Open3D——基于平面点云的凸多边形轮廓提取

使用Open3D进行平面点云凸多边形轮廓提取
最新推荐文章于 2024-11-23 08:41:46 发布
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本文介绍了如何利用Open3D库从点云数据中提取平面，进而获取凸多边形轮廓。通过点云数据的读取与可视化，RANSAC算法提取平面，以及凸包计算，实现对三维视觉数据的有效处理和分析。

近年来，随着三维视觉领域的快速发展，对于点云数据的处理变得越来越重要。在许多应用中，我们需要从点云数据中提取出特定区域或对象的轮廓信息。本文将介绍如何使用Open3D库实现基于平面点云的凸多边形轮廓提取，并提供相应的源代码。

  1. 点云数据的读取与可视化

首先，我们需要准备点云数据并加载到程序中。Open3D库提供了多种数据格式的读取方法，例如PLY、XYZ等。在本文中，我们以PLY格式的点云文件为例进行说明。

import open3d as o3d

# 读取点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply")

# 可视化点云数据
o3d.visualiz
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Open3D提取平面点云的轮廓
纵马踏花向自由
06-16 978
在做一个小项目时需要提取点云投影到xoy平面的轮廓，此处用一个平面原始点云来做案例，具体详情见代码。
Open3D——从平面点云中提取凸多边形轮廓
qq_37934722的博客
04-01 966
在三维视觉领域中，点云是非常重要的数据形式。平面点云可以表示物体的表面，而凸多边形则是表示平面的一种简单有效方法。因此，从平面点云中提取凸多边形轮廓对于三维视觉应用非常重要。本文将介绍使用Open3D库从平面点云中提取凸多边形轮廓的方法和实现。接下来，我们将应用RANSAC算法，从平面点云中提取平面模型。总之，使用Open3D从平面点云中提取凸多边形轮廓是一种简单有效的方法。通过使用该方法，可以在三维视觉应用中实现各种功能。通过以上过程，我们可以从平面点云中提取凸多边形轮廓。
Open3D提取点云外轮廓
qq_58060770的博客
04-17 833
设置得太小，那么噪声会对曲率计算产生较大影响，可能会导致曲率估计不准确，边界提取也可能包含很多噪声点。：根据这些索引从原始点云中提取边界点，然后创建一个新的点云来保存这些边界点。每个点的曲率并基于曲率值提取边界点。：找到曲率值大于曲率值数组的90百分位数的点的索引（被认为是边界点）。是在计算每个点曲率时所考虑的最近邻点的数量。设置得太大，可能会平滑掉一些重要的几何特征，导致不能准确识别边界点。：计算每个点的曲率。：函数接受两个参数，一个是点云。从点云中提取这些最近邻点的坐标。的函数，旨在计算输入点云。
Open3D——平面点云凸多边形轮廓提取【2025最新版】
点云侠的博客
09-15 6553
平面点云凸多边形轮廓提起，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月6日。
pclpy平面点云的凹多边形边界提取
.
03-30 511
而凹多边形边界提取是点云数据处理的一项关键技术。本篇文章将介绍如何使用pclpy库对平面点云进行凹多边形边界提取。本文介绍了如何使用pclpy库对平面点云进行凹多边形边界提取。通过上述代码及可视化结果可以看到，pclpy库是非常强大的点云处理库，可用于计算机视觉、自动驾驶等多个领域。为了演示凹多边形边界提取，我们需要加载一个点云数据。现在我们可以使用pclpy库来进行凹多边形边界提取了。运行上述代码后将展示一个3D点云及其凹多边形边界的可视化效果。pclpy平面点云的凹多边形边界提取。
Open3D——平面点云凸多边形轮廓提取
最新发布
m0_51204289的博客
11-23 212
Open3D——平面点云凸多边形轮廓提取
Open3D平面点云凸多边形边界提取
2301_79326891的博客
09-05 396
在计算机视觉和三维图形处理领域，点云是一种常见的数据表示形式，用于描述三维空间中的离散点。Open3D是一个流行的开源库，用于处理和可视化点云数据。其中一个常见的任务是提取平面点云中的凸多边形边界。这是一个简单的示例，演示了如何使用Open3D库提取平面点云的凸多边形边界。该函数使用RANSAC算法从点云中估计平面模型，并返回平面模型及其对应的内点索引。点云数据通常存储在PLY或XYZ格式的文件中，可以根据实际情况进行修改。函数计算平面点云的凸多边形边界。函数从点云中选择内点，得到平面点云。
点云的凹多边形和凸多边形边界获取（附open3d python 代码）
三维点云技术探索
07-31 1221
先声明，点云的多边形求取必须在平面点云的基础上进行，可以把点云投影到平面，也可以直接把Z轴全部变为0，或者直接去掉Z轴数据不要来抽取平面点云。凹多边形边界： 需要安装的 pclpy 的python whl 安装文件 在我的另外一篇文章中有下载链接，麻烦自己寻找下载。
使用 pclpy 提取平面点云的凸多边形边界
.
03-30 391
pclpy 是一款基于 PCL 的 Python 点云处理库，可以用于对点云数据进行处理、分割、滤波和配准等操作。本文将介绍 pclpy 中提取平面点云的凸多边形边界的方法。以上就是使用 pclpy 提取平面点云的凸多边形边界的完整代码。通过这种方法，可以方便地对平面点云进行分割和边界提取，实现更加精细的点云处理操作。使用 pclpy 提取平面点云的凸多边形边界。
点云三维 边缘 边界 轮廓 提取并可视化（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-23 4324
通过计算每个点的梯度来找到边缘点，类似图像中找图像轮廓的方法。
Open3D (C++) 点云边界提取【2025最新版】
点云侠的博客
06-27 712
Compute the boundary points of a point cloud.The implementation is inspired by the PCL implementation. Reference:https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_boundary_estimation.html
Open3D 建筑物点云立面和平面分割提取【2025最新版】
点云侠的博客
09-14 4637
建筑物点云立面和平面分割提取的python代码实现，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月4日。
平面点云的边界提取——Open3D实现方案
.
03-31 1875
在上述代码中，我们首先使用了Open3D库中的“read_point_cloud”函数读入了一个名为“cloud.ply”的点云数据集。最后，我们使用了Open3D中提供的“compute_convex_hull”函数，来计算这些点云的凸多边形轮廓，并将结果保存在“output.ply”文件中。接下来，我们将使用Open3D提供的API，将其应用到平面点云的边界提取中。在这里，我们将以一个具有平面点云特征的数据集“cloud.ply”为例，来展示使用Open3D进行平面点云的凸多边形轮廓提取的方法。
PCL 点云库学习六（提取任意多边形）
weixin_37781153的博客
04-14 1577
计算凸包算法 来自 pcl从入门到精通 提取任意多边形 构造凸多边形，提取或者剔除任意多边形 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/crop_hull.h> #include <pcl/surface/concave_hull.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/vi
Open3d点云处理之边缘提取
kolentonmk的博客
12-01 3548
注意：pcd.compute_boundary_points()函数只能读取tensor格式的点云，如何读取tensor请参考空间里点云读取的文章。点云处理工具：open3d==0.17。
【pcl学习笔记】 使用CropHull 滤波器，二维多边形平面抠图3维点云生成多边形内部三维点云
weixin_42208807的博客
11-22 792
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <iostream> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <vector> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/...
3D点云处理：基于深度图的点云边缘提取（源码）
lddx_123456的博客
11-26 3238
通过深度图提取点云边缘。
Open3D AlphaShape 平面点云边界提取 编程
ByteWhizX的博客
09-05 718
在点云中，点的集合被用于表示三维物体的几何形状。在本文中，我们将介绍使用Open3D库中的AlphaShape算法来提取平面点云的边界。需要注意的是，AlphaShape算法中的参数alpha控制着提取的边界形状的平滑程度。较小的alpha值会产生更精细的边界，而较大的alpha值会产生更平滑的边界。Open3D是一个开源的用于三维数据处理的库，提供了一系列用于点云处理、几何体创建和可视化的功能。通过以上步骤，我们可以使用Open3D库中的AlphaShape算法来提取平面点云的边界。
利用半自动化从点云中提取规则多边形
青菜虫虫的专栏
01-20 3367
高精度地图一个重要的矢量数据就是交通标志,比如地面的字符、箭头，路边的限速牌等。在我理解看来，交通标志与车道线是同等重要的，因为它是无人车初始定位的重要匹配依据。写到这就扯远了，我今天要讨论的是，如何用交互的方式从点云中提取规则多边形，这篇文章以地面字符箭头为例，也就是矩形的提取。首先，算法输入是已经分类好的初始点云，如下图所示： 这里所说的半自动化是需要用户在点云上点一下，以生成一个种子点，作
open3d点云轮廓提取
09-01
在open3d中，点云轮廓提取可以通过以下步骤实现： 1. 加载点云数据：使用open3d的`read_point_cloud`函数读取点云数据文件，并将其转换为open3d的点云数据格式。 2. 进行降采样：为了减少计算量和提高运算效率，...
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