CGAL点云上采样编程：实现点云上采样的算法

使用CGAL库实现点云上采样算法
最新推荐文章于 2024-07-01 21:15:56 发布
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本文介绍了如何利用CGAL库进行点云上采样，以增加点云密度和改善数据质量。通过设置上采样半径和最近邻点数，结合点云平滑和法线处理，实现均匀分布的新点。代码示例详细展示了上采样过程，强调需预先安装CGAL库并配置编译环境。

在点云处理中，点云上采样是一种常见的操作，它可以增加点云的密度，提高点云数据的质量。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何算法库，它提供了许多用于点云处理的功能。本文将介绍如何使用CGAL库实现点云上采样的算法，并提供相应的源代码。

点云上采样算法的思路是在输入点云的基础上生成新的点，使得新点的分布更加均匀，覆盖输入点云的空白区域。下面是使用CGAL库实现点云上采样的示例代码：

#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/Point_set_3.h>
#
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CGAL 点云上采样（EAR算法）
dayuhaitang1的博客
02-05 801
CGAL 点云上采样（EAR算法）
CGAL 点云上采样算法实现与编程
PixelCoder的博客
08-16 193
点云上采样是一种常用的点云数据处理方法，旨在通过增加采样点的密度来改善点云的表示和特性。本文将介绍如何利用CGAL库中的点云上采样算法来处理点云数据，并给出相应的源代码示例。总结起来，CGAL提供了一组强大的点云处理算法，其中包括点云上采样算法。通过使用CGAL库，并结合合适的算法和参数，你可以轻松地对点云数据进行上采样操作，以改善点云的表示和特性。在实际应用中，你可以根据需要调整点云数据的添加和上采样参数，以及其他CGAL库中提供的点云处理算法。安装完成后，你可以开始使用CGAL提供的点云上采样算法。
点云采样方法
DARLINGB的博客
03-30 2705
体素（Voxel)：将三维空间划分成一个个立体的方格，每个方格就叫一个体素。在每个体素中可能存在几个点，也可能没有点。显然，网格选取越大则采样之后的点云越少，处理速度变快，但会对原先点云过度模糊，网格选取越小，则作用相反。通常，这个采样点可以是体素中所有点坐标的平均值（质心），也可以是中心点或者离中心点最近的点。
基于最小二乘法的PCL点云上采样算法
AuSwift的博客
09-28 252
通过调整参数，我们可以根据实际需求得到不同精度和光滑程度的点云上采样结果，进而为后续的点云分析任务提供更好的数据基础。在许多应用中，点云数据收集的过程中往往会受到各种噪声或系统误差的干扰，导致点云的稀疏性或不均匀性。MLS 上采样算法通过拟合局部平面来估计当前采样点的邻域点云，并计算其表面增长的趋势，从而生成更加均匀和光滑的点云数据。它的基本思想是使用多项式函数来逼近点云数据的曲面形状，通过最小化平方距离来求解系数，从而得到一个连续的函数表示点云表面。这对于后续的点云分析和计算机视觉任务是非常有益的。
论文研究-点云模型适应性上采样算法.pdf
07-22
针对点云模型采样密度的不足, 提出一种新的适应性上采样算法。算法首先采用均匀栅格法建立点云模型的拓扑关系, 提高数据点K-邻域的查找效率, 利用协方差矩阵求取点云模型中数据点的法向量, 并用法向传播算法进行法向重定向, 然后检测点云模型中采样点密度不足的区域, 在采样密度不足区域的点的切向矩形平面内适应性均匀采样, 并把这些采样点几乎垂直投影到点云模型所在的原始曲面上, 由此得到的模型即为上采样模型。该算法得到的上采样模型可以较好地补充点云模型的细节信息, 能够满足点云模型的绘制和后续几何处理的需求。
《QT+PCL 第三章》结合CGAL实现点云上采样
阁楼
04-08 2923
CGAL+QT实现点云上采样
CGAL点云上的采样方法
2301_79331328的博客
08-23 309
点云上采样的目的是从原始稠密的点云中提取一部分密度较小的点，使得新的点云能够更好的代表原始点云的特征。点云上采样是点云处理中非常重要的一步，可以有效的降低点云密度，提高点云处理效率。在点云处理中，点云上采样是一个关键的步骤之一，可以有效的降低点云的密度，提高点云的处理效率。基于网格的点云上采样方法是一种非常常见的点云上采样方法。泊松采样是一种基于样本点分布的点云上采样方法，其基本思想是根据样本点分布，在点云空间中生成新的采样点。这种方法能够保证采样后的点云符合原始点云的特征，同时避免了重复采样的问题。
【点云上采样】最近邻插值上采样算法
原来也有北瓜
11-21 4113
点云最近邻插值上采样算法是一种常见的点云处理方法，用于将稀疏的点云数据进行上采样，增加点云的密度和细节。该算法基于最近邻的原理，在已有的点云数据中找到最近邻的点，并根据其位置和属性信息来生成新的点。点云最近邻插值上采样算法的主要步骤如下：对于每一个待上采样的点，确定其邻域内的最近邻点集合。可以使用欧氏距离或kd树等方法来搜索最近邻点。对于选定的邻域点集，通过插值方法来生成新的采样点。最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）：将待上采样点的属性直接赋给其最近邻点。
【点云上采样】常见点云上采样算法总结
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原来也有北瓜
07-01 2212
点云加密是一种技术，用于提高点云数据的密度和质量，特别是在点云稀疏或不均匀的情况下。这对于3D重建、计算机视觉、机器人导航等领域尤为重要。最近邻插值描述：在点云中为每个点找到最近的邻居点，并在它们之间插入新点。优点：简单易实现。缺点：可能不会很好地处理具有复杂几何特征的区域。移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）描述：利用局部曲面拟合技术，在点云周围创建一个平滑的表面，然后在这个表面上均匀地采样新点。优点：能够较好地处理噪声和表面不规则性。
upsample 点云上采样 upsamling 代码（1）
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04-18 1009
微信 394467238 本系列文章将对比 PCL 的不同上采样方法，并且尝试不同参数造成的影响有什么区别； 以及对比自己写的一个点云上采样方法的效果如何； 所有代码都将在文章中给出，代码都是自己运行过的，可以确定没有问题； 第一个出场的是PCL的 MLS 上采样方法，局部曲面拟合 SAMPLE_LOCAL_PLANE 效果如图： 蓝色点是采样之后的点，白色是原来的点，可以看出，采样之后点的密度增加了很多，并且增加的点也是很均匀的分布的； 代码如下： #include &l.
Dis-PU:通过解纠缠提炼进行点云上采样，CVPR，2021年
03-04
通过解纠缠点进行点云上采样 该存储库包含该论文的PyTorch实现（即将推出）： 。 ，， ，。 CVPR 2021
upsample 点云上采样 upsamling 代码（2）
三维点云技术探索
05-05 725
微信 394467238 本系列文章将对比 PCL 的不同上采样方法，并且尝试不同参数造成的影响有什么区别； 以及对比自己写的一个点云上采样方法的效果如何； 所有代码都将在文章中给出，代码都是自己运行过的，可以确定没有问题； ...
【点云系列】点云上采样
weixin_43882112的博客
07-17 7287
分享4篇点云上采样的文章： PU-Net -->MPU–>PU-GAN–>PU-GCN 核心思想：学习每个点的多层次特征，利用不同的卷积分支在特征空间中进行扩充，然后将扩充后的特征进行分解并重建为上采样点云集。 度量标准：分布均匀性和距下层表面的距离偏差； 网络架构： 1.补丁提取： 在物体表面随机选取M个点。从每个点出发，生成物体的一个表面块，在每个块中国内地点之间的距离都在一个集合距离d下。 然后使用Possion disk sampling为每个块随机生成N^\hat{N}N^个
PCL :实现使用MLS对点云上采样（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
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【点云上采样】三维点云特征上采样
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一维和二维数据上采样通常是通过插值的方法来增加点的个数。三维点云上采样理论上也可以通过这个方法来进行。这些上采样的方法均是增加点的数量。但三维空间中点的分布并不是很均匀，不便于定义插值点的位置。因此，本节主要是针对于点云的特征进行上采样，增加的不是点的数量，而是点的特征维度，来源于PointNet++。 1 点云特征上采样实现原理 2 示例代码 更多三维、二维感知算法和金融量化分析算法请关注“乐乐感知学堂”微信公众号，并将持续进行更新。 ...
CGAL---点云处理
03-08 1770
CGAL是一款几何处理库，但是介绍其在点云中处理的资料比较少，现介绍一个专门介绍CGAL在点云数据中处理的网站，比包括常见的点云数据处理。功能包括： （1）聚类 （欧式聚类） （2）配准 （ICP） （3）简化（格网） （4）平滑 （5）法向量估算 （6）特征估算 每个函数均有详细的案例介绍，应该可以可视化。感兴趣的小伙伴可以去看看，学习 最后附上官网：CGAL 5.4 - Point Set Processing: User Manual ...
CGAL 点云上采样
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该方法对点集进行逐步上采样，同时根据法向量信息来检测边缘点，需要输入点云具有法线信息。在点云空洞填充和稀疏表面重建中具有较好的应用。
常用三维点云采样方法总结
3D视觉工坊
04-26 2375
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨William来源丨深蓝AI前言：对于大规模点云处理而言，直接对点云进行特征提取能较好地保留三维结构信息，但由于点云的无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本。一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的关键点上，从而达到降低计算量的目的。或是进行点云曲面重...
CGAL学习记录-点云上采样
阁楼
04-07 3493
点云上采样
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