PointCloudLib 法线微分算法(Don)分割点云 C++版本

已于 2024-06-25 16:42:13 修改
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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 点云处理 PCL库 Open3D库 Point++模型使用 文章标签： 算法 机器学习 支持向量机 计算机视觉 深度学习 机器视觉 c++
于 2024-06-24 08:53:41 首次发布
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0.实现效果

原始点云

不同尺度上计算法向量

计算出don特征量，并以颜色显示在点云上

可以看出平面中心的点 不涉及到周围点变化的点 特征量比较低，以红色表示

边缘过渡剧烈的点，特征量比较高，以蓝色表示

以Don算法特征量来作为阈值分割点云，可以分割出剧烈变化的点云

欧式聚类 分割出不同的点云

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基于法线微分的分割算法：基于Differential Operator Network (DON)的改进
ZfpMaster的博客
09-17 607
该模块通过引入图卷积网络，利用点云之间的关系进行信息传递和聚合，从而进一步提高分割的准确性和稳定性。DON是一种基于法线微分的点云分割算法，它通过计算点云中每个点的曲率和法线变化来实现分割。然而，原始的DON算法存在一些问题，例如对于具有复杂形状的点云数据，分割结果不够准确。本文介绍了一种改进的基于法线微分的分割算法，通过引入局部特征增强和全局一致性优化模块，提高了分割结果的准确性和稳定性。在计算机视觉中，点云分割是一项重要的任务，旨在将点云数据划分为具有语义意义的子集。
PCL法线微分分割——实时三维点云分割方法探究
HackMasterX的博客
08-15 366
而PCL作为一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云分割算法，其中之一便是法线微分分割算法。首先，我们读取点云数据，并对点云中每个点进行法线估计。其中，点云分割是点云处理中的核心任务之一，可以将复杂的三维场景分割为具有语义信息的子集。在这篇文章中，我们将探究基于PCL（Point Cloud Library）的法线微分分割方法，该方法能够实时地对三维点云进行分割，并提供相应的源代码供读者参考。该算法的核心思想是根据点云中每个点的法线信息，对点云进行表面的曲率估计，并基于曲率差异将点云划分为不同的区域。
PCL—基于法线微分的分割—DON
weixin_48240054的博客
02-08 1023
基于法线微分的分割 1.根据不同尺度下法向量特征的差异性，利用pcl::DifferenceOfNormalsEstimation实现点云分割，在处理有较大尺度变化的场景点云分割效果较好，利用不同支撑半径去估算同一点的两个单位法向量，单位法向量的差定义DoN特征。 2.DoN算法： DoN特征源于观察到基于所给半径估计的表面法向量可以反映曲面的内在几何特征，因此这种分割算法是基于法线估计的，需要计算点云中某一点的法线估计。而通常在计算法线估计的时候都会用到邻域信息，很明显邻域大小的选取会影响法线估计的结果
PCL_点云分割_基于法线微分分割
weixin_39354845的博客
11-18 564
利用不同的半径（大的半径、小半径）来计算同一个点的法向量差值P。判断P的范围，从而进行分割。
PCL学习笔记(44)——基于法线微分的DoN算法详解
Christo的博客
09-24 2834
DON算法1 DoN算法算法原理1.1 动机1.2 原理解析1.3 实验结果1.3 其他2 源码测试2.1 源码2.2 程序主要过程3 其他 1 DoN算法算法原理 首先算法的核心是利用多尺度的方法来提高模型的分割效果，但是多尺度在二维图像中有较多的应用，三维点云图像中应用较少，在二维图像中，尺度空间的概念通常用通过高斯核的卷积逐渐平滑的图像来描述，这样的高斯尺度空间在图像处理和二维计算机视觉中有广泛的应用，如边缘锐化和兴趣点选择。而将比例空间的概念扩展到无组织三维点云是一项非常困难的任务，因为缺少常规的从
Open3D(C++) 基于法线微分的点云分割
点云侠的博客
11-01 249
使用C++版本Open3D复现的PCL里边基于法线微分的分割算法。
PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割
m0_51204289的博客
11-19 134
DoN特征源于观察到基于所给半径估计的表面法向量可以反映曲面的内在几何特征，因此这种分割算法是基于法线估计的，需要计算点云中某一点的法线估计。而通常在计算法线估计的时候都会用到邻域信息，很明显邻域大小的选取会影响法线估计的结果。而在DoN算法中，邻域选择的大小就被称为support radius（支持半径）。对点云中某一点选取不同的支持半径，即可以得到不同的法线估计，而法线之间的差异，就是是所说的法线差异。
PCL 法线微分（DoN）分割（C++详细过程版）
点云侠的博客
11-01 460
法线微分（DoN）分割在PCL里有现成的调用函数，为充分了解算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。
PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】
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点云侠的博客
07-27 39万+
基于法线微分的分割。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月·日。代码在PCL1.14.1中测试通过，新增2024年本人对该算法的论文阅读和最新理解。
2012顶会文章点云Don算法论文
09-24
Difference of Normals as a Multi-Scale Operator in Unorganized Point Clouds.pdf
传统的点云分割方法及PCL中的分割模块
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04-17 5482
参考：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/10908980.html 三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来，以便于单独对该点云物体处理，但是由于点云数据是一种高冗余度，且不均匀的数据结构，所以点云分割具有一定挑战性。 点云库于（PCL）2011年推出以来，得到行业广泛的应用，该库包含了最先进的3D感知算法，并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口，...
DON(Difference of Normals)分割
xinxiangwangzhi_的博客
03-21 1076
分割主要思想：对选取不同半径近邻，计算一个点的法线。这样会得到同一个点，对应两个法线，根据这两个法线的差异，判断这个点是不是分割的内点。该方法能分割一些规则的物体，例如平面，球面等。 PCL官方文档是利用pcl::PointNormal的curvature的属性（field）构建一个条件滤波，从而完成don分割。pcl::PointNormal类型的field，共包括x,y,z，normal_x,normal_y,normal_z,curvature，7个字段。当然don分割也可以使用其他field 例如n
激光类雷达障碍物检测与追踪——DON点云滤波
xiaohu的博客
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void differenceNormalsSegmentation(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr in_cloud_ptr, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr out_cloud_ptr) { float small_scale = 0.5; float large_scale = 2.0; float ang
PCL学习笔记（三十）-- 基于法线微分的分割
不学会C++不改名
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一、简介 根据不同尺度下法向量特征的差异性，利用类pcl::DifferenceOfNormalEstimation实现点云分割，该方法基于尺度的分割方法，可以根据给定尺度分割出对应尺度下的点云。基于Dof的多尺度分割方法计算效率高，可处理规模庞大的3D点云。该算法在概念上虽然非常简单，但在处理有较大尺度变化的场景点云分割时却异常有效。对输入点云P的每一个点p，利用不同的半径r1 > rs去估算同一点的两个单位法向量。利用输入点云的单位法向量的差定义DoN特征。通常DoN定义如下： ...
PCL——点云分割（基于法线微分的分割——DON）
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基于点云频率的滤波方法 DON点云滤波 DoN算法应该算是一种比较先进的点云滤波算法。分割本质上还是由欧式分割算法完成的。算法的目的是在去除点云低频滤波，低频信息（例如建筑物墙面，地面）往往会对分割产生干扰，高频信息（例如建筑物窗框，路面障碍锥）往往尺度上很小，直接采用 基于临近信息 的滤波器会将此类信息合并至墙面或路面中。所以DoN算法利用了多尺度空间的思想，算法如下： （1） 在小尺度上计算点云法线1 （2）在大尺度上计算点云法线2 （3）法线1-法线2 （4） 滤去3中值较小的点 （5） 欧式分割
【PCL】基于法线的差异来分割点云
qq_40985985的博客
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基于法线差异来分割点云 1. 法向量的计算及可视化 法线又称法向量，因为在三维的点云中，根据一个点的K近邻点或者一个点的radius半径范围内的点拟合一个平面，而垂直这个平面且经过改点的线称之为法向量。 法向量是点云点到另一个点的有方向的线段，可视化法向量，其实就是可视化的这条有方向的线段。 上一节已经学习了 使用积分图像进行正态估计，得出点云的法向量，并将其可视化显示或者存储。 那法向量还可以做什么呢？这一节将来探索基于法向量的差异来分割点云； 在本教程中，我们将学习如何使用在pcl :: Differe
点云处理学习笔记（三）-- 点云的曲率
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一、点云的曲率 在传统的信号处理中，信号的频率反应了信号的变换速率；在图像处理中，高低频的概念被引申到不同方向上图像灰度的变化，傅里叶变换可以用于提取图像的而周期成分滤除布纹噪声。在点云处理中：点云法向量差为点云表达的信号。如果某处点云的曲率大，那么该点云表达的是一个变化的信号，如果某处点云曲率小，那么该点云表达的是一个不变的信号。 二、基于点云曲率的滤波方法 DoN(Difference of Normal)算法其目的在于去除点云低频信息完成滤波，低频信息往往会对分割产生...
常见点云分割技术
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转载自博客园IronStark点云分割系列：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 点云分割 　　点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。 　　点云分割的目的是提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实点云数据中，往往对场景中的物体有一定先验知识。比如：桌面墙面多半是大平面，...
采用法线向量分割点云
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03-20
### 使用法线向量对点云进行分割 点云分割是一种常见的技术，用于将点云中的不同部分分离出来以便进一步处理。通过利用法线向量的信息可以有效地完成这一任务。以下是基于法线向量的点云分割算法的具体实现方法： #### 法线计算 为了使用法线向量进行分割，首先需要为点云中的每个点估计其局部表面法线方向。这通常可以通过拟合平面到邻近点来完成。具体来说，对于每一个点 \( p_i \)，在其 k 近邻范围内找到一组点并对其进行最小二乘拟合得到一个最佳拟合平面[^1]。 ```python import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors def estimate_normals(points, k=10): """ Estimate normals for each point in the given point cloud. :param points: Numpy array of shape (n_points, 3), representing the point cloud. :param k: Number of nearest neighbors to consider for normal estimation. :return: Array of estimated normals, same size as `points`. """ nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(points) _, indices = nbrs.kneighbors(points) normals = [] for i in range(len(points)): neighborhood = points[indices[i]] cov_matrix = np.cov((neighborhood - points[i]).T) eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix) normal = eigenvectors[:, np.argmin(eigenvalues)] normals.append(normal / np.linalg.norm(normal)) return np.array(normals) ``` #### 基于法线角度差异的聚类 一旦获得了每一点的法线向量，则可以根据这些法线之间的夹角来进行区域划分。如果两个相邻点的法线之间形成的夹角超过某个阈值，则认为它们属于不同的曲面片段[^2]。 ```python def segment_by_normal_angle(points, normals, angle_threshold=np.radians(30)): """ Segment the point cloud based on differences between their normal vectors' angles. :param points: Point coordinates as an Nx3 matrix. :param normals: Corresponding unit-length normals per point also shaped like Nx3. :param angle_threshold: Maximum allowable deviation from parallelism before considering two regions distinct. :returns List containing sets corresponding to individual segments found within input data set. """ labels = [-1]*len(points) # Initialize all unassigned (-1 means no group yet.) current_label = 0 stack = [] visited = set() def add_to_stack(index): nonlocal stack if index not in visited: stack.append(index) visited.add(index) for start_index in range(len(points)): if labels[start_index]!=-1 or start_index in visited: continue labels[start_index]=current_label stack=[start_index] while len(stack)>0: idx = stack.pop() pt = points[idx] nrm = normals[idx] knn_indices = get_knn_indices(idx,k=15)[1:] # Exclude self for neighbor_idx in knn_indices: diff_vec = normals[neighbor_idx]-nrm cosine_similarity = abs(np.dot(diff_vec/np.linalg.norm(diff_vec),nrm)) if cosine_similarity >= np.cos(angle_threshold): if labels[neighbor_idx]==-1: labels[neighbor_idx]=current_label add_to_stack(neighbor_idx) current_label +=1 unique_labels = list(set(labels)) result_segments = [[]for _ in unique_labels ] for l,pnt in zip(labels,points): result_segments[l].append(pnt) return [np.array(seg) for seg in result_segments],labels ``` 上述代码实现了基本的功能框架，实际应用可能还需要考虑更多细节优化性能以及鲁棒性等问题[^3]。 #### 总结 以上展示了如何借助法线信息执行简单的点云分割操作。这种方法依赖于几何特性，在许多场景下表现良好，但对于复杂结构或者噪声较大的情况则需引入更高级别的模型辅助分析[^4]。
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