Open3D 彩色点云配准【2025最新版】

已于 2025-02-18 10:15:07 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 机器学习 人工智能 开发语言 3d
于 2021-02-13 07:58:21 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/113798889
本文详细介绍了Open3D中彩色点云配准的算法原理，包括原理概述和代码解析，并展示了从初始位置到point-to-plane配准再到彩色点云配准的逐步结果。
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Open3D快速全局配准——点云配准的加速利器
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03-31 801
在三维点云处理领域，点云配准是一个十分重要且常见的任务。随着技术的不断发展，点云配准的精度和效率也得到了极大的提升。本文将介绍一种名为Open3D快速全局配准的算法，它可以在大规模点云数据中实现快速的全局配准，是点云配准中的一款强有力的工具。通过上述代码，我们可以看到，Open3D快速全局配准算法能够在大规模点云中实现快速的全局配准，并且具有较高的精度和效率，是点云配准中的一款强有力的工具。接下来，我们随机生成两个点云并对其中一个点云进行旋转变换。Open3D快速全局配准——点云配准的加速利器。
Open3D 点云配准——可视化匹配点对之间的连线【2025最新版】
点云侠的博客
09-16 2651
可视化源点云和目标点云中匹配点对之间的连线，这对于配准，尤其是粗配准阶段，查看错误匹配关系很有帮助。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。
Open3D点云配准
qq_52040083的博客
11-22 705
点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵，将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。的全部信息，因此，我们需要进行多视角的扫描点云数据，在数据处理中需要将。各片点云数据纳入到一个统一的坐标系中再进行后续的应用。由于设备和空间的限制，我们往往不能一次性完整的获得扫描的场景或者物体。基于点特征的的配准 ICP、Color ICP、Trimed-ICP。一到一个世界坐标系的过程称之为点云配准或者点云拼接。
Open3D RGBD图显示彩色点云
lzfshub
12-07 1759
import os import numpy as np import open3d as o3d from openni import openni2 import cv2 #打开文件路径 openni2.initialize() dev = openni2.Device.open_any() print(dev.get_device_info()) depth_stream = dev.create_depth_stream() depth_stream.start() cap = cv2.Vi
论文解读 | 基于双分支特征交互的 3D 点云配准方法
旷视开发者技术社区
03-21 3746
此篇论文已被AAAI 2022 收录，论文链接请见“阅读原文”。3D 点云配准是匹配和叠加在不同时间、不同视角以及不同传感器下获取的两个或多个点云的过程，此技术被广泛应用于三维场景重建（3...
【2025最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)
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Open3D—— RGBD图像【2025最新版】
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Open3D中关于RGBD图像的相关操作，文章内容来自官网教程翻译，修改了官网代码的部分bug。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月23日。
Open3D 点云颜色渲染
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08-12 748
点云是由大量的点构成的三维空间数据集合，可以用来表示物体的表面形状。为了提高点云的可视化效果，我们可以使用颜色渲染技术为点云添加逼真的颜色。通过以上步骤，我们成功地为点云添加了颜色信息，并实现了点云的可视化。Open3D 提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们更方便地处理和可视化点云数据。它提供了丰富的功能来处理点云数据，包括点云的读取、预处理、配准、重建以及可视化等。通过加载点云数据集并进行简单的处理，我们可以为点云添加逼真的颜色，并实现点云的可视化。接着，我们对点云进行了降采样和离群点移除的处理。
最新三维激光扫描点云练习题库（持续同步更新ing）
最新发布
「 刘一哥与GIS的故事」
09-08 1773
最新三维激光扫描、激光雷达、倾斜点云、点云处理软件等，练习题库，包括单选题、多选题、判断题、名词解释、简答题等，持续同步更新ing！
Open3D 点云配准-基本原理
纵马踏花向自由
08-12 1270
点云配准（Point Cloud Registration）是将两个或多个点云数据集对齐到一个共同坐标系的过程。其目的是找到最佳的变换矩阵（包括旋转和平移），使得一个点云（源点云）与另一个点云（目标点云）尽可能匹配。点云配准在计算机视觉、机器人导航、3D重建等领域有广泛应用。
三维点云的配准和融合
07-21
基于MATLAB的三维点云的配准和融合
Open3D点云配准介绍-点云之间进行配准
DSK_981029的博客
07-19 830
介绍了如何用Open3D进行点云之间的配准
实现多幅点云配准的Open3D方法
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03-31 638
在这里，我们使用了ICP（最近邻迭代最小平方）算法作为点云配准的方法，它可以通过最小化两个点云之间的距离来寻找最佳刚性变换。多幅点云配准是指将多个单独的点云进行配准，使它们相互对齐以便进一步处理。Open3D是一个流行的开源库，提供了多种点云操作的函数，包括点云配准。在上面的代码中，我们传递了由变换函数TransformationEstimationPointToPoint生成的变换矩阵作为参数，这是一个基于点到点距离计算的变换方法。通过上述步骤，我们成功地实现了多幅点云配准，并得到了最优变换矩阵。
Open3D 点云配准-点对面的ICP算法配准（精配准）
纵马踏花向自由
07-09 2765
基于点对面的ICP（Iterative Closest Point）配准算法是ICP的一种变体，它通过最小化源点云中每个点到目标点云表面的距离来实现配准。与传统的点对点ICP算法相比，点对面ICP可以在某些情况下提供更好的配准精度，特别是当目标点云具有复杂的几何形状时。
Open3D 点云配准-点对点的ICP算法配准（精配准）
纵马踏花向自由
07-11 1256
ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是一种用于配准两组点云数据的经典算法，广泛应用于计算机视觉和机器人学中的三维重建和姿态估计。
Open3D 点云配准-PCA算法配准（粗配准）
纵马踏花向自由
07-10 1080
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种用于降维和特征提取的统计方法。在点云处理中，PCA可以用于点云配准（alignment），即通过对齐两个点云的主成分轴来进行粗略的配准。
三维点云配准
weixin_44179561的博客
06-02 5059
点云数据 点云数据通常表示为N行，至少3列的矩阵，其中N表示点的数量，每一行代表一个点。通常3列分别是点在空间中（x，y，z）的坐标。如果点云数据有除空间中坐标外的附加信息，如来自LIDAR传感器的点云数据，那么它可能具有每个点的附加值，例如“反射率”，其是在该位置中障碍物反射多少激光光束的量度。 在这种情况下，点云数据可能是N×4阵列。 三维点云配准 点云的配准过程，就是求两个点云之间的一个旋转平移矩阵，源点云通过旋转平移矩阵后，变换成和目标点云矩阵相同的矩阵。 可以表示为以下方程： 其中，pt，ps
Open3D Python加载点云RGBD生成彩色点云
physuleo的博客
01-10 1431
import osimport sysplt.show()
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