Open3D点云转换：使用匹配点获取转换矩阵

最新推荐文章于 2024-07-10 09:41:58 发布
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文章标签： 矩阵 线性代数 点云
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本文介绍了如何使用Open3D库进行点云配准，通过特征提取和匹配算法获取点云之间的转换矩阵，实现刚体变换。这一过程在三维重建、物体识别等领域有着广泛应用。

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

点云是一种非常重要的三维数据表示形式，用于描述物体、场景和环境。Open3D是一个功能强大的开源库，用于处理和可视化三维数据，包括点云。本文将介绍如何使用Open3D中的特征匹配算法来获取点云之间的转换矩阵，并进行点云的刚体变换。

点云的刚体变换是指将一个点云从一个坐标系变换到另一个坐标系，变换包括平移、旋转和缩放等操作。在许多三维场景中，我们需要对点云进行刚体变换以实现对齐、配准或对比等任务。Open3D提供了一些用于点云配准的功能，包括特征提取、特征匹配和求解刚体变换矩阵等。

首先，我们需要导入必要的库和点云数据。在本例中，我们使用两个点云文件进行演示。如果你没有自己的点云文件，可以在Open3D的官方网站上找到一些示例数据。

import open3d as o3d

# 读取两个点云文件
source = o3d.io.read_point_cloud(
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Open3D 点云变换【2025最新版】
点云侠的博客
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点云平移、旋转、缩放、欧式变换的python代码实现。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。
使用矩阵进行点云转换
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在点云处理中，经常需要对点云进行坐标变换和形态转换，而矩阵是实现这些操作的数学工具之一。当然，除了上述介绍的几种基本变换，还有其他更复杂的变换操作，读者可以进一步探索和应用。综上所述，本文介绍了如何使用矩阵来进行点云的转换，包括平移、旋转和缩放等基本操作。通过这些转换，我们可以实现点云的坐标变换和形态变换，从而满足不同应用场景的需求。例如，要实现先平移后旋转的变换，可以先对点云进行平移变换，再对平移后的点云进行旋转变换。接下来，我们将介绍几种常见的点云转换操作，并给出相应的代码实现。
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三维变换矩阵实战——三维点云的旋转、缩放、镜像、错切、平移、正交投影
weixin_43850909的博客
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旋转矩阵：右边矩阵是点云的原始坐标，左边的是旋转矩阵可视化：绕x轴旋转90度。
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Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）
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纵马踏花向自由
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Open3D-python算法专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。
Python Open3D点云配准点对点，点对面ICP(Iterative Closest Point）
qq_40985985的博客
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这篇博客将介绍 **迭代最近点配准算法(Iterative Closest Point, ICP)** 。多年来，它一直是研究和工业中几何注册的支柱。**输入是两个点云和一个初始变换，该变换大致将源点云与目标点云对齐。输出是一个精确的变换，它将两个点云紧密对齐。** - 将展示俩种ICP变体，点对点ICP（PointToPoint）和点对面ICP（PointToPlane）。
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SVD分解求两个点云的变换矩阵C++版本Open3D代码详细过程实现。
Open3D(C++) Umeyama算法求两个点云的变换矩阵
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Open3D 点云变换
.
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其中，点云变换是点云处理中的关键操作之一，它可以将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系，实现点云数据的对齐、配准等功能。除了上述操作外，Open3D 还提供了更多的点云变换函数，例如剪切、镜像等。在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的点云变换函数，以实现更复杂的操作和功能。总结起来，Open3D 是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理和可视化功能。通过点云变换操作，我们可以对点云数据进行对齐、配准等处理，从而实现更多的应用场景。在本文中，我们将通过使用 Open3D 库来展示点云变换的应用。
thrust工程化学习(二)----基础的点云转换
lovely_yoshino的博客
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对于点云处理而言，最简单也逃不过的就是点云转换了，我们就从点云转换开始，来一步步完成点云加速的学习。点云基础转换是3D点云处理中的一个重要步骤。它的主要目的是将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系中，通常是为了方便后续处理或者显示。在实际应用中，点云基础转换通常包括平移、旋转、缩放等操作。这里对应了这种方法。
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三维点云重建 - Open3D Python
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09-27 1215
通过从二维图像或深度传感器数据中提取特征点，并进行后续处理和算法分析，我们可以重建现实世界中的三维场景。通过使用Open3D提供的功能，包括点云读取、滤波和采样、配准和重建算法，我们可以方便地实现高质量的三维点云重建。除了滤波和采样，三维点云重建还需要进行点云配准和重建算法。下面是一个简单的示例，演示了如何使用Open3D库读取点云数据，并进行一些常见的三维点云操作。接下来，我们将介绍点云滤波和采样技术，以提高重建结果的质量。函数对体素下采样后的点云进行半径滤波，去除离群点。函数显示滤波后的点云。
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本文介绍了如何使用Open3D进行点云变换，包括平移、旋转和缩放等操作。通过使用Open3D提供的函数和变换矩阵，可以灵活地对点云进行各种变换操作。希望本文对您在点云处理方面的学习和实践有所帮助。
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Open3d学习计划——5（变换） 欢迎大家关注“点云PCL”公众号，进入群聊一起学习。 Open3d的几何类型有许多变化方法。在本节教程中我们将会展示如何使用旋转(rotate)，平移(translate)，缩放(scale)和变换(transform)。 平移(translate) 这里我们展示的第一个算法是平移。平移算法就是通过单个三维向量 ttt 来平移所有点/顶点，vt=v+tv_{t} = v + tvt​=v+t。下面的代码展示了网格分别在x方向和y方向平移一次的结果。 mesh = o3d.
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open3d 坐标转换
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Open3D 是一个开源的计算机视觉库，它支持 3D 数据处理和可视化，包括几何体、点云、体素网格等等。Open3D 提供了一组方法用于实现几何体的变换。其中最常用的包括旋转，平移，缩放和变换。而 Open3D 的坐标转换主要是通过这些变换方法来实现的。比如通过get_rotation_matrix_from_xyz从欧拉角（Euler angles）转换为旋转矩阵，或者使用get_rotation_matrix_from_axis_angle从轴角（Axis-angle representation）转换为旋转矩阵，又或者使用get_rotation_matrix_from_quaternion从四元数转换为旋转矩阵等等。通过这些转换，Open3D 可以对几何体进行精确的坐标变换。
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