计算点云粗糙度

最新推荐文章于 2025-01-18 08:48:57 发布
最新推荐文章于 2025-01-18 08:48:57 发布
阅读量286 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 点云
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/UePostscript/article/details/133397058
点云 专栏收录该内容
69 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了如何利用MATLAB计算点云的粗糙度，从加载点云数据到转换为网格数据，再到计算法向量和粗糙度，最后进行可视化。这一过程对于理解并分析点云数据在计算机视觉和机器人学领域的应用至关重要。

点云是由大量的离散点构成的三维数据集，广泛应用于计算机视觉、机器人学和计算机图形学等领域。点云的粗糙度是描述点云表面的不平整程度的一个重要指标，它可以用于表征点云数据的特征，如表面粗糙程度、形状复杂性等。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB计算点云的粗糙度，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载点云数据。假设我们的点云数据保存在一个文件中，可以使用MATLAB的pcread函数读取点云数据。以下是加载点云数据的代码示例：

% 设置点云文件路径
file_path = 'point_cloud.pcd';

% 使用 pcread 函数加载点云数据
ptCloud = pcread(file_path);

接下来，我们将点云数据转换为网格数据，以便进行粗糙度计算。网格数据是由

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL计算点云粗糙度【2025最新版】
点云侠的博客
07-20 1991
计算点云粗糙度的C++代码实现。
Open3D计算点云粗糙度（方法一）【2025最新版】
点云侠的博客
01-18 2376
CloudComopare软件中计算粗糙度的方法复现。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年11月6日。
Open3D 点云粗糙度计算（Python）
dayuhaitang1的博客
01-31 854
Open3D 点云粗糙度计算（Python）
计算点云每个点的粗糙度（附open3d python代码）
三维点云技术探索
12-06 1075
计算一个个点的周围N个点拟合的平面，然后计算该点到这个平面的距离，作为该点的粗糙度； 每个点的粗糙度平均值就是这个点云的整体粗糙度
matlab 计算点云粗糙度
点云侠的博客
05-20 1724
A Correspondence Framework for ALS Strip Adjustments based on Variants of the ICP Algorithm
Open3D 计算点云粗糙度（方法二）【2025最新版】
最新发布
点云侠的博客
01-18 1736
python版本Open3D计算点云粗糙度，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月18日。
PCL：实现计算点云粗糙度（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
10-07 325
PCL：实现计算点云粗糙度（附完整源码）
计算点云的表面粗糙度
GjjrDictionary的博客
09-26 818
点云重采样可以通过降低点云的密度，减少计算量并保留点云的主要特征。点云的表面粗糙度是一种衡量点云数据中表面纹理变化和不平整程度的指标。通过计算法线方向的变化率，可以估计点云数据中每个点的曲率。上述代码中，我们首先读取点云数据，并进行了数据预处理，包括去除离群点、点云滤波和点云重采样。一旦我们获得了每个点的曲率信息，我们可以使用这些信息来计算点云的表面粗糙度。一旦获得了每个点的曲率信息，可以使用这些信息来计算点云的表面粗糙度。粗糙度可以通过计算曲率的标准差来度量，即在每个点的邻域内计算曲率值的标准差。
变邻域搜索算法matlab代码-PC_geomorph_roughness:PointCloud（PC）统计信息和粗糙度计算，用于地貌分析
05-21
变邻域搜索算法matlab代码点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 此代码的算法描述如下：北宾厄姆，北布哈根，约翰逊，俄亥俄州和查德威克（正在审查）：使用激光雷达点云数据评估人为侵蚀和植被丧失覆盖对比的岩性 使用代码时，请引用上述论文。 点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。 该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。 输入文件可以来自激光雷达或运动结构（SfM）PC，但应进行地面分类（有关如何对数据进行地面分类的说明，请参见）。 该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。 这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。 通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。 该算法以用户定义的间距（例如1m）从PC中选择种子点，并针对具有给定半径的每个种子点计算统计信息。 输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信
粗糙度计算
01-05
一维曲线表面粗糙度计算，可用于表征曲线表面粗糙度值，用于摩擦等领域
最小二乘法计算平面粗糙度
05-10
采用EXCEL编制的最小二乘法计算平面粗糙度
PCL点云处理之基于平面的粗糙度计算（一百零四）
weixin_44329757的博客
02-13 867
算法主要对点云粗糙度这一常用的特征进行计算，具体达到以下效果：—>大家可以明显看出，树木和绿化带部分的粗糙度与路面形成明显区别。（由蓝到绿代表粗糙度由小变大）之前有写过一篇基于高程的粗糙度计算，但那种方法只对水平分布的点云有效，因此进一步选择局部点云的拟合平面作为基准，代替选择局部点云的平均高程作为基准的方法，这样计算得到的点云粗糙度更能反应点云的真实分布情况，对于其他方向分布的点云同样有效。
PCL点云处理之基于高程的粗糙度计算（一百）
weixin_44329757的博客
02-11 948
点云粗糙度是点云的一项重要的局部特征，粗糙度顾名思义，可以理解为点云表面的光滑程度，在点云识别方面，无论是人工设计阈值分割，还是机器学习分类，粗糙度都可以作为重要特征，计算原理很简单，看代码就可以。效果如上图，很明显在道路的粗糙度小于绿化带和树木（这里颜色由蓝到红即表示对应点云的粗糙度由小到大）。
点云中的几何计算及源码
u014509577的博客
02-10 3564
1、计算法向量 源码出处：https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/46757-estimate-surface-normals 2、计算曲率 　　曲线的曲率（curvature）就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大，表示曲线的弯曲...
使用CloudCompare计算点云的表面粗糙度——编程实现
BitSlinger的博客
08-16 563
在上述代码中，我们首先指定了CloudCompare的安装路径，并定义了输入点云文件和输出结果文件的路径。在点云处理中，计算点云的表面粗糙度是一个重要的任务，它可以帮助我们理解点云数据的局部特征和平滑度。总结起来，本文介绍了如何使用CloudCompare软件通过编程实现计算点云的表面粗糙度。通过调用CloudCompare的命令行接口，我们可以方便地进行点云数据的粗糙度计算，并将结果保存到文件中。通过运行以上代码，CloudCompare将会自动计算输入点云的表面粗糙度，并将结果保存在指定的输出文件中。
基于平面的点云粗糙度计算
AuSwift的博客
09-26 200
在点云处理中，粗糙度是一个重要的指标，用于描述点云表面的不规则程度。本文将介绍如何基于平面拟合方法计算点云的粗糙度，并提供相应的源代码。首先，我们需要加载点云数据。这个方法可以帮助我们分析点云表面的不规则性，并在许多应用中发挥重要作用，如物体识别、环境建模等。常见的方法是最小二乘法，它可以找到最优拟合平面，使得点云到平面的距离最小化。在得到平面参数后，我们可以计算每个点到拟合平面的距离，并将这些距离作为点云的粗糙度指标。最后，我们可以将计算得到的粗糙度进行可视化，以便更好地理解点云表面的不规则性。
Open3D 计算点云的粗糙度
纵马踏花向自由
07-07 980
点粗糙度（Point Roughness）是点云数据处理中一个重要的几何特征，它描述了一个点附近表面的平滑程度或不规则程度。计算点粗糙度的方法有很多，通常会涉及到点的局部邻域分析。
计算点云粗糙度matlab代码
05-15
点云粗糙度可以通过计算每个点周围邻域内点的平均距离来计算。以下是一个简单的MATLAB代码实现： ```matlab function roughness = point_cloud_roughness(ptCloud, radius) % ptCloud: 点云数据，Nx3的矩阵，每行代表一个点的(x,y,z)坐标 % radius: 邻域半径，用于计算每个点周围的邻域 searcher = createns(ptCloud); % 创建最近邻搜索器 idx = rangesearch(searcher, ptCloud, radius); % 寻找每个点的邻域 roughness = zeros(size(ptCloud, 1), 1); for i = 1:length(idx) roughness(i) = mean(pdist2(ptCloud(idx{i},:), ptCloud(i,:))); % 计算平均距离 end ``` 使用方法： ```matlab ptCloud = ...; % 读取点云数据 radius = 0.1; % 邻域半径 roughness = point_cloud_roughness(ptCloud, radius); % 计算粗糙度 ``` 其中，`ptCloud`是一个Nx3的矩阵，每行代表一个点的(x,y,z)坐标；`radius`是邻域半径，用于计算每个点周围的邻域；`roughness`是一个长度为N的向量，代表每个点的粗糙度。
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