Open3D 计算FPFH特征【2025最新版】

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分类专栏： python点云处理 文章标签： 算法 python 计算机视觉
于 2021-09-03 08:24:14 首次发布
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本文详细介绍了FPFH（Fast Point Feature Histograms）算法的原理，包括简化的特征直方图SPFH的计算以及FPFH特征的生成过程。通过与PFH算法的对比，阐述了FPFH在计算效率和实时应用价值上的优势。此外，还提供了FPFH特征在Open3D中的代码实现及结果展示。

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使用Open3D计算点云FPFH特征
.
03-31 728
本文介绍了使用Open3D库计算点云FPFH特征的方法，并通过Python代码实现了相应的操作。FPFH特征可以有效描述点云数据中点之间的关系，该特征可以被广泛应用于点云匹配、识别和分类等领域中。
Open3D 计算点云FPFH特征
纵马踏花向自由
07-11 555
FPFH（Fast Point Feature Histogram）特征是一种用于描述点云局部几何特征的描述子。它由Rusu等人在2009年提出，旨在高效地描述三维点云的局部几何特征，并用于点云配准、分类和分割等任务。FPFH特征的计算过程分为三个主要步骤：法线估计、SPFH计算和FPFH计算。
Open3D 点云配准-FPFH特征计算（原理详细版）
最新发布
纵马踏花向自由
08-11 3913
FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征计算是通过描述点云中每个点的局部几何关系来生成的，FPFH特征向量的维度是33。FPFH特征计算分为两个主要步骤：SPFH（Simplified Point Feature Histograms）和FPFH。以下是详细的步骤和几何关系描述。
Open3D计算点云的FPFH特征
UtiExamples的博客
09-28 369
其中一项常见的任务是计算点云的特征，以便进行点云的匹配、分类或识别等应用。Open3D是一个功能强大而易于使用的开源库，提供了丰富的点云处理和分析功能，可以帮助我们在计算机视觉和机器人领域进行点云数据的处理和分析。通过以上步骤，我们使用Open3D库成功计算了点云的FPFH特征，并进行了匹配。这是一个简单的示例，使用更多的点云数据和更复杂的场景，可以进行更多的点云处理和分析。以上代码将通过将第一个点云转换为匹配结果的坐标系下的点云，然后将两个点云合并，并将结果可视化展示出来。在以上代码片段中，我们使用了。
Open3D(C++) 快速全局配准（基于FPFH）
点云侠的博客
08-29 1789
C++版本Open3D实现的基于FPFH特征的快速全局配准(Fast Global Registration)。
Open3D中使用FPFH特征点和RANSAC粗配准进行点云处理
CwzCode的博客
09-26 434
点云处理是计算机视觉和机器人领域中的重要任务之一。Open3D是一个强大的开源点云库，它提供了一系列功能丰富的算法和工具，用于点云的处理和分析。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D中的FPFH特征点和RANSAC粗配准算法来进行点云处理。以上就是使用Open3D中的FPFH特征点和RANSAC粗配准进行点云处理的简单示例。通过计算FPFH特征点和使用RANSAC算法，我们可以实现点云的初步配准，为后续的精细配准和点云处理任务奠定基础。在加载点云数据之后，我们需要计算FPFH特征点。
特征——FPFH特征
moyuer1的博客
04-10 599
PCL特征——FPFH特征
【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
01-29 41万+
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8月18日。
Open3D 基于法向量夹角的特征点提取【2025最新版】
点云侠的博客
09-13 4309
基于法向量夹角的特征点提取(python代码)，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。
Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）
纵马踏花向自由
07-10 5642
Open3D-python算法专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。
用来描述点云局部特征的快速点特征直方图(FPFH)算法的matlab实现
04-04
[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。 个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。
Open3D 快速全局配准(Fast Global Registration)【2025最新版】
点云侠的博客
01-12 37万+
Zhou Q Y , Park J , Koltun V . Fast Global Registration[J]. 2016.博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年6月29日。
快速特征点直方图描述器(FPFH)
海贼王
04-09 2万+
PFH的理论上的时间复杂度是O(nk的平方)，n是点的数量，k是最近邻的个数。对于实时系统来说，这压根就是不行的，所以作为PFH规划的简化版本，FPFH把计算复杂度减少成O(nk),但是还具有很好的和PFH差不多的区分能力。 第一步我们先计算了每个查询点Pq的一系列值，并把它叫做SPFH(Simplified Point Feature Histgram) 第二步每个点的最近邻是重新分配，SP
CloudCompare&PCL FPFH描述子
dayuhaitang1的博客
05-28 619
文章目录一、简介二、PCL中的类型三、实现代码四、实现效果参考资料 一、简介 假设一个点云对象有n个点，那么之前所说的PFH描述子的时间复杂度应为O(nk2)O(nk^2)O(nk2)，其中k是点云中每个点的邻近点。之所以会有这么高的复杂度，这与PFH的计算方式有关，它需要邻近点集进行两两计算。但是这种方式对于一些实时应用而言就显得不是很理想了，因此也就出现了FPFH（快速点特征直方图），该描述子将算法的计算复杂度降低到了O(nk)O(nk)O(nk)，但是仍可以保留PFH大部分的特性。 该特征描述子
点云配准8：FPFH+RANSAC粗配准 + ICP精配准(Open3D)
诺有缸的高飞鸟的博客
10-31 4057
使用FPFH+RANSAC做点云粗配准，在粗配准基础上使用ICP（Point2Point-ICP, Point2Plane-ICP，G-ICP)进行精配准；根据笔者经验，在点云几何信息没有特别差的情况下，FPFH+RANSAC+ICP是当前传统点云配准方法中的最优选择；包含CMakeLists，cpp源码，代码解析，编译脚本，运行结果可视化；算法基于Open3D实现
什么是fpfh特征
Y忍冬草
05-10 4677
有关快速点云直方图（fpfh）特征的数学描述，在这里不做过多介绍，可以查看fpfh。也可以查看PCL的官网解释，中文版可直接搜索pcl中国fpfh。 主程序 首先还是一堆头文件(当然好多头文件在这里没用到，可自行删除) #include #include #include #include #include #include #include #include #in
(六) 三维点云课程---FPFH特征点描述
qq_45369294的博客
11-03 4863
三维点云课程—FPFH特征点描述 三维点云课程---FPFH特征点描述三维点云课程---FPFH特征点描述1.FPFH推导1.1PFH介绍 （Point Feature Histogram）1.2FPFH介绍 （Fast Point Feature Histogram）2.FPFH完整代码即仿真效果 1.FPFH推导 1.1PFH介绍 （Point Feature Histogram） 讲解FPFH之前，先来简单介绍一下PFH的理论。 PFH算法的输入是:三维点云数据，每个点的表面法向量以及特征点，输出是
Open3D(C++) RANSAC点云粗配准（基于FPFH）
点云侠的博客
09-08 1480
基于FPFH特征描述子的RANSAC点云粗配准算法，C++版本的Open3D代码实现。
Open3D 基于 FPFH 特征点的 RANSAC 粗配准点云
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07-29 792
在点云处理中，配准是一个关键任务，它可以将多个点云对齐到同一坐标系下，为后续的建模、识别和导航等任务提供可靠的基础。Open3D 是一个强大的开源库，提供了丰富的点云处理功能。另外，Open3D 还提供了其他方法来实现更精细的点云配准，如基于刚性变换的 ICP 算法和非刚性变换的 Graph-Cut RANSAC 算法等。通过加载点云文件，提取特征点，并应用 RANSAC 算法，我们可以实现点云的粗配准。通过这段代码，我们可以加载两个点云文件，提取特征点，并进行粗配准，最终可视化配准结果。
使用open3d计算fpfh 特征,并返回特定点的特征值
11-11
要使用Open3D计算FPFH特征并返回特定点的特征值，首先需要加载一个点云对象。可以使用Open3D的read_point_cloud函数从文件中读取点云数据，或者创建一个新的点云对象并手动添加点。接下来，可以使用Open3D的compute_...
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