三维点云技术探索

18. `pub = rospy.Publisher('keyboard_msgs', String, queue_size=10)`：创建一个发布者，发布到名为keyboard_msgs的主题上，消息类型为String，队列大小为10。这个脚本允许用户通过键盘上的'w', 's', 'a', 'd', 'q', 'e', 'f', 'j', 'l', 'i', 'k'等键来控制机器人的移动和旋转，并通过ROS发布相应的消息。这适用于大多数初始化情况。提供准确的初始值可以显著提高初始化的成功率。

最简单的方式，就是直接把原有的点云的数据的 z or x 赋值为0, 然后生成一个新的点云。

如何通过雷达点云和特定形状（90度）的反光板识别充电桩的坐标，实现机器人自动充电。

从文件中读取一个点云，然后根据点的z坐标值将其切片，选择其中一个切片并为其着色，最后在一个窗口中绘制该切片点云。

的函数，该函数接收三个三维空间点（表示为列表或元组）并计算通过这些点的平面的方程参数。这些参数定义了平面方程。

【代码】抽取两个平面之间的点云 附python示例代码。

4 该交点就是点云的轮廓边界点，把它往两边延展，就是完整的点云轮廓边界。2 自动搜索临近区域，并找到附近的平面和进行平面分割。1 手动选择一个边界或者其附近的点。

faster gicp 的论文全文 效果还可以。

代码定义了一个名为`custom_draw_geometry`的函数，该函数用于可视化点云和线框的三维图形。将之前定义的`points_box`和`lines_box`分别赋值给`line_set`的`points`和`lines`属性，将`colors`赋值给`line_set`的`colors`属性。将之前定义的`pc[:,:3]`（点云的前三列）赋值给`point_cloud`的`points`属性。然后，定义了一个`lines_box`变量，它是一个包含几个线段的顶点ID的数组，用于构建线框。

首先创建了一个包含多个多边形边界点的numpy 坐标数组。该方法将根据选择体积裁剪点云，并返回裁剪后的点云对象。运行该示例代码后，您将看到原始点云和裁剪后的点云的内容。然后，我们定义了一个多边形选择体积的顶点坐标数组。，表示选择体积的法向轴为 Z 轴；最后，我们输出原始点云和裁剪后的点云的内容。

在给定的示例中，点的坐标是 `[i, j, (-plane_params[3]-plane_params[0]*i-plane_params[1]*j)/plane_params[2]]`。最后，通过创建一个 `PointCloud` 对象，并将计算得到的点云数据赋值给 `point_cloud.points` 属性，生成了表示平面的点云数据。定义了平面的参数 `plane_params`。在给定的示例中，平面的参数是 `[1, 1, 1, 10]`，也就是 A=1，B=1，C=1，D=10。

此外，条件表达式'(filter_value_name == "x")or(filter_value_name == "X")'等价于'(filter_value_name.lower() == "x")'，这意味着无论输入的过滤值名称是大写还是小写，都会被正确处理。函数接受四个参数：点云数据（pcd），最小限制（limit_min）和最大限制（limit_max）以及过滤值名称（filter_value_name）。

然后，它创建了一个与原始点云数据相同的数组（points_copy）以及一个到原始点云的引用（points）。然后，函数遍历每个点，对于每个点，它使用KDTreeFlann对象执行半径搜索，以找到距离该点在给定半径内的所有点。这个函数接受两个参数，一个是点云数据（Point Cloud Data，简称pcd），另一个是过滤器半径（radius）。如果邻居点的数量大于或等于3，函数会计算这些邻居点的中位数，并将这个中位数赋值给原始点云数据中相应的点（points_copy中的i点）。

三维的点用二维的图画出来的，Z高度值都赋值0 ，根据自己的需要修改就行。

总体实现了一个简单的姿态图优化算法，并将优化后的位姿与真实位姿和里程计位姿进行对比绘制。代码实现了一个姿态图优化的算法，使用了G2O库进行图优化。是一个用于图优化的库，，用于执行姿态图优化。

需要注意的是，代码中使用了两种不同的方式来将点云转换到世界坐标系中。第一种方式是直接使用位姿矩阵的旋转部分来旋转点云，然后再使用位姿矩阵的平移部分来平移点云。第二种方式是将位姿矩阵转换为一个 4x4 的矩阵，然后使用 Open3D 的 transform() 函数来将点云转换到世界坐标系中。然后，将合并后的点云保存到文件中，并使用 Open3D 的 visualization 库可视化地图。现在有多个PCD文件表示每帧的点云，有一个位姿文件，里面是每帧的位姿，需要根据每帧点云和每帧的位姿合成整个地图。

从点云中删除所有重复xyz 数值的点。它还会删除相应的属性。

可以在读取点云数据的时候就去掉 nan 点和 infinite 点，也可以在后续单独处理去掉 nan 点和 infinite 点。从点云中删除所有具有nan条目或无限值的点。它还会删除相应的属性。

open3d_software类中定义了dialog_filter_sor和open3d_function_filter_sor方法，用于实现统计滤波功能。dialog_filter_sor方法显示了一个滤波对话框(Filter_sor类的实例)，并根据对话框返回的数据调用open3d_function_filter_sor方法进行滤波操作。open3d_software类中定义了两个文件操作的方法read_pointcloud和save_pointcloud。它包含了一些初始化操作和获取滤波参数的方法。

在open3d_software类中定义了两个文件操作的方法read_pointcloud和save_pointcloud，分别用于读取点云文件和保存点云文件。save_pointcloud方法类似地使用QFileDialog选择保存点云文件的路径，并使用open3d库将点云数据写入文件中。open3d_software类的初始化函数（__init__）在创建类的实例时被调用。1. 导入必要的库和模块，包括PyQt5、uic、pyqtgraph、numpy、open3d以及一些特定的类和函数。

如下图所示，对于任意形状的平面点云，若一个半径为a的圆，绕其进行滚动。若滚动圆半径a足够小时，则点云中每一点均为边界点；若适当增大到一定程度，其只在边界点上进行滚动，其滚动的轨迹为点云边界。alpha shapes算法是一种简单、有效的快速提取边界点算法。

使用open3D读写pcd文件，使用的是Open3D.io中的读写函数，这个库只能读写点云的坐标和颜色这两个基本属性，无法获取点云的强度(intensity)、法向量等属性信息，Open3D提供的t.io库可以获取额外的属性信息，用法如下： open3d.t.io读取强度信息。

1. `clustering=OPTICS(min_samples=10,max_eps=1,cluster_method='dbscan').fit(pointcloud_array).labels_`：使用 OPTICS 聚类算法对点云数据进行聚类，得到每个点的聚类标签。1. `bbox_lines=[[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]]`：定义包围盒的线段连接方式，即每条线段的起点和终点索引。

使用 RANSAC（Random Sample Consensus）算法对点云进行多个平面的分割，并进行可视化。最后的代码段使用 Open3D 的可视化功能，将分割结果的点云片段进行可视化展示。：根据平面点的索引选择点云中的平面点，创建一个平面点云对象。：生成一个随机颜色值，用于给平面点云赋予随机颜色。：从剩余的点云中移除属于平面的点，更新剩余点云。：创建一个空列表，用于存储分割结果的点云片段。：将分割出的平面点云保存到磁盘上的文件中。：将分割出的平面点云添加到结果列表。：将平面点云的颜色设置为随机颜色。

【代码】GICP 配准点云（附python 代码）

1. `[_, indice1, _] = pcd_tree.search_radius_vector_3d(c, r - dist_th)` 和 `[_, indice2, _] = pcd_tree.search_radius_vector_3d(c, r + dist_th)`：使用 KD 树在以球心 c 为中心、半径为 r ± dist_th 的范围内搜索点的索引，分别保存在 indice1 和 indice2 中。1. `if sphere_radius < 1e-5: print("拟合失败!

代码演示了如何使用 Open3D 对三角网格进行滤波。先导入了两个库：open3d 和 numpy。然后，定义了一个名为 o3dtut 的类，其中包含一个名为 get_knot_mesh 的方法。该方法读取一个名为 knot.ply 的三角网格文件，并计算其顶点法线。然后，该方法返回三角网格。接下来，创建了一个名为 mesh_in 的变量，并将其设置为 o3dtut.get_knot_mesh() 方法的返回值。然后，将顶点数据转换为 NumPy 数组。接着，添加了一些噪声，并将噪声添加到顶点数据中。然后，

命令检查是否已启动 ROS 主节点，如果没有则启动一个新的 ROS 主节点。代码是 ROS 节点的 Python QT脚本，用于订阅。函数中，它会一直循环，直到用户手动停止它。函数中，它会处理来自。函数中，它会处理来自。函数中，它会处理来自。

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。

读取点云数据，将点云数据中的某一个维度设置为0，生成一个新的点云数据，并建立其上的KDTree索引。给定查询点并对查询点进行半径搜索，并将半径邻域内的点渲染为红色。最后得到就是该点范围内，一个圆柱形的附近点集合，最后将可视化结果展示出来。

【代码】粗略的计算PCD点云的体积和表面积（非精确计算，python代码）

【代码】stl, obj, ply 三角面片模型采样点云数据。

使用`copy.deepcopy`函数复制原始的三角网格模型数据到`mesh_0`变量中，然后根据三角形集群中三角形的数量，生成一个布尔类型的数组`triangles_to_remove`，去除数量较少的噪声三角形。使用`copy.deepcopy`函数复制原始的三角网格模型数据到`mesh_1`变量中，然后根据三角形集群的索引，生成一个布尔类型的数组`triangles_to_remove`，去除不属于最大集群的三角形。- `mesh_1`：处理后的三角网格模型数据变量，用于提取最大的三角形集群；

按照 velodyne 的协议解析 pcap 数据，window运行，不依赖ros, 最后把每帧保存为pcd 文件（这里只保存了一帧，可以根据自己需要改为保存每一帧），话不多说，直接上代码吧。

需要配置PCD文件路径, 图片路径，相机内参，相机和雷达的外参；单文件， Windows ， liunx 都可以运行。雷达和相机外参如何标定请看我的另外一篇标定的代码文章。

两个点云a, b相减，其实就是找到二个点云中的重复点和非重复点，去掉a中的重复点就是减去b之后的点云，用python很好实现，直接用numpy 的查找功能就行了， c++ 的麻烦一点，并且要求更高。下面是c++ 和 python 代码。

包含模型和可以直接运行的数据的代码环境，下载链接放在文章最后，不需要你自己再去下载任何的代码和模型了。

该程序仅仅使用一个python代码文件，使用了 socket 模块和雷达进行通讯，并能够保存bin 数据文件，还可以读取bin数据文件，依赖简单且容易使用。

请确保使用的是TrueType或OpenType字体文件，并且字体文件没有损坏。另外，请确保使用的字体文件与您的操作系统兼容，因为有些字体文件可能只适用于特定的操作系统。如果您使用的是Windows操作系统，可以尝试使用simsun.ttc字体文件而不是simsun.ttf字体文件注册字体。在使用reportlab中注册字体时，需要使用TrueType字体文件（.ttf）或OpenType字体文件（.otf）。我切换为使用 simsun.ttc 就没有问题了，window系统 ，附上下载链接。

1. 使用compute_point_cloud_distance函数计算A和B之间的距离，并设置距离阈值，将距离小于阈值的距离设置为0，距离大于等于阈值的距离设置为无穷大。输出结果为一个(N,2)的数组，表示A和B之间距离最近的点对的索引。2. 使用argmin函数找到距离矩阵中每行最小的值及其对应的列索引，这些列索引即为距离最近的点在目标点云B中的索引。3. 将距离矩阵和最近点的列索引合并为一个点对索引矩阵，即可得到所有点对之间的最短距离及其对应的点索引。需要求A和B 点云之间距离最近的点对的索引。