PointCloudLib Octree八叉树实现点云变化检测 C++版本

最新推荐文章于 2025-02-13 10:31:17 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 点云处理 PCL库 Open3D库 Point++模型使用 halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 文章标签： c++ PCL 机器视觉 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/linux_huangyu/article/details/140604069

测试效果

第一帧

第二帧

点云变化检测

算法简介

在PCL（Point Cloud Library，点云库）中，

pcl::octree::OctreePointCloudChangeDetector 是一个用于检测点云中变化的类，特别是当点云数据在时间上发生变化时（例如，在两个不同时间点获取的点云数据）。这个类通过构建一个八叉树（Octree）数据结构来高效地管理和查询点云数据，从而能够快速识别出点云中的新增、减少或移动的点。

测试代码


                

        

    

    
  


        

            

                

                

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点云空间变化检测

				
			

			

				

					twnkie的博客
				

				

					10-15
					
					385
					
				

			

		

		

			
				
在PCL点云处理中，Octree是一种重要的数据结构，特别适用于无序点云的空间变化检测。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
第127章 PCL OctreePointChangeDetector 点变化检测器

					
最新发布

				
			

			

				

					yumeiguo的博客
				

				

					05-02
					
					31
					
				

			

		

		

			
				
是 PCL（Point Cloud Library）中的一种点云变化检测工具，基于八叉树（Octree）数据结构进行实现。该工具旨在检测点云中不同时间采集的两帧点云数据之间的变化。这种方法非常适用于监控动态场景、物体检测、场景重建等应用中。八叉树是一种常用于高维空间数据结构，它通过递归地将空间划分为八个子区域来组织数据。在  中，点云被分割为多个子空间，使得我们能够高效地比较不同时间点的点云数据，从而检测出场景中的变化。 通过以下方式实现点云变化检测：八叉树分割：首先将点云数据构建为八叉树（Octree）。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
八叉树（C++实现）

					
热门推荐

				
			

			

				

					code_leader的博客
				

				

					09-24
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
八叉树这块的代码，在别人的基础上，把有问题的地方稍作改动，以及不懂得地方多加了注释，当作以后的学习资料。
#include <iostream> 
using namespace std;
//定义八叉树节点类  
template<class T>
struct OctreeNode
{
	T data; //节点数据  
	T xmin, xmax; //节点坐标，即六面体个顶点的坐标  
	T ymin, ymax;
	T zmin, zmax;
	OctreeNode &lt

			
		

	





	

		

			

				
					
点云变化检测技术

				
			

			

				

					qq_39898555的博客
				

				

					03-29
					
					1042
					
				

			

		

		

			
				
点云变化检测技术

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【PCL】（三十四）基于八叉树的点云空间变化检测

				
			

			

				

					weixin_44378835的博客
				

				

					03-18
					
					564
					
				

			

		

		

			
				
【代码】【PCL】（三十四）基于八叉树的点云空间变化检测。

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL库学习笔记（octree无序点云的空间变化检测）

				
			

			

				

					SGL_LGS的博客
				

				

					05-20
					
					580
					
				

			

		

		

			
				
本文描述了如何利用octree快速检测两个点云之间的变化，并且返回变化点的index；值得注意的是，此处并不是检测不同点的坐标，而是将两个点云建立octree之后，后者比前者多出来的voxels。这里也有疑问就是两个点云的voxels是通过什么条件判断相等的？
#include<iostream>
#include<pcl/point_cloud.h>
#include<pcl/io/io.h>
#include<pcl/point_types.h>
#inc

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL 空间变化检测（由八叉树实现）（OCTree_OctreePointcloudChangedetector）

				
			

			

				

					xhm01291212的博客
				

				

					09-05
					
					656
					
				

			

		

		

			
				
对无序点云在空间变化上的检测，即对前后两幅点云在八又树结构下的。（1）载入原始点云A，并生成第一个八叉树结构。（2）切缓冲，载入原始点云B，生成第二个八叉树结构。（3）。如下图：比较完整兔子、半截兔子两个点云的空间变化信息时，完整兔子八叉树结构如图1，半截兔子八叉树结构如图2。二者八叉树结构重叠，比较二者八叉数节点的区别，若空间节点信息有差异，即为空间检测差异。

			
		

	





	

		

			

				
					
PointCloudLib Octree八叉树实现近邻搜索半径搜索 C++版本

				
			

			

				

					linux_huangyu的博客
				

				

					07-22
					
					266
					
				

			

		

		

			
				
在PCL（Point Cloud Library）中，八叉树（Octree）是一种用于高效管理和查询三维点云数据的数据结构。PCL提供了多种八叉树实现，其中pcl::octree::OctreePointCloud及其派生类（如pcl::octree::OctreePointCloudSearch）是常用的两种。

			
		

	





	

		

			

				
					
八叉树算法压缩点云数据

				
			

			

				

					06-25
				

			

		

		

			
				
在处理大量点云数据时，存储和传输成为关键挑战，这就引入了八叉树（Octree）这种数据结构，它是一种高效的空间划分方法，特别适合于点云数据的压缩。  八叉树是一种树形数据结构，每个节点有八个子节点，对应三维...

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL学习笔记(三)——————octree八叉树

				
			

			

				

					qq_37894034的博客
				

				

					02-13
					
					1700
					
				

			

		

		

			
				
八叉树（octree）是一种树形数据结构，每个内部节点都正好有八个子节点。八叉树常用于分割三维空间，将其递归细分为八个象限。

			
		

	





	

		

			

				
					
3D点云处理：基于八叉树的点云降采样

				
			

			

				

					lddx_123456的博客
				

				

					09-24
					
					1376
					
				

			

		

		

			
				
e.  若发现子立方体所分配到的单位元元素数量不为零且跟父立方体是一样的，则该子立方体停止细分，因为跟据空间分割理论，细分的空间所得到的分配必定较少，若是一样数目，则再怎么切数目还是一样，会造成无穷切割的情形；注：构建八叉树的时候，要区分插入的各点云，将各点云进行编号，插入时主要通过递归的方式寻找无数据的child，生成的八叉树可以是是增长式的，即哪里有点云则往哪里插入栅格，无点云的地方不插入栅格。d.  若没有达到最大递归深度，就进行细分八等份，再将该立方体所装的单位元元素全部分担给八个子立方体；

			
		

	





	

		

			

				
					
用八叉树检测点云是否发生变化

				
			

			

				

					weixin_45824067的博客
				

				

					06-30
					
					489
					
				

			

		

		

			
				
这样，在添加新的点云数据时，八叉树会将新的点云数据存储在当前的缓冲区中，同时将上一次的点云数据存储在另一个缓冲区中，以备后续的空间变化检测。而空间变化检测是指比较两个点云数据集之间的差异与变化，以检测出点云数据集之间的新增、删除或移动的点。它更关注点云数据集的动态变化，而非点云配准的精确度。的作用是将当前的点云数据缓冲区与上一次的点云数据缓冲区进行交换，以便进行下一次点云数据的添加和空间变化的检测。通过切换缓冲区，可以在下一次添加新的点云数据时，将上一次的点云数据进行保留，以便进行空间变化的检测。

			
		

	





	

		

			

				
					
pcl无序点云数据变化检测(octree)并实现可视化

				
			

			

				

					自动驾驶行业学习、交流
				

				

					08-07
					
					2569
					
				

			

		

		

			
				
参考：http://www.voidcn.com/article/p-aovciemr-bpr.html

步骤

对无序点云在空间变化上的检测，其实是对前后两幅点云在八叉树结构下的差异检测。因此我们要首先载入一个原始点云，并生成第一个八叉树结构；然后切缓冲，载入第二个点云，生成第二个八叉树结构；最后进行比较，如果有一些叶子结点在第二个八叉树上，但是不在第一个八叉树上，那么就认为这些叶子节点内的点...

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL教程指南-点云变化检测

				
			

			

				

					qq_41795143的博客
				

				

					01-14
					
					1667
					
				

			

		

		

			
				
PCL教程指南-Spatial change detection on unorganized point cloud data(点云变化检测)

官方原文档
基于八叉树结构对两组点云检查区别即变化检测。
代码注释解读，扩展内容

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h>

#include <iostream>
#include <ve

			
		

	





	

		

			

				
					
pcl 无序点云数据空间变化检测

				
			

			

				

					月照银海似蛟龙的博客
				

				

					07-07
					
					919
					
				

			

		

		

			
				
pcl 无序点云数据空间变化检测原理CodeResult
原理
octree是一种管理稀疏3D数据的树状结构，利用octree实现多个无序点云之间的空间变化检测，这些点云可能在尺寸。分辨率 密度，和点顺序等方面有所差异，通过递归的比较octree的树结构，可以鉴定出由octree产生的体素组成的区别所代表的空间变化，并且通过octree的“双缓冲”技术，可以实时的探测多个点云之间的空间组成的差异。
对无序点云在空间变化上的检测，其实是对前后两幅点云在八叉树结构下的差异检测。因此我们要首先载入一个原始点云，并

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL点云处理：无序点云的空间变化检测与Octree

				
			

			

				

					LpmShell的博客
				

				

					09-29
					
					191
					
				

			

		

		

			
				
而PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的算法和工具，方便用户进行点云数据的处理与分析。本文将介绍如何使用PCL中的Octree数据结构来实现无序点云的空间变化检测，并附上相应的源代码。Octree将点云中的点按照其位置信息插入到相应的Octant中，从而将点云数据组织成一棵树。通过构建Octree并对比两个buffer之间的差异，我们可以获取到新出现的点云数据。接下来，我们将输入点云设置为我们加载的点云数据，并通过。函数获取变化的点云，并输出相应的信息。

			
		

	





	

		

			

				
					
无序点云数据集的空间变换检测

				
			

			

				

					RSon的学习笔记
				

				

					01-28
					
					1172
					
				

			

		

		

			
				

// 无序点云数据集的空间变换检测

// 

#include "stdafx.h"

#include &lt;pcl/point_cloud.h&gt;
#include &lt;pcl/octree/octree.h&gt;
#include &lt;iostream&gt;
#include &lt;vector&gt;
#include &lt;ctime&gt;


int
mai...

			
		

	





	

		

			

				
					
PCL点云处理之无序点云的空间变化检测octree（四十五）

				
			

			

				

					weixin_44329757的博客
				

				

					01-09
					
					1991
					
				

			

		

		

			
				
利用八叉树划分体素进行点云变化检测

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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