大规模点云数据处理技术梳理

最新推荐文章于 2025-09-26 04:44:07 发布
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本文概述了处理大规模点云数据的关键技术，包括数据加载与存储、滤波、配准、分割和可视化。通过Python示例代码展示了如何使用Open3D等工具进行操作，为点云处理提供实用指南。

点云数据是由离散的三维点组成的集合，常用于表示现实世界中的物体或场景。随着三维扫描技术和传感器的发展，采集到的点云数据规模不断增大，处理这些大规模点云数据成为一个重要的挑战。本文将梳理一些常见的大规模点云数据处理技术，并提供相应的源代码。

  1. 点云数据加载与存储
    处理大规模点云数据的首要任务是高效地加载和存储数据。常见的点云数据格式包括PLY、LAS/LAZ、OBJ等。下面是使用Python加载PLY格式点云数据的示例代码：
import numpy as np
import open3d as o3d

def load_point_cloud(filename):
    pcd = o3d.io
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三维卷积在处理点云数据时为何存在数据量巨大的问题
bug_api163的博客
09-21 234
数据量爆炸：由于点云数据的高维度和大规模特性，将点云数据直接作为输入进行卷积操作会导致数据量的爆炸。例如，一个包含10,000个点的点云数据，每个点包含3个坐标和3个额外属性，则输入的维度将达到60,000维，这对计算资源和内存消耗是非常昂贵的。然而，在处理点云数据时，常常面临一个挑战，即三维卷积存在数据量巨大的问题。未来，随着技术的不断发展，相信会有更多针对点云数据的高效处理方法出现，进一步推动点云数据在各个领域的应用。不规则采样：由于点云数据的不规则分布，传统的二维卷积操作无法直接应用于点云数据。
2.1 点云数据存储格式——引言
qq625924821的博客
05-08 933
例如，在自动驾驶场景中，车辆需要实时处理大量的点云数据以做出决策，此时高效的存储格式能够大大缩短数据读取与处理的时间，提升系统的响应速度。在复杂场景下，如大规模城市三维建模中，不同类型的点云数据需要进行整合与分析，合适的存储格式能够更好地满足这种复杂需求，确保数据的有效利用。当前，不同领域对 3D 点云数据的需求呈现出多样化的特点。这些不同的需求对存储格式提出了不同的要求，亟需对典型的存储格式进行系统性梳理，明确其技术特征与适用边界，为各领域的点云数据管理提供科学的选型参考。
【点云处理】
拿起键盘就撸
02-12 2450
点云处理的核心技术包括：数据获取与预处理：去噪、降采样、配准。特征提取：几何特征、语义特征。分割：几何分割、语义分割、实例分割。配准与融合：刚性配准、非刚性配准、多帧融合。重建与建模：表面重建、三维建模。应用：目标检测、场景理解。（1）算法简介RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）算法是一种用于从包含噪声和异常值的数据集中估计数学模型参数的迭代算法。
点云处理过程
m0_46240166的博客
04-25 2894
通过计算点云描述子，匹配不同点云的描述子，Spin Image特征描述子：在 PCL 源码中的 spin_image.hpp 文件实现了该特征描述子的计算过程，步骤为:确定当前查询点，并确定查询点的旋转轴和旋转半径，根据半径得到查询点附近的k近邻，对于点云配准，不是点越多越好，适当的减少一些多余的点，可以减少计算负担，还可以增加精度，目的是在减少点的同时，尽可能保留点云的特征。SUAN检测：采用圆形模板，对于不同的位置，圆形模板所包含的面积是不同的，以此来判断点的类型，给定阈值即可判断，对于三维？
3D点云处理新范式：用 datasets实现高效数据加载
最新发布
gitblog_00507的博客
09-26 580
你是否还在为3D点云数据的加载和预处理而烦恼？面对庞大的点云数据集，如何高效处理并集成到机器学习工作流中？本文将介绍如何利用???? datasets库的灵活架构，构建自定义3D点云数据加载方案，解决几何数据处理中的常见痛点。读完本文，你将能够： - 理解3D点云数据的特殊性及处理挑战 - 掌握使用???? datasets扩展自定义数据类型的方法 - 实现高效的点云数据加载与预处理管道 - 结合可视化工...
大规模3D点云处理概述
04-03
大规模3D点云处理概述
三维建模与测绘关键技术及点云数据处理方法
该文档围绕三维空间数据的获取、处理、建模与可视化展开，重点介绍了数字高程模型（DEM）、不规则三角网（TIN）、点云数据处理、自动建模、纹理映射、真彩色配准等核心技术，全面覆盖了现代测绘与三维地理信息科学的...
实现大规模点云高效语义分割的RandLA-Net技术细节解析
该网络的核心优势在于其简单和效率，能够在处理大规模点云数据时，实现高效的语义分割任务。对于点云数据，通常包含了数以百万计的点，这些点携带了丰富的3D空间信息，但由于其非结构化和高维度的特性，对这些数据...
3D点云数据处理：从重建到配准的创新方法
在计算机视觉领域，准确获取和处理3D点云数据是一个活跃的研究方向，其中包含诸多尚未解决的问题。本文主要探讨单目图像序列的密集非刚性3D重建以及刚性和非刚性变换下的点集配准这两个相关领域。单目非刚性3D重建，...
大规模点云数据渲染.pdf
08-19
大规模点云数据渲染
23 MATLAB点云体素滤波：精确处理大规模点云数据
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
10-16 334
点云体素滤波是一种降维技术，用于将高密度的点云数据降为较低分辨率，同时保留关键信息。在体素滤波中，点云被分割成均匀的三维体素，类似于像素在二维图像中的作用。然后，从每个体素中选择一个代表性的点，以生成下采样后的点云。这一过程有助于减小点云的体积，降低数据处理时间，同时保持足够的信息以满足特定的应用需求。数据压缩：对于大规模点云数据，体素滤波可以显著减小数据的体积，降低存储和传输成本。计算效率：降低点云的密度可以提高点云处理的效率，使其适用于实时应用，如机器人感知和自动驾驶。可视化。
点云降采样：高效处理海量点云数据
YadxFix的博客
09-29 525
本文介绍了点云降采样的概念和常用方法，包括随机采样、均匀采样和最近邻采样。点云降采样技术通过减少点的数量，从而降低了数据的复杂性，提高了算法的效率。在示例中，我们生成了一个包含1000个随机点的点云数据，然后使用采样率0.5进行降采样，最终得到了降采样后的点云数据，并打印其形状。点云降采样是一种用于处理大规模点云数据的技术，旨在减少数据量并保留关键信息，以提高计算效率和减少存储需求。最近邻采样：对于每个点，计算其与周围点的距离，选择距离最大或最小的点作为采样结果。
可用于大规模点云表面重建的深度学习算法
我爱计算机视觉
03-06 2633
整理人：袁赣张秦，付前程，张琛，廖新耀论文：[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface...
高效处理大量点云文件的性能优化
LrFramework的博客
09-27 600
在处理大量点云文件时，我们可以采取一系列的优化策略来提高性能。选择合适的数据结构、并行处理技术、数据压缩和存储格式，都可以有效地提高数据处理速度和效率。通过合理地应用这些优化技术，可以更高效地处理大规模的点云数据，并满足实际应用的需求。在处理大量点云文件时，我们通常需要考虑如何优化性能以提高数据处理速度和效率。本文将介绍一些优化策略和技术，帮助您高效地读取和处理大量点云数据。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python中的。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python的。
狂码三万字 | 三维场景点云理解与重建技术
CDB3399的博客
08-09 2795
目录00 引言01 点云特征提取与匹配1.1 传统点云特征提取1.2 点云深度学习1.3 点云卷积1.4 稀疏卷积1.5 点云Transformer1.6 点云旋转不变特征提取1.7 点云匹配02 场景点云语义分割2.1 场景表征与数据集2.1.1 室内场景表征与相关数据集2.1.2 室外场景表征与相关数据集2.2 点云场景语义分割2.2.1 全监督分割方法2.2.2 有限标注条件下的分割方法2.2.3 无监督分割方法2.3 多模态融合的分割方法2.4 场景点云的实例分割方法03 扫描点云物体补全3
点云处理：从数据获取到可视化的全流程解析
GjjrDictionary的博客
09-28 729
常用的物体识别方法包括基于形状描述符的方法、基于深度学习的方法和基于几何特征的方法等。点云处理是计算机视觉和图形学领域中的一项重要技术，它涉及将采集到的点云数据进行预处理、分析和可视化。聚类方法可以是基于距离度量的方法、基于密度的方法或者基于图论的方法等。分割方法可以是基于几何特征的方法、基于颜色信息的方法或者基于深度学习的方法等。配准方法可以是基于特征的方法、基于优化的方法或者基于学习的方法。常见的去噪方法有基于统计的方法、基于曲面重建的方法和基于机器学习的方法等。
PointNet++点云处理精讲(PyTorch)
08-11
三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。作为点云处理深度学习方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：  （1）提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法；（2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；（3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。需要学习TensorFlow版PointNet++的学员可前往本人推出了课程《PointNet++点云处理TensorFlow版》
点云处理算法整理（超详细教程）十大点云数据处理技术梳理
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weixin_58797039的博客
12-14 3万+
点云配准的概念类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对齐，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。主要包含以下几方面：点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染。
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