open3d python 无序抓取 点云识别定位【综合】

最新推荐文章于 2025-08-13 16:30:11 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： python opencv 计算机视觉 机器视觉 open3d
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测试效果

YOLOV8实例分割识别

根据参数实现点云中分割

确定产品X轴正方向

实现产品定位

算法运行步骤

1.深度图渲染成彩虹图

彩虹图是我们觉得将高度信息提取出来，展示成颜色信息会丰富图像中的特征，对于深度神经网络而言。

主要代码内容是

去除深度图中产品框和其他背景物体的高度影响

根据深度图中产品按高度排序，排前面95%到99%的高度的像素设置为红色

按照高度，下面依次设置为其他颜色

按照HSV转RG

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【3D无序抓取】--开发工具详解
weixin_45590420的博客
06-12 199
摘要： 《3D无序抓取开发工具全景指南》系统梳理了从算法验证到工业部署的全流程工具链。核心内容包括：工业级仿真平台（如NVIDIA Isaac Sim、PyBullet）的性能对比与代码示例；深度学习框架（PyTorch3D、TensorFlow）的选型指南；点云标注与增强工具实践；硬件接口（工业相机SDK、机械臂控制）的集成方案；以及模型加速（TensorRT、OpenVINO）和ROS2实时优化技巧。该指南通过工具对比表、代码片段和配置命令，提供了一套可提升10倍效率的实战方法论，覆盖开发全生命周期关键
Open3D 获取指定高程的所有点【2025最新版】
点云侠的博客
06-02 2067
Open3D 获取指定高程的所有点并保存，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年5月19日。
用python实现点云技术案例
ducanwang的博客
03-29 450
库来读取点云数据、估计法线、进行下采样以及保存处理后的点云。请注意，你需要将代码中的文件路径替换为你自己的点云文件路径。此外，你还可以根据需要对点云进行其他类型的处理，如滤波、分割等。对于更复杂的点云处理任务，你可能需要使用更高级的算法和技术。这通常涉及到计算机视觉和机器学习的知识，例如使用深度学习模型进行点云分类或分割等。点云技术通常用于三维重建、物体识别、场景理解等任务。下面，我将提供一个简单的Python案例，使用。库来实现点云的读取、可视化以及基本的处理。这个简单的案例展示了如何使用。
Open3D 根据高程提取指定点云——详细教程及源代码
.
08-12 487
你可以使用自己的点云数据或者从公开数据集中下载一个点云文件。在这一步中，我们将根据指定的高程值获取点云数据。本文介绍了如何使用 Open3D 库提取指定高程的所有点云。你可以根据自己的需求修改代码中的参数，以适应不同的场景。本文将介绍如何使用 Open3D 提取指定高程的所有点云，并提供相应的源代码。最后一步是可视化结果，以便查看提取得到的指定高度的点云。在上述代码中，我们选择了所有高于指定阈值的点，并将它们存储在一个新的点云对象中。这将打开一个窗口显示提取得到的点云。步骤 4：获取指定高程的点云。
Open3D 获取指定立方体区域的点 (python详细过程版)【2025最新版】
点云侠的博客
02-12 4982
使用open3d实现在代码中给定裁剪边框的范围，获取位于边框内和边框外的点。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。
【3D无序抓取】--模块化算法组件详解
weixin_45590420的博客
06-12 177
本文详细解析了3D无序抓取系统的五大核心算法模块：感知模块采用点云降采样和欧式聚类技术，结合Open3D等开源工具实现精确目标识别；抓取生成模块针对不同场景提供平行夹爪、吸盘吸附等多元方案；规划模块整合RRT*算法和MoveIt!框架实现高效避障；控制模块支持力位混合控制以适应精密操作；评估模块通过量化指标持续优化系统性能。每个模块均给出工业级开源实现方案与参数配置建议，为实际部署提供完整技术路线。
【3D无序抓取】--GPD基于深度学习的通用抓取位姿检测全解析
weixin_45590420的博客
06-18 361
能够直接从RGB-D数据预测可行抓取位姿，在杂乱场景中表现出色。GPD（Grasp Pose Detection）是一种。，建议与DOPE等位姿估计方法结合，构建混合抓取系统。最新版: PointNet++改进。GPD-v1: 全连接网络。多模态融合RGB+几何特征。
【3D无序抓取】--标定工具详解
weixin_45590420的博客
06-12 282
摘要： 本文提供3D无序抓取系统全流程标定指南，涵盖传感器内参标定、手眼标定（含Tsai-Lenz/Park等算法对比）、工具坐标系标定等核心环节，给出Kalibr、ROS等工具的精度数据与实战代码（如Charuco标定、TCP四点法）。重点解析工业级验收标准（相机内参<0.3像素误差）、多传感器联合标定方法，并推荐激光跟踪仪等高精度设备。针对透明物体、标定不稳定等场景提供特种解决方案，最后附ROS相机快速标定指令，实现从理论到落地的全链路技术闭环。
获取指定立方体区域的点
HackVibe的博客
08-25 125
Open3D是一个开源库，支持快速处理3d数据，比如点云，体素。就像OpenCV是2d图像的处理库一般，Open3D是3D下的处理库。Open3D支持Python和C++。本文介绍了C++下使用Open3D获取指定立方体区域的点的方法，并给出了完整的源代码和相应的描述。这里介绍C++下使用Open3D库获取指定立方体区域的点的方法。以上代码可以获取指定立方体区域内的所有点。获取指定立方体区域的点。
Open3D如何提取指定立方体区域的点？
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03-30 965
上述代码中，“center”是立方体的中心坐标，"size"是立方体的大小。Open3D是一个开源库，用于处理三维数据，它提供了一些强大的功能，如点云处理、几何图形处理、三维重建等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D提取指定立方体区域内的点。通过上述几个步骤，你就可以使用Open3D提取指定立方体区域内的点啦！此处，“pointcloud.pcd”是我们要加载的点云文件的名称。这个代码片段将首先可视化原始点云，然后可视化位于立方体区域内的点。我们需要加载点云数据，以便提取指定区域内的点。
Open3D获取点云各轴最值
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08-14 274
通过导入Open3D库并使用其提供的函数和方法，我们可以轻松地获取点云数据在x、y、z轴上的最小值和最大值。在计算机视觉和图形学中，点云是一种常见的数据表示形式，通常用于描述物体表面或环境中的三维信息。而Open3D是一个强大的开源库，提供了丰富的功能来处理点云数据。通过以上代码，我们可以很方便地使用Open3D库获取点云数据在各轴上的最值。这对于后续的点云处理和可视化非常有用。函数来读取点云数据，该函数接受点云文件路径作为参数，并返回一个。通过上述代码，我们可以获得点云数据在各轴上的最值，并打印出来。
Open3D实现点云数据中指定立方体区域的点提取
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08-13 443
其中，获取指定立方体区域的点是一个常见需求，本文将介绍如何使用Open3D解决这个问题。在这个例子中，我们创建一个简单的立方体，并将其转化为点云对象。接下来，我们将定义一个立方体区域，并从点云中提取该区域的点。综合上述代码，我们可以编写一个完整的程序来获取点云数据中指定立方体区域的点。函数，我们可以轻松地从点云数据中提取我们感兴趣的区域。通过运行上述代码，您将能够获取到点云数据中指定立方体区域的点，并将其可视化显示出来。函数将返回一个新的点云对象，其中包含仅位于指定区域内的点。函数从点云中提取该区域的点。
使用Open3D获取网格属性和点云
YadxFix的博客
09-24 181
通过使用Open3D库，我们可以方便地获取网格属性和点云数据。对于网格，我们可以获取顶点数、三角面片数和表面法线。对于点云，我们可以获取点的数量和坐标数据。上述代码示例提供了基本的操作，你可以根据自己的需求进一步扩展和定制。希望本文对你有帮助！如有任何疑问，请随时提出。
Open3D 点云数据处理
dbdxnuliba的博客
12-09 571
open3d 点云处理
[3D&Halcon] 三维点云匹配&无序抓取
Loewen丶的小窝
06-26 9170
通过3D成像系统（激光三角、结构光+单/双目等），对物体表面轮廓进行扫描，形成点云数据。选择其中一个物体的点云数据作为模板，去对其他物体的点云数据进行「三维点云匹配」，获取各个物体的姿态信息（x、y、z、Rx、Ry、Rz+1个旋转类型）。
从零实现无序抓取（五）利用两阶段的算法估计多目标场景中物体位姿
PromiseChen0的博客
05-09 5927
前言 在之前的文章中，我们基于模版匹配的方法估计了单个目标的位姿，但是这种方法只适用于场景中只有一个目标，一旦场景中有多个目标，算法很容易失效。一方面，一个完整的抓取场景往往范围比较大（相对于单个零件而言），采集到的常见点云数量会很多，尤其如果使用的一些高精度的工业级点云传感器，可以生成数百万的点。如果是只选取这大量点中的少量的关键点计算特征向量，可能会导致无法匹配，选的太多速度又太慢。另一方面，采集整个场景肯定会采集到背景，对背景进行点云特征向量计算也会对算力的浪费。 针对上述的问题，采用两阶段的算法往往
无序抓取系列（一）
qq625924821的博客
12-02 812
最近，已经提出了许多抓取检测方法，这些方法可用于直接从传感器数据中定位机器人抓取配置，而无需估计物体姿态。其基本思想是将抓握感知视作计算机视觉中的对象检测。这些方法将噪声和部分遮挡的 RGBD 图像或点云作为输入，并在不已知物体CAD模型的情况下生成可行的抓取位姿估计输出。尽管这些方法可以很好地将掌握知识推广到新对象，但它们尚未被证明足够可靠以供广泛使用。许多抓取检测方法对于孤立或呈现轻杂乱的新物体,其抓取成功率（抓取成功率占抓取尝试总数的分数）在 75% 到 95% 之间。
什么是3D视觉无序抓取？
视觉人机器视觉的博客
02-17 1220
什么是3D视觉无序抓取？
无序抓取系列（六）
qq625924821的博客
08-13 3460
ZeroGrasp是一种新型机器人抓取框架，可同时实现3D重建和抓取位姿预测。该框架采用基于八叉树的CVAE架构，创新性地引入多对象编码器和3D遮挡场来建模物体间关系和遮挡。研究团队还构建了包含12K对象1M图像和11.3B抓取位姿的ZeroGrasp-11B数据集。实验表明，ZeroGrasp在GraspNet-1B基准测试中达到SOTA性能，并能适应真实场景。该方法在212ms内完成推理，兼具高效性和准确性，为具身智能系统提供了新的解决方案。
abb机器人实现无序抓取
最新发布
10-23
ABB机器人实现无序抓取可通过与西门子PLC、工业相机联合实现，其具体方法如下： ### 硬件配置 硬件组成包括ABB机器人（IRC5控制器）、西门子PLC（S7 - 1200/1500系列，支持Profinet）、工业相机（如Basler/康耐视，...
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