Open3D 从体素网格构建八叉树【2025最新版】

已于 2025-01-01 09:34:15 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 可视化 计算机视觉 开发语言 3d
于 2021-04-07 20:04:54 首次发布
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本文详细介绍了如何使用Open3D库从体素网格构建八叉树，并展示了相应的代码实现和结果。通过将体素网格视为3D空间中的点，每个体素作为八叉树的叶节点，从而实现体素化到八叉树的转化。同时，还展示了从八叉树反向构建体素网格的过程。

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博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。

一、主要函数

1、体素网格

  关于体素网格，见：Open3D 点云和三角网的体素化

2、从体素网格构建八叉树

  函数create_from_voxel_grid(voxel_grid)从Open3D的VoxelGrid几何结构中构造八叉树。 输入VoxelGrid的每个体素都被视为3D空间中的一个点，其坐标对应于该体素的原点。 每个叶节点都采用其相应体素的颜色。

3、从八叉

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使用 Open3D 构建体素网格八叉树
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03-31 612
Open3D 是一个广泛使用的开源库，为用户提供可以轻松实现八叉树的功能。体素网格是用于表示空间中物体的离散化数据结构，在三维坐标系中等距离分割空间形成的正方体组成。总之，使用 Open3D 构建八叉树是一个相对简单的过程。通过几行代码，我们可以获得一个功能强大的八叉树数据结构，这对于许多三维任务都是必不可少的。除了简单的点查询外，八叉树还可以支持其他高级操作，例如计算八叉树内物体的体积、标记和删除节点等。外，八叉树还可以支持其他高级操作，例如计算八叉树内物体的体积、标记和删除节点等。
Open3D 点云的体素化
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体素化（Voxelization）是将三维空间数据（例如点云）转换为体素网格（Voxel Grid）的过程。体素类似于三维像素，是一个小立方体单元，用来表示三维空间中的一个区域。通过将点云数据体素化，可以简化计算、加速处理、减少噪声以及方便后续的三维数据处理和分析。
线性八叉树_八叉树 - chunlinge - 博客园
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(一)基本原理用八叉树来表示三维形体，并研究在这种表示下的各种操作及应用是在进入80年代后才比较全面地开展起来的。这种方法，既可以看成是四叉树方法在三维空间的推广，也可以认为是用三维体素阵列表示形体方法的一种改进。八叉树的逻辑结构如下：假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内，C的边长为2 n，形体V C，它的八叉树可以用以下的递归方法来定义：八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应，树根与...
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八叉树地图适合做大地图的建模，因为地图较大的情况下，体素图会占据大量的空间，不利于存储，因此八叉树地图适合做全局地图建模，用于做全局规划。体素图因为数据结构简单，建模速度快，因此适合做局部小地图的建模，用于局部规划，做动态避障。也就是说，在一定大小的三维空间内，
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前言 　　对于网格生成这个主题，之前的网格生成系列的三篇博客文章分别介绍了MC算法，SMC算法以及Cuberille算法三种方法。同时还有一篇介绍网格生成与种子点生长算法高效结合的算法。本篇文章继续这一主题，介绍采用八叉树结构来进行网格生成的算法，这个算法并不是独立于之前介绍的算法，而是基于了SMC算法，同时也采纳了一些MC算法范畴内的思想。换句话说，就是使用八叉树对上述网格生成进行改良，从
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上一章介绍从点云构建八叉树，对点云所在体素进行了可视化显示，这里可以对体素构建八叉树，可视化显示八叉树的具体划分结构。
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都是伪代码哈 tree { boundingbox leftfowardup//children1 ...7 chilren maxDeep } 一个深度限制，一个包围盒，8个孩子 那么需要构建，那就插入物体 物体包围盒是box node_level_0检查，是否包围盒大于box，0层级特殊处理，0的包围盒小于box就直接加入0级，return了。 继续正常情况，物体包围盒小于0级包围盒。 那么就Try一下八个子树，那么分情况。 1 如果子树包围盒小于
第22.7节 性能篇-使用八叉树结构来管理场景
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天下武功，唯快不破 最近网友问了关于点云、倾斜摄影数据的性能优化问题。本来想刀枪剑戟、斧钺勾叉给弄了，但是后来想性能其实是个系统问题，要在第22节分成数小节扎扎实实的讲一讲。 鸣谢 非常感谢王锐王大神的cookbook，我准备主要参考它里面关于性能的一章。也就是第8章。 本节资源 本文集包括本节所有资源包括模型代码都在此下载，按节的序号有文件或文件夹： 注意： 务必使用浏览器打开： 链接：https://pan.baidu.com/s/13gwJLwo_LbRnN3Bl2NXXXw 提取码：xrf5 问题描
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粗的级别就显示粗的内容，细的级别就加载细的内容，就像高清影像的瓦片一样，第0级可以是整个地球，分辨率是256X256，然后一分为八，每张图片的范围变成了第0级的八分之一，但是分辨率仍然是256x256，就越往下拉越清晰。本节我们就来构建这样一个八叉树的结构，本节如果你搞明白了，就入门了八叉树的结构，因为在构建树状结构的时候往往会用到递归。LOD和PagedLOD都大量的用作构建数字地球等，其实原理都和本节差不多。我们仍然来拿地球来想象，Level0是最粗的球，我们离的很远的时候是这个球。...
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八叉树将3D空间递归地划分为小的体素单元，可以高效地处理点云数据。在八叉树的每个体素单元中，都有一个几何中心点，用来表示该体素的位置信息。本篇文章介绍了如何使用pclpy库计算八叉树的体素中心点，包括点云读取、八叉树创建、叶子节点获取和几何中心计算等步骤。至此，我们成功地使用pclpy库计算了八叉树体素的几何中心。接下来，我们可以获取八叉树的叶子节点（即包含点云数据的体素单元），并计算每个叶子节点的几何中心点。最后，我们可以将计算得到的每个体素的几何中心保存到一个numpy数组中。
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1 原理 八叉树其实是一种特殊的由上至下的体素，其构造原理在这里不再进行赘述，详细的构造方式可参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32867925/article/details/109094719 有时候为了将点云、构造的层次八叉树需要进行可视化，便于人理解以及检查构造八叉树是否合理。如下图示，可以看见其构建了2次八叉树，即蓝色框和黄色框所示，每一个体素内包含的点各不相同。更多层次的八叉树，如3层、4层等都是类似的。 2 可视化 PCL支持将上述可视化结果进行显示，
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