PointCloudLib Octree八叉树实现点云变化检测 C++版本

最新推荐文章于 2025-05-10 14:07:16 发布
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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
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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

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudA(new pcl::PointCl
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点云空间变化检测
twnkie的博客
10-15 480
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。
PointCloudLib Octree八叉树实现近邻搜索半径搜索 C++版本
linux_huangyu的博客
07-22 340
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。
点云变化检测技术
qq_39898555的博客
03-29 1210
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
03-18 627
【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
05-20 611
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
09-05 766
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。
PCL点云库入门——PCL库中点云数据拓扑关系之Octree（八叉树）
qq_36812406的博客
12-23 2084
若以长方体空间来表示一个三维模型，在X轴、Y轴和Z轴三个方向上各进行一次分割，便能获得8个更小的长方体子空间。每个子空间能够容纳相应的点云数据。若子空间内的点云数据量较大，分割过程可以继续进行。分割的具体规则可以由用户自定义，例如，当一个子空间中的点云数据量超过8个时，就继续进行分割。所有这些子空间可以形成一个树状结构，从整体上看，每个节点都分叉出八个子节点，如图1所示，这种树状结构被称为八叉树数据结构。图1。
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...
用八叉树检测点云是否发生变化
weixin_45824067的博客
06-30 563
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 使用八叉树进行点云变化检测
m0_51204289的博客
09-26 911
PCL中空间变化检测的代码示例。
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 2608
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 1717
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 1028
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
09-29 246
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 1184
// 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 2066
利用八叉树划分体素进行点云变化检测
如何实现从多时相TLS树木点云检测出树枝结构的变化？
**My Coding Family**
05-10 1133
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
第127章 PCL OctreePointChangeDetector 点变化检测器
yumeiguo的博客
05-02 106
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）。
PCL:octree
Felaim的博客
08-19 4621
可能最近的项目和数据结构之类的杠上了，开始恶补一些数据结构的知识，加上学习PCL经常会使用kd-tree，octree之类的，作为知识储备也好，或者觉得其实这些也挺有趣的，记录下来方便以后查阅也罢，总之还是会努力加油的啦O(∩_∩)O哈哈~八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构，每个根节点有8个子节点（理想情况下），也许就是八叉树名字的由来。我们先从一维开始，如何快速的在x轴上找
八叉树存储点云数据
最新发布
07-04
### 八叉树结构存储点云数据的方法 八叉树是一种树状的数据结构，每个节点最多有八个子节点。在点云数据中，每个节点表示一个体素（Voxel），通过将空间划分为等大小的体素单元，可以将点云数据按照其所在的位置进行划分和组织[^1]。这种方法不仅能够高效地进行点云数据的搜索和查询，特别是在大规模点云数据的场景下，还能够用于点云的压缩，从而显著减少点云数据的大小，同时保留大致的几何形状，加速点云处理[^2]。 #### 存储方法详解 1. **初始化八叉树**：首先，需要定义一个足够大的立方体作为根节点来包含所有的点云数据。这个立方体将会被递归地分割成更小的立方体，直到达到预设的最大深度或者满足某种停止条件为止[^3]。 2. **插入点云数据**：对于每一个点云中的点，根据其坐标确定它属于哪个叶子节点。如果该叶子节点还没有被创建，则创建之；否则，将点添加到对应的叶子节点中。这一过程可能涉及到节点的分裂，即当一个节点内的点数超过一定阈值时，该节点会被分裂成八个子节点，原来的点会被重新分配到这八个子节点中[^4]。 3. **构建八叉树**：随着所有点云数据的插入，八叉树逐渐构建完成。在这个过程中，每个节点都会记录下自己的位置信息以及所包含的点集。此外，为了提高效率，还可以为每个节点计算一些统计信息，比如平均颜色、法线方向等，这对于后续的数据处理非常有用[^5]。 4. **压缩与优化**：利用八叉树的特性，可以通过合并相同或相似的节点来实现点云数据的压缩。例如，在解压过程中，可以通过遍历八叉树并恢复每个节点代表的空间区域内的点云数据来重建原始点云。这种方法能够在保证数据质量的同时有效减小文件体积[^4]。 ```cpp // 示例代码 - 使用PCL库构建八叉树并插入点云数据 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/octree/octree_search.h> int main () { // 创建点云对象 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载点云数据到cloud... // 定义八叉树分辨率 double resolution = 0.01; // 创建八叉树搜索对象 pcl::octree::OctreeSearch<pcl::PointXYZ> octree (resolution); // 设置输入点云 octree.setInputCloud (cloud); // 构建八叉树 octree.addPointsFromInputCloud (); // 此处可以添加其他操作，如查询最近邻、范围搜索等... return (0); } ``` 以上步骤展示了如何使用八叉树结构存储点云数据的基本流程。实际应用中，还需要考虑更多细节，如节点的管理、内存的使用效率等问题。此外，针对特定的应用需求，可能还需要对标准的八叉树算法进行适当的调整和优化[^5]。
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