不枯石-优快云博客

原创 Matlab提取点云的公共区域提取

本文介绍了使用MATLAB实现点云公共区域提取的方法。通过在同一坐标系下将两片点云划分为公共区与非公共区，可有效提升后续处理效果。实验以"兔砸"点云为例，对原始点云添加微小噪声后，利用KNN搜索计算点间距离，通过阈值分割提取公共区域（黄色）和噪声区域（红色）。结果表明该方法能准确识别公共区域，为点云配准、三维重建等任务提供可靠基础。

2025-11-20 18:34:10 52

本文介绍了基于鲁棒核函数的点云配准方法及其Matlab实现。传统ICP算法对噪声和离群点敏感，而通过引入Huber、Cauchy等鲁棒核函数，可动态调整权重以降低异常点影响。文章详细阐述了Matlab实现流程：数据预处理、核函数选择、ICP迭代优化及结果评估，并提供了GUI工具支持参数调整和可视化。该方法在三维重建、自动驾驶、工业检测和医学影像等领域具有重要应用价值，能有效提高不同噪声场景下的配准精度。实验结果表明，可变核函数策略显著提升了配准的鲁棒性和适应性。

2025-10-02 16:33:54 716

原创 Matlab通过GUI实现点云的GICP配准

GICP 的鲁棒性可抵抗点云噪声（如路面杂物干扰），快速收敛满足实时性要求（MATLAB 可通过 GPU 加速进一步提升效率）。：通过多视角（如激光雷达、结构光相机）采集点云，用 GICP 配准拼接为完整三维模型，解决 “单视角点云遮挡” 问题；：通过 GICP 将实时 LiDAR 点云与预存高精地图配准，实现车辆定位（精度达厘米级），适应雨天、强光等复杂环境；：将实测零件点云与设计模型（CAD 导出点云）通过 GICP 配准，计算对应点距离偏差，判断是否符合公差标准；

2025-10-02 14:03:19 1311

原创 Matlab通过GUI实现点云的快速全局配准(FGR)

FGR（快速全局配准）是解决传统ICP算法痛点的点云配准方法，具有无需初始变换、处理快速和鲁棒性强的特点。MATLAB2020a及以上版本通过pcregisterfgr函数实现FGR，流程包括点云预处理、特征提取、匹配优化和配准评估。FGR适用于三维重建、工业检测、自动驾驶和医疗影像等领域。本文还提供了不依赖特定MATLAB版本的FGR实现代码，包括基础版和GUI版，增强了算法的通用性。配准结果虽为粗配准，但为点云处理提供了灵活解决方案。

2025-10-01 23:18:27 1814

原创 Matlab通过GUI实现点云的最小二乘法(Kabsch)配准

本文介绍了基于Kabsch算法的点云最小二乘配准方法及其Matlab实现。Kabsch算法通过最小化对应点对的均方误差，利用奇异值分解(SVD)求解最优旋转矩阵，具有 publicado 高效精确的特点。文章详细阐述了算法原理和Matlab实现流程，包括点云中心化、协方差矩阵计算、SVD分解等关键步骤，并提供了最简版和GUI版两种实现代码。该方法在三维重建、机器人技术、工业检测等领域有广泛应用。作者强调实践的重要性，建议读者通过实际调试过程深入理解算法。

2025-10-01 12:24:17 1596 1

原创 Matlab通过GUI实现点云的PCA配准(附最简版)

本文介绍了使用Matlab实现点云PCA配准的方法。PCA配准通过主成分分析提取点云几何特征，实现不同坐标系下点云的初步对齐（粗配准）。Matlab提供了丰富的点云处理工具和矩阵运算功能，使PCA配准实现更高效。文章详细讲解了PCA配准的流程：数据预处理、质心与协方差矩阵计算、主成分求解、变换矩阵估计及结果可视化。同时提供了最简版和GUI版两种实现代码，并介绍了该技术在三维重建、逆向工程等领域的应用。PCA配准作为粗配准方法，可与ICP算法结合提升精度，具有广泛的应用价值。

2025-09-30 17:27:07 897

原创 Matlab通过GUI实现点云的随机一致性(RANSAC)配准

本文介绍了使用Matlab进行点云RANSAC配准的方法。点云配准是将不同视角的点云数据统一到同一坐标系的关键技术，在三维重建、机器人导航等领域有重要应用。文章详细说明了基于Matlab的实现流程：1）数据预处理包括点云读取、降采样和特征提取；2）RANSAC核心配准通过随机采样、模型估计和内点计数实现；3）结果优化与评估。提供了最简版和GUI两种实现方式，其中GUI版本支持参数调整和可视化。该方法适用于三维重建、机器人定位、逆向工程等场景，Matlab的封装函数和可视化工具简化了开发流程。实验结果表明，R

2025-09-30 16:46:32 2651

原创 Matlab通过GUI实现点云的ICP配准

本文介绍了使用Matlab进行点云ICP配准的方法。ICP算法通过迭代优化最小化两组点云间的距离误差，实现精准对齐。Matlab的PointCloudToolbox提供了高效实现，包括pcregistericp函数和可视化工具。配准流程分为数据预处理、ICP迭代优化和结果评估三个阶段，涉及去噪、下采样、特征匹配等步骤。文章还提供了最简版和GUI版两种实现代码，并展示了配准效果。该方法可应用于工业检测、机器人导航、文物修复等领域，具有操作简便、矩阵运算高效等优势。

2025-09-28 22:29:06 1155

原创 Matlab通过GUI实现点云的双边(Bilateral)滤波(附最简版)

本文介绍了使用Matlab实现点云双边滤波的方法。双边滤波作为一种非线性滤波技术，能够有效去除噪声并保留点云的关键特征。文章详细阐述了双边滤波的原理、Matlab实现流程（包括数据准备、参数设置、滤波执行和结果评估）及其在工业检测、自动驾驶等领域的应用。同时提供了两种实现方式：最简版代码和GUI交互版本，便于用户根据需求选择。通过调整空间域和属性域参数，可优化滤波效果。该方法适用于多种点云数据类型，为三维点云处理提供了有效的预处理工具。

2025-09-28 17:25:41 895

原创 Matlab通过GUI实现点云的导向(引导)滤波(附最简版)

本文介绍了点云引导滤波的原理、实现及应用。点云滤波是三维数据处理的关键步骤，旨在去除噪声保留特征。引导滤波通过"导向点集"指导滤波过程，在平滑噪声的同时保持边缘细节。MATLAB实现包含6个步骤：数据准备、预处理、导向点生成、邻域搜索、权重计算和结果评估。该技术广泛应用于工业检测、逆向工程、自动驾驶等领域，具有边缘保持、自适应平滑和计算高效等优势。文中提供了MATLAB代码示例和GUI实现，展示了从添加噪声到滤波的完整流程，验证了引导滤波在点云处理中的有效性。

2025-09-27 22:19:19 884

原创 Matlab通过GUI实现点云的坡度滤波(附最简版)

筛选出坡度小于阈值的点作为目标点（如groundIndices = slopeDegrees < slopeThreshold），再通过select函数提取目标点云（如ptCloudGround = select(ptCloudClean, groundIndices)），非目标点云可通过~groundIndices提取（如ptCloudNonGround = select(ptCloudClean, ~groundIndices)）。：使用pcshow函数对比原始点云与滤波后点云（如figure;

2025-09-27 21:24:41 836

原创 Matlab通过GUI实现点云的中值滤波(附最简版)

本文介绍了使用Matlab进行点云中值滤波的方法。中值滤波通过计算每个点邻域坐标的中值来去除噪声，相比均值滤波能更好保留几何特征和边缘信息。文章详细讲解了Matlab实现流程，包括数据导入、邻域搜索、核心算法及自适应改进方法，并提供了性能优化策略。中值滤波在三维重建、自动驾驶、工业检测等领域有广泛应用，具有保持边缘、去除脉冲噪声等优点，但也存在计算量大、参数敏感等不足。最后给出了最佳实践建议和两种实现版本（最简版和GUI版），通过窗帘点云示例展示了滤波效果。

2025-09-26 17:30:43 1048

原创 Matlab通过GUI实现点云的均值滤波(附最简版)

本文介绍了使用Matlab进行点云均值滤波的方法。均值滤波是一种基础的点云预处理技术，通过计算每个点邻域内坐标的算术平均值来抑制噪声和平滑表面。文章详细说明了Matlab中的两种实现方式：直接调用内置函数和基于KD-Tree的自定义实现，并提供了完整的代码示例，包括最简版和GUI版本。关键参数调优建议包括邻域点数k或搜索半径r的选择，以及如何结合统计离群剔除提高效果。典型应用场景涵盖三维重建、工业检测、自动驾驶等多个领域。均值滤波因其简单高效成为点云预处理链中的重要环节，可与其他算法结合为后续处理提供高质量

2025-09-26 17:05:40 483

原创 Matlab通过GUI实现点云的半径滤波(Radius Outlier Removal）

本文介绍了使用Matlab实现点云半径滤波（Radius Outlier Removal）的方法。该方法通过设定球形搜索半径和最小邻居点数，剔除孤立或稀疏的离群点，保留结构化主体点云。文章详细说明了核心原理、MATLAB实现流程（包括KD-Tree构建、半径搜索、掩膜生成等步骤）、关键参数选择建议（radius和minN的设置），以及常见应用领域（如自动驾驶、测绘、工业检测等）。同时提供了精简版和GUI版两种实现代码，并展示了不同参数下的滤波效果对比。该方法实现简单，对单点噪声去除效果显著，是点云预处理的重

2025-09-25 17:12:51 649

原创 Matlab通过GUI实现点云的统计滤波(附最简版)

本文介绍了使用Matlab进行点云统计滤波的方法。统计滤波是一种基于邻域统计信息去除离群点的算法，通过计算每个点到其k个邻域点的平均距离，剔除显著偏离全局统计特性的点。文章详细说明了算法原理（基于高斯分布假设）、Matlab实现流程（包括数据读取、参数设置和可视化）以及典型应用场景（如自动驾驶、地形测绘等）。同时提供了两种实现方式：最简版代码和带GUI的交互式工具，后者支持参数调节和结果保存。该方法具有原理简单、计算高效的特点，适用于点云数据预处理。

2025-09-25 12:44:16 587

原创 Matlab通过GUI实现点云的最远点下采样(Farthest point sampling)

本文介绍了使用MATLAB实现点云最远点采样(FPS)的方法。FPS是一种能保持几何结构空间覆盖性的贪心下采样策略，通过逐步选取距离已选点集合最远的点，在降低数据量的同时保留关键区域特征。文章提供了核心MATLAB代码实现（约20行），分析其O(KN)的时间复杂度，并建议在大规模点云时先进行体素粗采样再FPS。同时展示了FPS在深度学习、点云配准、曲面重建等场景的应用价值，对比了其保留几何结构优势与计算量较高的特点。此外还介绍了GPU加速、带属性采样等扩展技巧，为点云处理提供了质量优先的下采样方案。

2025-09-23 15:56:40 1552

原创 Matlab通过GUI实现点云的随机(Random)下采样(附最简版)

本文介绍了使用MATLAB进行点云随机下采样的方法与应用。随机下采样通过随机选取部分点来减少点云数据量，适用于快速预处理场景。文章详细说明了MATLAB实现流程（包括数据读取、采样设置、执行和可视化），并分析了其优缺点（计算快但可能丢失几何特征）。提供了两种实现方式：基础代码版和带GUI的交互式版本，支持比例采样和固定点数采样。该方法适用于点云预览、深度学习预处理、SLAM等场景，建议根据需求组合多种采样策略。文中还包含完整的MATLAB代码示例和可视化效果说明。

2025-09-23 14:09:27 936

原创 Matlab通过GUI实现点云的采集点可控均匀(Uniform)下采样

本文介绍了使用MATLAB进行点云均匀下采样的技术方法与应用。主要内容包括：1) 技术原理与MATLAB实现特点，重点介绍了pcdownsample等函数的使用；2) 详细实现流程，涵盖基础均匀采样、网格采样、分层采样和自适应采样等5种方法；3) 主要应用领域，包括地形处理、BIM建模、机器人导航等；4) 高级技巧与最佳实践，如采样率自适应选择和质量评估方法。文章还提供了一个基于GUI的均匀下采样程序实现，并指出均匀采样与体素采样的本质区别在于保持原始点云位置不变。该技术能有效减少数据量同时保持空间分布特征

2025-09-22 18:15:07 605

原创 Matlab通过GUI实现点云的自定义条件滤波

本文介绍了使用MATLAB进行点云条件滤波的技术与方法。主要内容包括：1）技术原理，通过属性筛选、逻辑运算等方式实现点云数据的定制化筛选；2）实现流程，详细展示了单条件、多条件组合滤波及可视化评估的代码实现；3）应用领域，涵盖自动驾驶、建筑工程、工业检测等多个场景；4）高级技巧，如动态条件设置和多阶段滤波。文章还提供了一个基于传统figure界面的交互式点云裁剪程序示例，支持实时调节范围、可视化效果和结果保存。该技术为点云数据处理提供了灵活高效的解决方案。

2025-09-22 17:51:50 892

原创 Matlab通过GUI实现点云的曲率下采样

本文介绍了使用MATLAB实现点云曲率下采样的技术方法和应用。通过主成分分析计算点云曲率，识别高曲率特征点进行选择性保留，在文物数字化、工业检测、自动驾驶等领域具有重要应用价值。文章详细讲解了MATLAB实现流程，包括数据预处理、曲率计算、自适应采样和结果评估，并提供了GUI程序实现。该技术能在减少数据量的同时保留关键几何特征，为三维视觉应用提供高效的数据处理方案。

2025-09-21 18:24:39 995

原创 Matlab通过GUI实现点云的体素下采样

本文介绍了使用MATLAB进行点云体素下采样的技术方法与应用。点云体素下采样通过将三维空间划分为体素网格，在每个体素内选择代表性点，实现数据降维。MATLAB提供pcdownsample函数支持多种采样方法，并详细演示了数据准备、参数调优和结果可视化流程。该技术在自动驾驶、三维重建、机器人导航等领域有广泛应用，能显著提高处理效率。文章还提供了体素大小选择建议和最佳实践方案，包括组合使用其他滤波器等优化方法。最后通过GUI界面演示了完整的点云处理流程，展现了MATLAB在三维数据处理中的便捷性和高效性。

2025-09-21 16:44:30 763

原创 Matlab通过GUI实现图片的读取、自定义显示和保存

本文介绍了MATLAB在图像处理中的基础操作，包括图像读取(imread)、显示(imshow)和保存(imwrite)功能。详细讲解了原始图像显示、自定义颜色映射、多图布局等可视化技巧，以及不同格式(JPEG/PNG/TIFF)的保存方法和参数设置。文章还展示了这些功能在工业检测、医学影像和科学研究中的实际应用案例，并提供了格式选择建议、性能优化和错误处理等实用技巧。通过示例代码演示了完整的图像处理流程，突出了MATLAB在图像处理领域的强大功能和易用性。

2025-09-20 09:48:14 1071

原创 Matlab通过GUI实现点云的读取、自定义显示和保存

本文介绍了使用MATLAB 2020a进行点云处理的基础操作。主要内容包括：1）点云文件(pcd/ply/txt)的读取方法；2）点云的可视化显示功能，支持原始颜色、自定义单色和随机染色三种显示模式；3）点云数据保存为PLY格式的方法。文中提供了一个完整的点云浏览器GUI程序实现，包含文件操作、颜色显示和3D可视化等功能。相比于Python，MATLAB的点云处理更加高效便捷，界面友好。该工具适用于点云的快速查看和简单处理需求。

2025-09-20 09:17:38 956

原创 Cloudcompare实现在模型上进行点云(下)采样

CloudCompare是一款开源三维点云处理软件，提供三种点云采样方式：泊松采样（基于最小距离阈值实现均匀分布）、随机采样和格网采样。操作步骤包括模型导入、选择采样工具、设置参数（点数、最小距离等）和结果导出。泊松采样因其均匀性适用于地形测绘、文物数字化等场景，而随机采样适合快速生成点云。软件还支持批处理和大模型优化，可通过调整参数控制点云密度。注意直接提取模型点云可能仅获轮廓，需通过采样获取全面覆盖的点云数据。

2025-09-18 22:57:05 988

原创 Python实现在模型上进行点云(下)采样

本文介绍了使用Python和Open3D库进行模型点云下采样的方法。核心是通过泊松采样算法，在三维模型表面生成均匀分布的点云，既能保留关键几何特征，又能减少数据冗余。文章详细说明了实现步骤：安装Open3D、加载模型、设置采样参数、执行采样及结果处理。该方法适用于三维扫描数据精简、实时渲染优化、机器学习预处理和点云配准等场景。实验以兔子模型为例，展示了10000个采样点的提取效果，并指出可通过调整参数控制点云密度。该方法能有效平衡数据精度与计算效率。

2025-09-18 22:36:04 891

原创 Python实现提取地面并计算点云占地(投影)面积

本文介绍了一种基于Open3D的激光点云自动地面提取与面积计算方法。算法通过自适应阈值分割地面点，投影至水平面后采用凸包或最小外接矩形计算面积，适用于地形测绘、城市规划等场景。程序已封装为Python模块和GUI工具，支持多种点云格式，无需人工干预即可输出面积数值和可视化结果。文章详细说明了算法流程，并展示了实际应用效果，具有自动处理、结果可溯源等特点。

2025-09-17 20:46:49 282

原创 Python实现点云线状、面状和体状提取

本文介绍了点云数据中线状、面状和体状特征的几何提取方法。针对无结构点云数据，通过局部协方差分析计算几何指数（Linear/Planar/Scattering），将点云高效分类为三类基元，实现95%以上的数据压缩。详细阐述了技术流程（KD-Tree近邻搜索、特征值分解、阈值决策）和关键难点（邻域尺寸敏感、噪声处理、断裂修复等），并给出了城市测绘、工业检测、BIM建模等领域的典型应用案例。最后提供了基于Open3D的Python实现代码，包含Otsu自动阈值和GUI交互功能，可有效提取点云中的线状结构特征。该方

2025-09-17 17:49:42 1923

原创 Python实现点云平均密度的计算

本文介绍了两种点云密度计算方法：Open3D内置函数和KD-Tree手动实现。Open3D方法简单高效，适合快速实现和产品级应用，但功能单一；KD-Tree方法灵活可控，支持自定义参数和扩展功能，但代码复杂度高。两种方法在示例点云上计算结果一致，实际选择需根据项目需求：追求效率选Open3D，需要定制化则用KD-Tree。文中提供了完整代码实现和典型应用场景分析，为点云处理提供了实用参考。

2025-09-12 10:56:45 879

原创 Python实现点云法向量各种方向设定

本文介绍了点云法向量定向的四种方法：坐标轴对齐法、相机位置定向法、最小生成树法和质心定向法。坐标轴法简单快速适合水平点云，相机法直观有效但需相机信息，MST法能处理复杂拓扑但计算量大，质心法适合凸形物体。文章通过GUI程序展示了不同方法的效果，建议根据实际场景组合使用这些方法。不同定向方法各有利弊，需结合点云特性和应用需求选择合适方法。

2025-09-12 09:52:46 3005

原创 Python实现点云动态移动和动态配准

摘要：本文介绍了点云的动态移动和动态配准方法，重点分析了在机器人导航、自动驾驶等场景中的应用。文章详细阐述了动态移动（通过SE(3)变换模拟点云运动）和动态配准（使用ICP/NDT算法实现帧间对齐）的实现流程，并提供了基于Open3D的核心代码。同时探讨了预测初值、NDT配准、GPU加速等进阶技巧，以及这些方法在SLAM、焊缝跟踪等实际场景中的应用价值。最后通过兔形点云实例演示了动态移动和配准的完整实现过程。

2025-09-07 08:56:15 1297

原创 Python实现生成直线、折线、曲线和二维曲面点云

本文介绍了直线、折线、曲线和二维曲面点云的生成方法及应用。通过参数定义、方程建模、采样策略等步骤，使用NumPy/SciPy等工具生成点云数据。详细讲解了直线、折线、B样条曲线和双线性曲面的生成算法，包括核心代码和典型应用场景。还提供了基于Tkinter和Open3D的GUI程序，支持交互式生成和可视化点云数据。这些基础点云生成技术可广泛应用于标定、检测、建模和虚拟现实等领域。

2025-09-07 07:41:39 955

原创 Python实现生成矩形框、三角形框、六边形框和圆环点云

本文介绍了使用Python生成几何轮廓点云的方法，重点展示矩形、三角形、六边形边框和圆环点云的生成技术。通过NumPy实现参数化采样，可控制线宽、密度和噪声，适用于工业检测、计算机视觉等领域。文章详细说明了每种几何形状的生成步骤、核心代码和典型应用场景，并提供了综合对比表和进阶技巧。最后展示了一个基于Tkinter的GUI程序，可交互式生成不同形状的边缘点云。该方法能高效生成高信噪比的轮廓数据，为后续处理提供优质输入。

2025-09-06 18:24:16 1048

原创 Python实现生成矩形、三角形、六边形和圆形点云

本文介绍了使用Python生成规则几何形状点云的方法，包括矩形、三角形、六边形和圆形。主要内容包括：1）基本步骤概述，涵盖参数定义、采样、噪声添加和可视化；2）四种几何形状的具体生成算法和示例代码；3）应用场景分析，如工业检测、机器人导航和虚拟现实；4）综合程序实现，通过Tkinter界面实现点云生成与可视化。文中详细说明了每种形状的采样算法（如重心坐标法、极坐标采样）和实现细节，并提供了完整的Python代码示例。该内容为三维点云处理的基础技术，适用于计算机视觉、机器人学等领域的研究和开发。

2025-09-06 17:51:42 1070

原创 Python实现最简深度学习的点云补全算法

本文介绍了一种基于神经网络的点云补全方法。该方法采用无监督学习方式，通过小型MLP网络回归SDF值来修复残缺点云。核心步骤包括点云归一化、随机采样、SDF回归训练和Marching Cubes网格提取。相较于传统深度学习需要大量训练数据，该方法无需配对样本，仅需GPU即可运行。文章提供了详细的参数调整建议，并分析了算法在薄壁、尖锐边缘等场景的局限性。实验以残缺兔子点云为例，展示了从SDF场提取补全点云的过程。虽然效果不如数据驱动方法精确，但提供了一种轻量级的几何合理性补全方案，适合机械零件、文物修复等局部缺

2025-09-05 10:03:45 964

原创 Python实现非深度学习的点云补全算法

本文介绍了点云补全技术的两类主要方法：传统方法和深度学习方法。传统方法包括基于几何的插值、基于模型/模板的匹配和基于多视角的图像融合，适用于小范围缺损且几何规则的应用场景，计算效率高但难以处理复杂拓扑。深度学习方法则通过3D-CNN、PointNet、GAN等技术实现端到端训练，能处理大面积缺失并恢复丰富细节，但对数据量和计算资源要求较高。文中还给出了一个基于线性插值的点云补全算法实例，展示了窗帘点云的补全效果。两类方法各具优势，传统方法适合资源受限的离线任务，而深度学习方法更适用于要求高质量的在线场景。

2025-09-05 08:18:51 1124

空空如也

空空如也