CloudCompare自定义开发：点云重叠区域提取

最新推荐文章于 2024-10-28 00:00:00 发布

TechGlide

最新推荐文章于 2024-10-28 00:00:00 发布

阅读量362

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： java 前端数据库编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechGlide/article/details/132329878

编程专栏收录该内容

349 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何在CloudCompare中进行二次开发，通过创建自定义插件“OverlapExtraction”来提取点云的重叠区域。详细讲述了使用C++编写插件代码、编译过程以及在CloudCompare中应用自定义插件的步骤。

CloudCompare自定义开发：点云重叠区域提取

在CloudCompare中，点云处理是广泛应用的任务之一。本文将介绍如何使用CloudCompare进行二次开发，实现提取点云的重叠区域的功能。我们将通过编程来实现这个目标。

首先，我们需要使用CloudCompare的开发工具包（SDK）来创建自定义插件，以便我们可以扩展其功能。以下是一个示例代码，展示了如何使用C++语言编写一个简单的插件。我们将命名为"OverlapExtraction"。

#include <CloudCompare/cloudcompare-plugin-cc/pluginApi.h>

// 插件入口函数
extern "C" CCCP_PLUGIN_API void CCCP_EXPORT run(CCCP

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

TechGlide

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

CloudCompare 二次开发(8)——提取点云的重叠区域

点云侠的博客

05-08

1337

使用CloudCompare与PCL联合编程实现两期点云数据重叠区域的获取

两个点云的重叠部分查找（附open3d python 代码）

三维点云技术探索

07-28

1493

把两个点云变成2个集合set 数据类型，然后求集合的交集就行了，交集就是重叠点，非交集部分就是非重叠点。：它计算源点云中的每个点到目标点云中最近点的距离。距离近的点就是重叠点，距离远的点就是非重叠点。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CloudCompare如何进行二次开发之插件开发？

【cacrle】的博客

02-20

4817

CloudCompare除了在源代码基础上进行修改、增加、改进功能，还可以开发插件，插件不影响主程序。要实现CloudCompare的二次开发插件，需要先成功对CloudCompare编译。

CloudCompare二次开发之如何配置PCL点云库？

【cacrle】的博客

05-14

2635

因笔者课题涉及点云处理，需要通过PCL进行点云数据分析处理，查阅现有网络资料，实现了VisualStudio2015(x86)配置PCL1.8.1点云库而笔者对CloudCompare二次开发.。而笔者对CloudCompare二次开发较为熟悉，希望在CloudCompare中使用PCL进行点云处理，所以本文在VS配置PCL成功的基础上，实现CloudCompare-2.10.x对PCL的配置，并记录了实现配置的过程。

使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域

2301_79325657的博客

09-04

397

本文将介绍如何使用Open3D来提取两片点云的重叠区域和非重叠区域。以上就是使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域的示例代码。通过这个方法，我们可以根据点云之间的距离信息，有效地提取出它们的重叠区域和非重叠区域，为后续的点云处理任务提供了便利。中的每个点，在KD树中搜索最近的点，并计算它们之间的距离。方法根据索引提取重叠区域点云和非重叠区域点云。为了更直观地展示结果，我们将重叠区域点云标记为红色，非重叠区域点云标记为绿色，并使用。使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域。

CloudCompare深度剖析：掌握三维偏差测量技术

本文首先概述了三维偏差测量的基础理论和CloudCompare软件的基础知识，包括点云数据处理流程和三维模型对比方法。随后，本文探讨了CloudCompare中的偏差计算方法，以及偏差值的可视化和解读技巧。文章还提供了工业、...

CloudCompare源码分析之CCCoreLib模块：ICP算法（阅读经典）

dayuhaitang1的博客

12-11

2243

CloudCompare源码分析之CCCoreLib模块：ICP算法（阅读经典）

从零到专家：CloudCompare点云数据处理全攻略

[从零到专家：CloudCompare点云数据处理全攻略](https://img-blog.csdnimg.cn/20200221134858314.png) # 摘要点云数据处理是三维数据获取和分析的重要环节，对从各个领域收集的数据进行有效的管理、编辑和分析至关...

cloudcompare无法计算点云距离

最新发布

04-28

引用[2]中提到，Agisoft PhotoScan导出的点云可能存在坐标系统问题，如果用户导出的点云未正确设置投影坐标系，可能导致CloudCompare中的点云位置错误，从而距离计算失败。需要确认点云的坐标系统是否一致，或者是否...

Open3D点云处理：提取两片点云的重叠区域与非重叠区域

UtiExamples的博客

09-27

270

希望本文能够帮助读者更好地理解Open3D点云处理的基本概念和操作，并通过提取重叠区域和非重叠区域的示例代码，为日后的相关开发工作提供参考。近年来，三维视觉和点云处理领域取得了长足的发展，而Open3D作为一个强大的开源库，在点云数据的处理、可视化和分析方面展现了出色的能力。本文将介绍如何使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域，并附上相应的源代码。这里需要注意的是，在使用Open3D进行点云处理时，我们可以使用多种方法来提取重叠区域和非重叠区域。方法提取了两个点云的重叠区域，并使用。

寻找两个点云重叠部分

xinxiangwangzhi_的博客

01-16

9665

目录方法1：方法1实验效果：方法2：方法2实验效果：结论：网上大部分寻找重叠区域都是对一个点云建立kdtree，然后在r半径内搜索另外一个点云的点。这种方法适合两个点云完全一样。一般的点云数据并不完全一样，例如两条航带的点云，并不完全相同，如果应用这方法会损失很多点，造成特征计算的不准确性。下面介绍两种方法：写在前面的结论：第二种方法速度和精度上均优于第一种方法（octree yyds！！！）方法1：（1）假设有两组点云A,B，计算A的OBB包围盒（2）寻找点云A的OBB包围盒内的点云B，这样就得

PREDATOR: 低重叠三维点云的配准方法（CVPR2021）

3D视觉工坊

05-19

3252

代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。针...

CloudCompare——点云切片【2025最新版】

热门推荐

点云侠的博客

07-03

3万+

点云切片、轮廓提取等操作的CloudCompare软件实现。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年6月28日。

【图像处理】CloudCompare 提取目标点云

ranmaxli的博客

11-02

1万+

软件： CloudCompare【点云处理】CloudCompare_v2.11.0_bin_x64-其它文档类资源-优快云下载步骤： 1、CloudCompare 打开点云数据 2、DB Tree选中点云 3、菜单栏中使用Segment工具，进行点云裁剪，提取目标点云鼠标左键依次点击点云范围，右键确定当前范围，然后在右上角点击Segment In即可提取 4、根据需要将提取的点云数据保存为csv、pcd格式，待点云图像加载完毕后在左边DB ...

提取两个点云的重叠区域和非重叠区域

带你成为别人眼中的大佬！

04-01

946

在Open3D库中，可以使用estimate_normals方法为每个点云计算法线向量，并使用registration_icp方法对两个点云进行ICP配准。在进行点云配准时，很多情况下需要提取两个点云的重叠区域和非重叠区域。我们可以使用cropped_point_indices方法获取裁剪后的点云的点索引，然后使用select_by_index方法选择非重叠区域中的点云。完成配准后，我们可以使用Open3D库提供的crop_point_cloud方法将每个点云分别裁剪为重叠区域和非重叠区域。

PCL 计算点云重叠区域的均值标准差

纵马踏花向自由

10-28

298

在点云配准中，评估配准质量是至关重要的，其中常用的评估指标之一是计算重叠区域中对应点之间的距离均值和标准差。均值可以反映两个点云之间的平均误差，而标准差则反映了误差的离散程度。本文将使用PCL中的CorrespondenceEstimation类来提取重叠区域，并计算该区域中对应点距离的均值和标准差。

cloud compare二次插件化功能开发详细步骤（一）

CC&UU的博客

08-14

2248

点云处理,cloud compare二次插件化功能开发详细步骤,主成分分析,PCA

CloudCompare&PCL 计算两个点云之间的重叠度

dayuhaitang1的博客

07-30

3135

CloudCompare&PCL 计算两个点云之间的重叠度

CloudCompare——删除点云中重叠的点

m0_61703832的博客

03-28

1107

这个工具根据点之间的最小距离删除点云中的重复点。自己正好有一个包含大量重复点的。运行后，此时的点云有。