体素法滤波(附实现代码)

最新推荐文章于 2025-07-10 13:19:07 发布
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分类专栏： 3D视觉从入门到精通 文章标签： 体素法滤波 PCL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yong_Qi2015/article/details/89669518
本文详细介绍了体素法滤波技术，并结合PCL库提供了实现代码示例，通过该方法可以有效地去除点云噪声，提高数据处理的准确性。

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MATLAB 体素滤波（62）
weixin_44329757的博客
04-13 486
体素滤波（Voxel Filtering）是一种用于三维点云数据处理的方法
PCL 体素滤波：优化点云数据处理的强大工具
HackWhisper的博客
08-15 923
通过使用PCL的体素滤波功能，我们可以方便地对点云数据进行处理，为后续的点云分析和应用提供了强大的基础工具。体素滤波是一种基于体素格子的降采样方法，通过将点云数据划分为多个体素格子，并在每个格子中只保留一个代表性的点，从而实现数据的降采样。计算每个格子中的代表性点：对于每个格子，根据其中的点云数据计算一个代表性的点。输出降采样后的点云数据：将每个格子中的代表性点集合起来，形成降采样后的点云数据。将点云数据分配到对应的格子中：遍历输入的点云数据，将每个点分配到对应的格子中。，并填充了相应的点云数据。
滤波——体素滤波
moyuer1的博客
04-09 1237
点云体素采样
【点云处理技术之PCL】滤波器——体素滤波器(pcl::VoxelGrid)
非晚非晚的博客
12-18 1万+
体素滤波器是一种下采样的滤波器，它的作用是使用体素化方法减少点云数量，采用体素格中接近中心点的点替代体素内的所有点云，这种方法比直接使用中心点要慢，但是更加精确。这种方式即减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用。
【常见滤波器】PCL体素滤波器
最新发布
weixin_45590420的博客
07-10 5387
本文详细介绍了PCL中的两种体素滤波器：VoxelGrid和ApproximateVoxelGrid。VoxelGrid通过计算体素内所有点的几何中心进行降采样，精度高但计算量较大；ApproximateVoxelGrid则采用首个进入体素的点作为代表，速度快但精度稍低。文章从原理、API使用到实际案例演示了两种滤波器的实现方法，包括设置体素尺寸、输入输出处理等关键步骤。通过性能对比表（VoxelGrid精度高适合精确建模，ApproximateVoxelGrid效率高适合实时处理）和代码示例（包含点云可视
PCL体素滤波（voxel_grid）
xhm01291212的博客
08-02 886
将整体点云体素化为一个三维体素栅格，使用每个体素栅格的近似代表该体素块。（1）对点云按照输入的立方体进行体素化处理，将所有的点云点分布进一个一个的小体素块中。（2）计算每个体素块的（注意要区别于体素滤波计算中心点）。（3）所有计算出的体素块质心点组成组成新的点云点，合并得到最终结果。如何理解体素化：如下图，将整体点云体素化为多个小体素块，用一个个正方形的小块代表该范围内的点云。
点云的直通滤波(附实现代码)
3D视觉工坊
04-29 2607
原文首发于公众号「3D视觉工坊」：PCL从0到1|点云滤波之直通滤波与体素法滤波 欢迎关注公众号「3D视觉工坊」：
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】三维重建(附MATLAB和python代码实现)
qq_36130719的博客
12-13 1万+
在计算机视觉中，三维重建是指根据单视图或者多视图图像重建原始三维信息的过程。单视图缺少深度、多视角信息，基于单视图的三维重建效果较一般。基于多视角图像的三维重建，充分利用了多视角拍摄信息，先对摄像机进行标定，并计算出摄像机的图像坐标系与真实世界坐标系的关系，然后利用多个二维图像重建出三维信息。广义上，三维重建是指对某些三维物体或者三维场景的一种恢复和重构。重建出来的模型，方便计算机表示和处理。
PCL 基于SAC_IA+NDT算法实现点云配准 [附完整的C++实现代码]
weixin_43896283的博客
10-20 593
采用SAC_IA算法+NDT算法来实现点云配准的流程如下：1.预处理: 体素滤波；2.计算特征: 源点云和目标点云的FPFH；3.采样一致性SAC_IA来计算初始的旋转矩阵； 4.正态分布变换（NDT）计算旋转矩阵。
PCL 基于正态分布变换(normal Distributions Transform)的点云配准方法 [附完整的C++实现代码]
weixin_43896283的博客
10-20 300
正态分布变换（Normal Distributions Transform，简称 “ NDT” ）是一种常见的点云配准算法，就是通过两帧相邻的点云，用正态分布最优化原理，把位姿变换的变换矩阵算出来。因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。除此，对于点云之间重叠和缺失的数据，具有良好的鲁棒性和精度。
PCL 点云体素滤波
纵马踏花向自由
10-05 1334
体素滤波（Voxel Grid Filter） 是一种常用的点云降采样方法。它通过将点云划分为固定大小的三维网格（体素），然后用每个体素内的点的代表值（如质心）来代替体素内的所有点，从而达到减少点云数据量的目的。
matlab体素法代码-3D-shape-retrieval:针对三维模型检索，并采用卷积神经网络，提出两个算法：1.采用体素化深层特征进行训
05-20
matlab体素法代码 3D-shape-retrieval(三维模型检索) 如需详细代码，可联系我获取。 联系方式：(QQ)979337189 (微信) qq-979337189 算法模型（） 基于三视图加权的卷积神经网络。针对视图特征的提取，本章通过体素化模型来得到深层的三视图特征，并针对三视图特征的表达能力不同，通过视图加权使模型的检索率得到明显的上升。采用ModelNet10的标准集测试，该网络在迭代1000次之后，损失函数基本收敛。在训练集维持97.51％的识别率，测试集的识别率达到91.72％。 基于多视图的卷积神经网络。考虑到二维图像的深度学习算法更加成熟和稳定，因此从三维模型渲染后，通过摆放不同方位地虚拟摄像机来得到多角度图像出发，并通过ViewPooling聚合使多视图融合，得到新特征向量，再通过深度学习进行构建本章的神经网络。采用ModelNet10的标准集测试，该网络迭代到1900次左右，损失函数基本收敛。在训练集达到98.89％的识别率，测试集达到92.75％的识别率。 快速使用 为方便读者有更直观的认识，已将本人训练好的模型特征数据上传，只需按照以下步骤进行解
PCL教程-点云滤波之体素滤波器（下采样）
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DayDayUp
09-10 1万+
原文链接：Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter 点云文件下载：table_scene_lms400.pcd 在本篇教程中，我们将使用体素化的方式对点云数据进行下采样。 原理 下采样：减少点云数据集中点云数量 体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立..
点云库PCL学习笔记 -- 点云滤波Filtering -- 2. VoxelGrid 体素网格滤波器
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03-19 1196
点云库PCL学习笔记 -- 点云滤波Filtering -- 2.VoxelGrid 体素网格滤波器1. VoxelGrid 体素网格滤波器代码2. 编译文件3. 测试 1. VoxelGrid 体素网格滤波器代码 VoxelGrid 体素网格滤波器代码pcl_visualizer_demo.cpp 2. 编译文件 设置编译文件CMakeLists.txt 编译 mkdir build cd build/ cmake .. make 3. 测试 执行程序 cd .. ./build/pcl
点云滤波---体素网格滤波器
wolfcsharp的博客
06-21 8849
点云滤波---体素网格滤波器适用对象工作原理PCL核心代码实现参考资料 适用对象 体素网格滤波器用来对点云进行降采样。 如果使用高分辨率相机等设备对点云进行采集，往往点云会较为密集。过多的点云数量会对后续分割工作带来困难。体素网格滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能。点云几何结构不仅是宏观的几何外形，也包括其微观的排列方式，比如横向相似的尺寸，纵向相同的距离。随机下采样虽然效率比...
voxel体素网络滤波器
penuel
09-09 966
1.简介 在进行建图的时候,由于多个视角内存在视野重叠,即多个摄像头看到同样的像素点,这样在重叠区域内会存在大量的位置十分相近的点,这会占用很多内存空间.体素网络滤波保证了在某个一定大小的立方体内只有一个点,这相当于对三维空间进行了降采样,从而节省了很多的存储空间. 2.核心代码 pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor; sor.s...
[译]体素技术介绍
海洋个人博客
01-01 1万+
A voxel representation of a scene has spatial data as opposed to the conventional rasterization view (as stored in a render target) which just has a slice of depth value. A voxelized scene can be easi...
3D目标检测常见体素化方法总结（原理及代码）（持续更新）
weixin_41658139的博客
02-15 6176
整理一下常见的体素特征提取模块
PCL 体素滤波（C++详细过程版）
点云侠的博客
01-16 1465
为充分了解体素滤波算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。
体素网格滤波代码简洁
04-18
### 体素网格滤波的简洁代码实现 以下是一个基于 Python 和 Open3D 的简洁代码示例，用于实现体索网格滤波。相比复杂的 C++ 实现，Python 版本更加直观易懂，适合快速测试和验证。 ```python import open3d as o3d # 加载点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input_cloud.ply") # 打印原始点云信息 print(f"原始点数: {len(pcd.points)}") # 应用体素网格滤波 downsampled_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.01) # 打印滤波后点云信息 print(f"滤波后点数: {len(downsampled_pcd.points)}") # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd]) ``` 上述代码实现了从加载点云到应用体素网格滤波再到可视化结果的完整流程[^2]。其中 `voxel_size` 参数决定了体素的空间尺寸，应根据具体应用场景调整以平衡降采样效果与细节保留。 --- 以下是基于 PCL 的另一种简洁实现方式（C++）： ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/point_types.h> int main() { pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PCLPointCloud2::Ptr filtered_cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); // 加载点云文件 pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud); // 创建体素滤波器对象 pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> voxel_filter; voxel_filter.setInputCloud(cloud); voxel_filter.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置体素大小 voxel_filter.filter(*filtered_cloud); // 保存滤波后的点云 pcl::io::savePCDFile("output_filtered_cloud.pcd", *filtered_cloud); return 0; } ``` 这段代码同样完成了从加载点云到应用体素网格滤波的过程，并支持将结果保存为新的 `.pcd` 文件[^3]。 --- #### 注意事项 - 在选择 `voxel_size` 或 `setLeafSize` 参数时，需综合考虑点云密度、目标分辨率以及硬件资源限制。 - 如果处理的是超大点云数据集，则可能需要额外优化内存管理逻辑或分块处理[^4]。
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