛卡尔（Edge Collapse）算法的边界减面、基于顶点合并（Vertex Clustering）的不同形状简化等等。在3D建模中，模型的减面是为了减少面片数量和提高渲染速度的重要步骤。Open3D是一种功能强大的开源库，可以用来处理3D数据，其中提供了网格抽取工具，帮助用户快速简化模型。总之，使用Open3D提供的网格抽取工具，可以轻松实现高效减面，使得模型处理变得更加简单快捷。Open3D 模型简化——使用网格抽取实现高效减面。

open3d 0.13的c++版本使用demo

诺有缸的高飞鸟的博客

10-31

2037

目录写在前面准备cmake完写在前面 1、这是一个将open3d 0.13作为库来使用的教程 2、源码使用的是官方demo https://github.com/isl-org/open3d-cmake-find-package open3d官网：http://www.open3d.org/ 3、所有资源已给出链接准备编译open3d 0.13 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41102371/article/details/121014372 下载源码方式1，去github直接下

Open3D点云库 C++学习笔记

lt13451105345的博客

03-26

4265

配准篇（二）点到点ICP、点到面ICP、Colored ICP算法使用Open3D库和C++语言的实现！！！

【Open3D】如何在CMake/C++中调用Open3D

体会编程语言独到的美

01-14

7497

Linux系统在CMake中使用Open3D，在其他C++ Project中调用Open3D库

C++实现的3D图形细化源码

具体而言，3D图形细化的常见方法包括基于顶点聚类的简化、边折叠（Edge Collapse）、二次误差度量（Quadric Error Metrics, QEM）、Laplacian平滑、多分辨率表示（如细分曲面）以及基于物理模拟的收缩包裹法等。...