Open3D Poisson曲面重构【2025最新版】

已于 2025-04-14 09:52:26 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 计算机视觉 机器学习
于 2020-12-03 08:38:36 首次发布
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本文介绍了Poisson曲面重构算法，该算法在低密度区域也能构建三角形网格，适用于点云数据的三维重建。通过调整参数可以控制网格的分辨率和细节。函数基于Kazhdan和Hoppe在2013年的研究，实现中包含了法线信息处理和密度评估。代码实现部分展示了具体调用方式，结果展示部分给出了原始点云与重构后的曲面，以及根据密度赋色和删除低密度区域的效果。

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博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月14日。

一、算法原理

1、算法概述

  1、create_from_point_cloud_poisson函数实现了poisson曲面重构，函数的一个重要参数是depth它定义了用于曲面重建的八叉树的深度，因此意味着所产生的三角形网格的分辨率。更高的depth值意味着有更多细节的网格
注：此算法需要PointCloud有normals.
  2、泊松曲面重建在低密度区域也会建立三角形，甚至外推到某些区域。create_from_point_cloud_poisson函数的第二个返回值densities，指示每个顶点的密度。低密度值意味着顶点仅由输入点云中的少量点支持。因此，可以利用密度值去除低支持度的顶点和三角形。

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Open3D 泊松重建编程
ByteProwl的博客
09-20 508
在计算机视觉和计算机图形学领域，三维重建是一个重要的任务，它旨在从给定的输入数据中创建逼真的三维模型。Open3D 是一个流行的开源库，提供了丰富的功能来处理三维数据。其中，泊松重建是 Open3D 中的一个关键功能，它可以基于点云数据进行表面重建。本文将详细介绍如何使用 Open3D 进行泊松重建，并提供相应的源代码。至此，我们完成了使用 Open3D 进行泊松重建的过程。接下来，我们可以使用泊松重建算法对点云数据进行表面重建。安装完成后，我们可以开始编写泊松重建的代码。接下来，我们需要加载点云数据。
Open3D 三维重建-Poisson Surface Reconstruction (泊松曲面重建)
纵马踏花向自由
08-09 2255
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Open3D Poisson曲面重构 点云
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09-28 189
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Poisson 重建算法和 Delaunay 三角剖分算法
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04-08 1610
算法的基本思想是，对于给定的点集，找到它们之间的连线中不会穿过点集内部的所有三角形，即所谓的 Delaunay 三角剖分。同时，它也有一些缺点，如对于大规模点云数据的处理需要较长的计算时间，而且容易导致网格表面的伸缩变形等问题，因此在实际应用中需要结合实际情况选择合适的算法。Poisson重建算法是一种基于偏微分方程求解的无网格表面重建方法，它可以将无序的点云数据转化为平滑的三角形网格表面。基于点云数据构建一个带权重的无定向图，其中顶点代表点云中的点，边权重表示两个点之间的局部协方差矩阵的行列式。
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qq_45523399的博客
11-13 915
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Open3D (C++) 泊松重建【2025最新版】
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08-01 2434
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C/C++ 获取键盘事件
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Windows 系统下的 vs 中可以使用 _kbhit() 函数来获取键盘事件，使用时需要加入 conio.h 头文件 #include <conio.h> #include <iostream> using namespace std; int main() { 　　int ch; 　　while (1){ 　　　　if (_k...
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08-16 364
三、Open3D中的实现在Open3D中，泊松曲面重建可以通过调用geometry.PointCloud.reconstruct_surface_poisson（注意：这是基于Open3D的一个假设性方法名，实际中可能需要查阅Open3D的文档来确认具体的函数名）等函数来实现。这些函数通常接受点云数据作为输入，并输出一个TriangleMesh对象，该对象表示了重建后的三维网格表面。
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通过运行以上代码，可以将输入的点云数据使用Poisson曲面重构算法重构为光滑的曲面模型，并将结果保存为PLY文件，你可以根据实际需求对代码进行调整，比如调整Poisson曲面重构算法的参数或者对重构后的网格进行进一步的处理和分析。Poisson曲面重构是一种常用的方法，用于从离散的点云数据中生成光滑的曲面模型，本文中将介绍如何使用Open3D库中的Poisson曲面重构算法来重构点云数据，并提供相应的源代码示例。接下来可以使用Poisson曲面重构算法对点云进行重构。
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06-04
压缩包中含有部分3D点云文件，并有完整的以VS2010为开发平台开发的win32项目，可以完美运行。主要实现3D点云文件的曲面重建，可将残缺模型重建为较为理想的新模型却不改变模型原本的拓扑结构。
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使用其中一个球形冰淇淋勺子，我们雕刻出冰淇淋块的所有部分，我们可以在不碰到巧克力块的情况下到达，从而甚至在内部雕刻出孔洞（例如，只需从外面移动勺子就无法到达的部分）。然后，算法开始从现有三角形的边缘旋转，每次它击中球没有落下的3个点时，我们都会创建另一个三角形。因此，泊松曲面重建可能比上述方法更可取，因为它们会产生非平滑的结果、因为PointCloud点也是所得三角形网格的点vertices，无需任何修改。在下面的代码中，我们删除了密度值低于0.01所有密度值的分位数的所有顶点（和连接的三角形）。
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open3d是一个基于Python的开源库，用于处理3D数据的可视化、处理和分析。其中的曲面拟合功能可以用于将离散的3D点云数据拟合成光滑的曲面模型。 在open3d中，曲面拟合通常通过点云数据集来实现。首先，需要从3D扫描设备或其他来源获得一个点云数据集。然后，可以使用open3d的曲面拟合函数来对点云数据集进行处理。曲面拟合的目标是找到一个表面模型，使得这个模型与点云数据集的拟合误差最小化。 open3d提供了曲面拟合的多种方法，包括最小二乘法、高斯曲率、poisson曲面重建等。用户可以根据具体的应用场景和需求选择合适的曲面拟合方法。通过调用open3d的相关函数，并配合参数调节和优化，可以得到符合预期的3D曲面模型。 在实际应用中，open3d的曲面拟合功能可以用于诸如建模、医学影像处理、工程设计等领域。通过曲面拟合，用户可以从离散的点云数据中重构出平滑的曲面模型，为后续的分析和可视化提供了便利。 总而言之，open3d曲面拟合功能为处理3D数据提供了一个强大的工具，通过对点云数据集进行处理，可以得到符合实际需要的3D曲面模型。
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