点云从入门到精通技术详解100篇-面向文物稠密点云的真实感三维建模(中)

已于 2025-03-17 14:35:37 修改
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分类专栏： 点云从入门到精通技术详解100篇 文章标签： 人工智能 算法
于 2023-09-14 00:30:00 首次发布
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本文深入探讨点云处理，包括预处理基础理论如随机采样一致性、滤波，以及点云数据预处理的PCL库应用。接着讲解点云精简算法，如随机采样、包围盒法、聚类和曲率方法，并通过K-Means聚类算法进行详细解析，特别是改进的K-D树方法，最后介绍特征保持的精简策略。

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

目录

3.2 点云预处理基础理论

3.2.1 随机采样一致性

3.2.2 点云滤波

3.3 点云数据预处理具体实现

3.3.1 PCL 库

3.3.2 点云去噪

3.3.3 半径滤波

点云精简及三维重建

4.1 常用的几种点云精简算法

4.1.1 随机采样精简法

4.1.2 包围盒法

4.1.3 聚类精简法

4.1.4 曲率精简法

4.1.5 点云精简算法评价指标

4.2 传统 K-Means 聚类算法

4.3 改进的 K-Means 聚类算法

4.3.1 K-D 树

4.3.2 与栅格法结合的 K-D 树邻域搜索方法

4.3.3 基于 K-D 树的 K-Means 聚类算法

4.3.4 实验结果与分析

4.4 特征保持的点云精简算法

4.4.1 基于信息熵的强特征点保留

4.4.2 本文精简算法具体流程

知识拓展

面向文物稠密点云的真实感三维建模-C++代码实现

一、项目概述

二、开发环境

三、代码实现

1. 点云预处理

a. 点云读取

b. 点云去噪（Statistical Outlier Removal）

c. 点云降采样（Voxel Grid）

2. 泊松曲面重建

a. 使用PCL实现泊松曲面重建

3. 三维模型渲染与可视化

a. 使用OpenGL进行三维模型渲染

四、优化方向

本文篇幅较长，分为上中下三篇，上篇和下篇详见 面向文物稠密点云的真实感三维建模

面向文物稠密点云的真实感三维建模(下)

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点云从入门到精通技术详解100篇-面向文物稠密点云的真实感三维建模
getusushu的博客
09-12 531
的数据点，由此获得的三维数据通常称为点云数据。据，并且在扫描过程中，由于人为操作影响，导致采集到的点云数据在部分区域分布不。均匀，存在很多冗余数据，给后续的实验处理增加了很大的计算量。重建实验前对获取到的目标物体的点云数据进行预处理，针对点云数据特征进行一定程。度的精简处理是十分必要的。光线环境等问题，时常无法满足模型真实感的展现，因此，对重建出的文物模型进行真。集到物体的基本三维数据信息后，导入软件，在软件界面手动操作编辑生成立体的三维。情况下快速地获取目标对象的三维信息，由此得到的三维模型精度高。
点云从入门到精通技术详解100篇-面向文物稠密点云的真实感三维建模(下)
getusushu的博客
09-15 161
光分量慢慢增大，因此，视线越接近原始反射光的方向，镜面高光越强。点法线向量和光源的位置关系来指定顶点的亮暗程度，而物体将展现出什么样的色彩也。由图 48 可知，由于本文文物模型本身颜色较深，且采集环境光线不足导致文物模。型进行纹理贴图后依旧显示不清晰，缺乏真实感，无法展现文物特征细节，与实际预期。轮廓特征明显，与实际肉眼观察到的模型观感接近，此模型的表达贴近真实，符合文物。由实验结果可知，增加光照处理后最终得到的文物模型光线柔和，纹理细节清晰，的光照模型也不例外，也是对现实世界的近似地模拟。
点云从入门到精通技术详解100篇-橘子自动采摘机视觉识别（续）
getusushu的博客
10-15 373
在激 活函数的使用上，MobileNetV3在浅层网络中使用传统的ReLU函数作为激活 函数，在网络的更深层中使用速度更快，性能更好的h-swish激活函数，减少整体结构的运算量的同时提高了性能。为了使数据集能反应自然环境中柑橘 目标的真实特点，图像采集的柑橘样本选择的是浙江台州临海区涌泉镇生产的。同时间采用不同角度对不同的柑橘进行图像采集工作，总共拍摄了照片3000 多张，经过人工挑选去除特别模糊的照片，可以用来制作数据集有2566张图 片，得到自然复杂背景的柑橘果实照片，部分样本如图3-13所示。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于结构光测量的三维人脸重建及识别（中）
getusushu的博客
11-08 259
88]指出三维成像系统的标定是投影 光栅系统的关键，最终重建的三维形貌质量受系统标定的准确性影响。后者是将物体 表面点上的相位值当作立体匹配中的同名点，相位差/相位值并不直接参与高度 值的计算，本身是作为多目相机之间寻找像素点对应关系的媒介。综上所述，相高模型主要关注的是相位/相位差与高度的函数关系，通常不 考虑与水平坐标之间的关系，虽然有相关研究[ 96]提出了一些相位到三维转变的 相高模型，但无疑增加了标定的复杂度。因此基于三 角立体模型的三维成像系统标定包括相机模组的标定和投影模组的标定。
点云从入门到精通技术详解100篇-三维点云属性变换编码
getusushu的博客
09-10 392
自动驾驶等机器视觉场景，由激光雷达采集得到的点云可以更精准的描述三维场景中。云的应用需求的不断增加，开发高效的点云压缩方法和框架已经成为一项关键挑战，为了研究点云编码技术标准化的潜在需求，也已成立点云编码专题组，开展针对点云。研究的算法都是针对静态点云的编解码，所以这里只介绍静态点云的几何信息和属性。行编解码，然后基于重建的几何信息对属性信息进行编解码。叉树的几何编码方案，该方案在一些点数相对稀少的区域，通过二叉树分割进行几何。补偿的点云压缩方法，首先将每一帧分解为体素块，然后可以对每一块使用前一帧的。
点云从入门到精通技术详解100篇-三维点云帧间编码
getusushu的博客
09-11 299
信息以及三通道的颜色信息或者单通道的反射率信息等，导致点云的数据量非常庞大，帧静态点云模型通常包含数万到数千万个点，并且每个点通常包含三通道的几何坐标。热门的研究领域之一，制订点云压缩的通用标准也成为了学术界和工业界的重要研究。近年来，随着三维感测和三维重建技术的快速发展，点云数据的相关应用呈爆发。点云是三维空间中的离散点集，这些点包含了用于表示位置坐标的几何信息和用。主要对人眼感知点云和机器感知点云两类数据集进行压缩，人眼感知点云和机。其目标是致力于压缩各种类别的点云，共包括静态点云（记为类别。
点云从入门到精通技术详解100篇-三维文物点云去噪与精简方法研究与应用
getusushu的博客
09-12 229
文物点云模糊原生特征、丢失细节，且由于激光扫描仪的特性，采集到的密集点云会包。含大量冗余数据点，若直接对这样的点云数据处理，会严重影响计算机存储、传输、渲。染性能，对后续文物点云的拼接、配准、分割、重建及数字博物馆中文物交互产生不利。计算机文物点云配准、分割、重建的处理效率，加快网格传输速度，提升数字博物馆的。去噪、简化后的点云依然可以完。整描述原始点云表征才是有效的去噪和简化，否则经过去噪和简化之后的点云丢失其原。始点云的特征，会对后续点云处理工作带来严重不良影响，这样的点云去噪、简化工作。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云语义的环境感知
getusushu的博客
12-25 1505
标进行分类，利用激光雷达的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。激光点云中的每个三维点都被语义的强图像特征增强，用于神经网络学习。随着深度学习的发展，来处理它们，这里的输入和输出都是点云，虽然点的数量保持不变，但点的特征被增强了。在无人车的行驶过程中，激光雷达同时以一定的角速度匀速转动，不断地发出激光并收集。反射点的信息，这些点坐标的集合就形成了点云。由于雨和雾都是由小水滴构成的，水滴的半径和其在空中的分布密度直接决定了。激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题；
点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
getusushu的博客
06-30 535
自从AlexNet[1]在图像分类方面取得了巨大的进展后，几乎全面超越了计算 机视觉中所有领域的传统方法，因此人们提出了广泛的研究，卷积神经网络也在 图像领域不断的得到改善，达到了如今的普及程度。虽然深度学习的深层次的原 理尚不明确，但由于所提出的模型相比于传统方法具有突出的性能，因此得到了 有效的应用。在图像处理领域，卷积是二维特征提取的主要和主导技术。虽然已 经提出了其他有效的操作，但它们可以被视为卷积的扩展[2]。迄今为止，已经提 出了各种性能较强的网络，卷积是这些模型中不可替代的基本单元。
自然语言处理实战：用CRF打造高精度命名实体识别系统
Loving_enjoy的博客
05-03 527
无论是想快速搭建一个可用的NER系统，还是希望深入理解概率图模型的精髓，CRF都是值得放入工具箱的利器。'prev_is_b-geo': prev_tag == 'B-GEO' # 假设prev_tag是前一个标签。('参观天安门', ['O', 'B-POI', 'I-POI', 'I-POI'])" —— 人工智能先驱吴恩达。- **BiLSTM-CRF**：经典组合，在CoNLL-2003达到91%的F1值。('北京市', ['B-GEO', 'I-GEO', 'I-GEO']),
远光软件发布九天 AI 应用开发平台，加速企业研发效能跃升
YG_JT的博客
04-30 514
4月25日，远光软件在“2025珠海软件产业年会暨AI技术赋能行业发展交流会”上以虚拟直播方式发布了远光九天AI应用开发平台。
Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统
exlink2012的专栏
04-23 3659
随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。
操作系统级竞争开启：AI Agent 能否成为人形机器人爆发的奇点？
望获实时Linux系统
04-30 1073
本文深入探讨了在人形机器人产业从“机械执行”向“自主决策”跃迁的背景下，实时操作系统（RTOS）与AI Agent融合对突破物理世界响应极限的关键作用，重点分析了望获实时Linux等国产RTOS的技术优势及其在不同领域的应用前景，同时客观阐述了产业面临的挑战与机遇，旨在为相关领域的学术研究和产业发展提供参考与借鉴。
生产级RAG系统一些经验总结
yanqianglifei的专栏
05-01 706
可能需要修剪或总结它们。一种常见方法是先检索，然后运行较小的语言模型或启发式算法，将每个检索到的文档总结为一段话，然后将这些摘要输入最终的语言模型。这有时被称为上下文压缩或自适应上下文。LlamaIndex等工具可以自动执行第二阶段，使用语言模型在最终答案之前将初始检索集压缩成更短的形式。仅在绝对需要时使用此方法，因为任何摘要都是额外的生成步骤，可能会引入自己的错误。随着2025年16k+标记模型的出现，如果适合，许多RAG系统尝试只提供原始文本，因为这保留了最大的细节。
LabVIEW圆锥滚子视觉检测系统
bjcyck的博客
04-24 878
软件方面，采用LabVIEW和Vision Development Module进行图像处理和分析，软件架构设计以模块化为原则，便于后续的维护和升级。通过高效的硬件选型和优化的软件算法，系统能够快速准确地完成图像的采集、处理和分析。本视觉检测系统不仅提高了生产效率，还通过自动化检测显著提升了产品的一致性和质量。未来，该系统还可以根据具体的生产需求进行调整和优化，以适应更多的生产环境。通过集成高分辨率摄像头和先进的图像处理算法，系统能够自动识别和分类产品缺陷，从而减少人工检查需求，提高检测的准确性和速度。
RoPE 相对位置编码 VS 传统位置编码
ningyanggege的博客
04-29 1097
我们先来想象一个场景：“我 爱 吃 苹果”你知道“我”是主语，“爱”是动词，“苹果”是宾语。为什么你能明白这些词之间的关系？因为你知道它们的顺序和位置！但对计算机来说，一开始它只知道这些词是哪些，并不知道它们在第几个位置这时候，我们就需要给每个词加上一个“位置说明书”——这就是位置编码！
大学之大：杜伦大学2025.5.4
sinat_34897952的博客
05-04 508
杜伦大学以其千年历史底蕴与现代创新精神，在保持学院制传统的同时，积极应对全球挑战。其优势学科覆盖人文、科学与商科，科研实力位居世界前列。未来，杜伦将继续深化可持续发展与数字化教育，巩固其作为全球顶尖研究型大学的地位，为学生提供兼具学术深度与实践价值的教育体验。
Free Draft Model！Lookahead Decoding加速大语言模型解码新路径
PAN_Andy的博客
05-04 708
大语言模型（LLMs）在当今AI领域大放异彩，但其自回归解码方式锁死了生成效率。本文将为你解读一种全新的解码算法——Lookahead Decoding，它无需Draft Model就能实现投机采样，加速LLM解码，在多项任务中实现显著提速，为大语言模型的应用带来新突破，快来一探究竟！
【第四十三周】文献阅读：Vul-RAG：通过知识级 RAG 增强基于 LLM 的漏洞检测
最新发布
qq_30043925的博客
05-04 424
本周阅读了一篇将RAG和网安领域相结合的论文：Vul-RAG。Vul-RAG的核心目标是通过结合大语言模型（LLM）和知识检索增强生成（RAG）技术，解决现有漏洞检测方法在区分具有高相似性的漏洞代码和正确代码时的局限性。论文的工作流程分为三个阶段：第一阶段，先对离线漏洞知识库进行构建。从现有的CVE（通用漏洞披露）实例中提取多维度的漏洞知识，包括功能语义、漏洞原因和修复方案。这些知识通过LLM生成并抽象化，形成一个结构化的知识库。第二阶段，对在线漏洞知识进行检索。
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