Meshlab点云处理工具中的最远点采样方法

最新推荐文章于 2024-05-07 00:48:34 发布
最新推荐文章于 2024-05-07 00:48:34 发布
阅读量254 收藏
点赞数
文章标签： python numpy 开发语言 点云
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/api_debug626/article/details/133394226
版权
点云 专栏收录该内容
102 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Meshlab点云处理工具中的一种最远点采样方法，该方法通过选择与已选点最远的点来确保点云的代表性。提供了Python实现的源代码，适用于大规模点云数据的处理，可用于三维建模、物体识别等应用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最远点采样（Farthest Point Sampling）是一种在点云数据中选择最具代表性的点的方法。在Meshlab点云处理工具中，有多种方式可以实现最远点采样，本文将介绍其中一种方法并提供相应的源代码。

最远点采样的思想是从点云中选择与已选点之间距离最远的点作为下一个选取的点。这样可以保证所选取的点能够尽可能地覆盖整个点云，达到最好的代表性。

以下是使用Python编写的Meshlab最远点采样方法的源代码：

import numpy as np

# 计算点与点之间的欧氏距离
def compute_distances(points):
    n = len(
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Open3D 从mesh中采样点云【2025最新版】
点云侠的博客
12-03 38万+
从模型中提取点云，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月4日。
Meshlab 最远点采样（FPS）
dayuhaitang1的博客
07-16 768
Meshlab 最远点采样（FPS）
【代码】最远点采样
weixin_45584892的博客
08-01 210
最远点采样代码
降采样3D Mesh STL模型
皮皮#2500
12-09 2656
降采样3D Mesh STL模型 使用MeshLab完成降采样操作： ①在MeshLab中加载模型 ②Go to Filters → Remeshing, Simplification and Reconstruction → Simplification: Quadric Edge Collapse Decimation (with texture) (if you’re using a texture). ③改变Target number of faces进行降采样 ④完成后点击Export me
meshlab: pymeshlab球面均匀采样点云（斐波那契采样Fibonacci）
weixin_42605076的博客
05-07 750
本文所给出代码仅为参考，禁止转载和引用，仅供个人学习。
meshlab: pymeshlab根据数组来自定义模型
weixin_42605076的博客
05-03 576
本案例主要会创建一个四面体，并为四个顶点赋值不同颜色，最后会保存这个四面体。本文所给出代码仅为参考，禁止转载和引用，仅供个人学习。
Meshlab 最远点采样 点云
QsPascal的博客
09-17 640
最后，我们将采样结果保存到输出文件中。在点云处理中，最远点采样是一种常用的技术，用于从点云数据中选择具有最大距离的点。Meshlab 是一个开源的点云处理软件，它提供了丰富的工具和算法，包括最远点采样。设置完采样参数后，可以点击采样工具界面上的"应用"按钮来执行最远点采样。Meshlab 将根据设置的参数在点云数据中选择具有最大距离的点，并将其作为采样结果输出。在采样工具中，可以设置一些参数来控制最远点采样的行为。在本文中，我们将介绍如何使用 Meshlab 进行最远点采样，并提供相应的源代码。
Open3D 最远点采样（FPS）
dayuhaitang1的博客
06-28 893
通过迭代、增量的方式来选择距离前一个点最远的点从而实现数据的采样过程
Open3D&Meshlab C++与Python文章目录汇总
dayuhaitang1的博客
08-06 4002
Open3D C++文章目录汇总
最远点采样 — D-FPS与F-FPS
叶子的博客
07-29 6540
点云最远点采样FPS(FarthestPointSampling)方法的优势是可以尽可能多地覆盖到全部点云，但是需要多次计算全部距离，因而属于复杂度较高的、耗时较多的采样方法。
利用python3.6写入.ply文件、三维点云写入ply文件、并用meshlab打开
07-27
利用python3.6（numpy），生成ply文件，并将三维点云数据写入ply文件。生成的ply文件可以直接用meshlab软件打开查看点云。 代码建议使用pycharm运行，
MeshLabXML:使用Python创建和运行MeshLab XML脚本
05-28
MLX，或M ESH-b中X ML，是一个Python（2.7或3）的脚本接口到 ，用于处理和编辑3D三角形网格开源系统。 在后台，MLX生成XML筛选器脚本，然后可以使用meshlabserver可执行文件无头执行该脚本，也可以在MeshLab GUI中运行该脚本。 它还可以解析MeshLab的一些输出，例如measure_geometry和measure_topology函数的结果。 MLX以MeshLab脚本文件的.mlx文件扩展名命名，但是该名称已经在PyPi上使用（用于不相关的机器学习库），因此已正式注册为更长的MeshLabXML名称。 安装 MLX可以通过和pip安装： pip install meshlabxml 发行的PyPI版本可能会稍微落后于此git存储库，因此，如果需要最新和最好的版本，请从git安装。 MLX也可以在其他Python环境（例如安装和运行。
如何把meshlab中的圆环去掉_在python中使用meshlab函数
weixin_33308507的博客
01-17 916
Usage: meshlabserver [logargs] [args]where logargs can be:-d filename dump on a text file a list of all thefiltering functions-l filename log of the filters is ouput on a filew...
meshlab: pymeshlab计算顶点法向量（vertex normal）并反转
weixin_42605076的博客
05-03 410
本文所给出代码仅为参考，禁止转载和引用，仅供个人学习。中的obj_000001.ply。
如何提取出MeshLab中计算法线的功能---详细过程记录
McQueen_LT的博客
06-23 3063
一、概述 最近复现了几个点云相关的算法，复现完成后进行测试。由于算法的输入要求点云具有法线，所以一开始进行测试的时候，利用MeshLab对点云进行了法线的计算。但是后来在对算法封装的时候，在内部用了PCL的NormalEstimation来计算点云法线。封装完成后进行测试时发现输出的结果与之前测试相比差了一些。后来排查问题的时候发现原因就是出在法线计算上。在对比了PCL计算的法线与MeshLab计算的法线后得到结论：PCL计算的法线没有MeshLab计算的法线精准。所以问题来了，就要去看MeshLab的源码
matlab计算点云与线之间的距离
Vertira的博客
02-29 571
matlab计算点云与线之间的距离
3D视觉测量：通过点云栅格化计算点云体积（附源码）
lddx_123456的博客
08-02 921
栅格化结果。
基于python实现FPS（最远距离采样）
qq_40690772的博客
12-18 3786
基于python实现FPS（最远距离采样） FPS的原理： 目前深度学习第一步encoder主要采用的是FPS。（PointNET++） 且FPS确实能在点云表面生成一组分布均匀的点。 import numpy as np from plyfile import PlyData import time import matplotlib.pyplot as plt def read_ply_points(ply_path): ply = PlyData.read(ply_path) dat
Open3D 最远点采样（FPS，Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-14 661
Open3D 最远点采样（FPS，Python版本）
meshlab点云
最新发布
04-01
### 在 MeshLab 中处理点云数据 #### 可视化点云 在 MeshLab 中，可以通过多种方式加载并可视化 `.ply` 文件中的点云数据。支持的方法包括但不限于使用软件本身的功能以及调整显示设置来优化视觉效果[^1]。 如果发现点云的颜色显得暗淡无光，则可以尝试调节亮度和对比度选项。具体操作路径为 `Filters -> Quality Measure and Computation -> Compute normals for point sets` 来重新计算法向量，这通常能显著改善点云的外观质量[^4]。 #### 编辑与转换功能 对于更复杂的编辑需求，比如将点云转化为网格模型 (mesh)，需要先确认点云已具备有效的法向量信息。如果没有预先定义好的法向量，可以在菜单栏执行命令 `Filter -> Normal, Curvature and Orientation -> Compute Normals for Point Sets` 进行添加。 一旦完成上述准备工作之后，可继续应用 Poisson Surface Reconstruction 或 Ball Pivoting Algorithm 方法构建表面三角形结构。例如采用后者时，只需依次点击 `Filter -> Remeshing, Simplification and Reconstruction -> Generate Faces from Point Clouds using BPA` 即可生成初步 mesh 结果。 以下是基于 Python 使用 PyntCloud 库读取 .PLY 文件的一个简单例子： ```python from pyntcloud import PyntCloud # 加载 ply 文件 cloud = PyntCloud.from_file("example.ply") # 显示基本信息 print(cloud) # 将点保存到 numpy 数组中 points = cloud.points.values ``` 另外值得注意的是，在实际观察过程中可能会遇到一些干扰元素如“旋转圈”或者“十字加号”，这些都可以通过关闭相应界面组件轻松移除[^2]。 #### 法向量校正技巧 当重建后的 mesh 出现黑白相间的异常现象时，可能是因为部分面片的方向存在问题所致。此时应该按照以下流程修正错误方向： 1. **选定目标区域**：手动框选那些看起来有问题的部分； 2. **全局反转一次所有顶点法线方向**； 3. **仅针对被标记的对象再次局部翻转回来**； 4. 最终验证整体一致性状况良好后再隐藏 selection 层次以便正常预览最终成果。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值