Open3D 提取两片点云的重叠区域和非重叠区域【2025最新版】

已于 2025-02-23 09:14:32 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 人工智能 开发语言 算法 计算机视觉 3d
于 2021-03-09 10:10:49 首次发布
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本文介绍了如何利用Open3D库来提取两片点云的重叠区域和非重叠区域。通过讲解`numpy.where()`函数的用法，展示了从点云数据中识别重叠部分和非重叠部分的代码实现，并提供了结果展示及相关的PCL方法作为参考。

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使用Open3D库提取点云重叠和非重叠区域
DarcyCode的博客
08-17 288
在上面的代码中，“crop_point_cloud”函数将按照ICP计算得到的变换关系裁剪点云，以提取它们的重叠区域。接下来，使用“subtract_point_cloud”函数从裁剪后的点云中减去重叠区域，得到非重叠区域。接下来，我们可以使用Open3D库的函数“crop_point_cloud”和“subtract_point_cloud”提取点云的重叠区域和非重叠区域。在点云处理中，常常需要对两个点云的重叠区域和非重叠区域进行提取。本文将介绍使用Open3D库提取点云重叠和非重叠区域的方法。
使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域
2301_79325657的博客
09-04 356
本文将介绍如何使用Open3D来提取两片点云的重叠区域和非重叠区域。以上就是使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域的示例代码。通过这个方法，我们可以根据点云之间的距离信息，有效地提取出它们的重叠区域和非重叠区域，为后续的点云处理任务提供了便利。中的每个点，在KD树中搜索最近的点，并计算它们之间的距离。方法根据索引提取重叠区域点云和非重叠区域点云。为了更直观地展示结果，我们将重叠区域点云标记为红色，非重叠区域点云标记为绿色，并使用。使用Open3D提取两片点云的重叠区域和非重叠区域。
Open3D(C++) 提取两片点云的重叠区域和非重叠区域
点云侠的博客
01-16 890
提取两片点云的重叠区域和非重叠区域的C++版本代码实现。
Open3D 提取点云的重叠区域和非重叠区域
纵马踏花向自由
07-11 318
在点云处理中，提取点云的重叠区域和非重叠区域可以提供有价值的信息，用于多种应用。以下是详细解释及其作用： 配准质量评估：在多视角点云拼接或配准过程中，通过分析重叠区域，可以评估配准的质量。较大的重叠区域通常表明配准效果较好。
提取两个点云的重叠区域和非重叠区域
带你成为别人眼中的大佬！
04-01 900
在Open3D库中，可以使用estimate_normals方法为每个点云计算法线向量，并使用registration_icp方法对两个点云进行ICP配准。在进行点云配准时，很多情况下需要提取两个点云的重叠区域和非重叠区域。我们可以使用cropped_point_indices方法获取裁剪后的点云的点索引，然后使用select_by_index方法选择非重叠区域中的点云。完成配准后，我们可以使用Open3D库提供的crop_point_cloud方法将每个点云分别裁剪为重叠区域和非重叠区域。
PCL :实现提取两片点云的非重叠部分（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-24 171
PCL :实现提取两片点云的非重叠部分（附完整源码）
PCL 提取两片点云的非重叠部分【2024最新版】
点云侠的博客
03-08 36万+
PCL 提取两片点云的非重叠部分。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月29日。
【2025最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)
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点云侠的博客
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python点云处理算法整理。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年6月2日。
Open3D (C++)删除点云中重叠的点（C++详细过程版）【2025最新版】
点云侠的博客
07-04 1147
若某一点在某一距离阈值领域内不止其本身一个点，则认为其有重复点。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月6日。
PCL 提取两片点云的重叠部分并保存
最新发布
m0_51204289的博客
11-07 829
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
Open3D 点对点的ICP配准算法【2025最新版】
点云侠的博客
10-29 38万+
python实现的点对点的迭代最近点ICP算法。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年2月2日。代码在Open3D 0.18.0中测试通过
OPEN3D（python）学习笔记-1.1 读取点云数据
qq_24219039的博客
04-22 3368
open3D，点云读取
PCL点云处理之重叠区域点云获取方法一（一百一十二）
weixin_44329757的博客
03-18 1000
获取重叠区域的点云是很多算法的预处理步骤，这里介绍一种基于KD树的简单获取重叠点云方法。
使用编程语言中的CloudCompare库来删除点云中的重叠点
2301_79326930的博客
09-27 230
点云是由大量的三维点坐标组成的数据集，它在许多领域中被广泛应用，如计算机视觉、机器人、地理信息系统等。然而，由于多个扫描或采集过程中的误差或重叠，点云数据中可能存在重叠的点。在处理点云数据时，我们通常需要清理这些重叠点，以确保数据的准确性和可靠性。CloudCompare是一个流行的开源点云处理软件，它提供了丰富的功能和库，可以用于点云数据的处理和分析。在我们的情况下，我们希望删除重叠的点，所以我们将设置一个条件来排除重叠的点。现在，我们可以使用CloudCompare库中的函数来删除重叠的点。
Open3D 删除点云中重叠的点（方法一）
纵马踏花向自由
07-07 637
在点云处理中，重叠点（即重复点）可能会对数据分析和处理的结果产生负面影响。因此，删除重叠点是点云预处理中常见且重要的步骤。
云比对——点云中重叠点的删除（编程指南）
PixelNinja的博客
08-13 293
CloudCompare是一个功能强大的点云处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的扩展性，能够满足各种点云处理需求。下面我们将使用C++编写一个简单的程序，通过CloudCompare的API实现点云中重叠点的删除。同时，还提到了其他点云处理库和工具的存在，鼓励开发者根据实际需求进行选择和开发。然而，由于设备误差等因素，点云中可能存在一些重叠的点，而这些重叠点可能会对后续处理和分析造成干扰。本文将介绍如何使用编程语言来处理点云数据，删除其中的重叠点，以提高数据质量和准确性。方法来删除重叠点，最后使用。
Open3d点云处理之边缘提取
kolentonmk的博客
12-01 3143
注意：pcd.compute_boundary_points()函数只能读取tensor格式的点云，如何读取tensor请参考空间里点云读取的文章。点云处理工具：open3d==0.17。
PCL点云处理之非重叠区域点云获取方法一（一百一十三）
weixin_44329757的博客
03-18 419
和上一篇文章刚好相反，有时候我们需要的是非重叠区域的点云，来达到一些效果。
CloudCompare——删除点云中重叠的点【2025最新版】
点云侠的博客
12-14 8843
使用CloudCompare软件删除点云中重叠的点，爬虫和抄袭狗就不要来丢人现眼了，你爬不全也抄不对。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月11日。
提取点云重叠部分 correspondenceestimation
09-14
点云是由一系列离散的三维点组成的数据集，用于表示物体的形状和表面信息。在点云处理中，经常需要找到不同点云之间的重叠部分，以便进行特征匹配、配准、形状对齐等应用。而提取点云重叠部分的关键是通过对应点估计（correspondence estimation）。 对应点估计是指在两个或多个点云之间建立点之间的对应关系。通常通过特征描述子进行点云间的特征匹配，找到相似的特征点对应关系，从而建立点云的对应关系。常用的特征描述子包括SIFT、SURF和SHOT等。 在点云重叠部分提取的过程中，首先需要对每个点云进行特征提取，计算每个点的特征描述子。然后，通过比较两个点云的特征描述子，找到最匹配的特征点对应关系。 在找到对应点之后，可以通过计算点云之间的变换矩阵，将重叠部分的点云进行配准或形状对齐。配准是将点云投影到同一坐标系下，并使之尽可能重合；而形状对齐则是通过调整点云的姿态和尺度，使得它们的形状相似。 对应点估计在计算机视觉和三维重建领域有广泛的应用。例如，在目标识别中，可以通过对应点估计将3D模型与场景中的点云进行匹配，从而实现目标的识别与定位。此外，在虚拟现实和增强现实中，对应点估计也被用于生成虚拟物体与真实场景之间的精准对应关系。 综上所述，通过对应点估计可以提取点云重叠部分，为后续的点云处理任务提供必要的基础。
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