Open3D (C++) 等间距抽稀算法【2025最新版】

已于 2025-10-22 09:02:24 修改
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分类专栏： Open3D学习 文章标签： 算法 c++ 开发语言 3d
于 2023-01-08 08:37:44 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/128045754
本文介绍了使用Open3D库在C++中实现等间距抽稀算法，该算法通过设定采样间距，从点云数据中高效地筛选点。虽然这种方法简单快速，但可能丢失微小地形特征。文章包括算法原理、代码实现和结果展示。
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Open3D等距抽稀算法：精简点云数据，提升性能与效率
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03-30 952
等距抽稀算法的基本思想是利用一个预先设定的距离阈值d，选取点云中每个点到其最近邻点的距离，将距离小于等于d的点合并成一个点，从而达到精简点云数据的目的。Open3D中的Voxel Downsampling滤波器就是使用等距抽稀算法来进行点云数据的降采样，其主要参数包括voxel_size和max_bound等，可以灵活调整以适应不同的应用场景。最后，将处理后的点云数据保存到了一个ply文件中。通过以上代码，我们可以轻松实现对点云数据的降采样处理，从而使数据变得更加轻量化，提高数据处理的速度和效率。
Open3D 等间距抽稀算法【2025最新版】
点云侠的博客
12-01 1693
[1]王道杰,陈倍,孙健辉.机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响[J].测绘通报,2022(05):140-144+169一文提到的机载点云抽稀算法。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。
C++：道格拉斯-普客算法 节点抽稀
累了就要打游戏
04-27 1939
一、道格拉斯-普客算法（Douglas-Peucker algorithm, DP） 算法介绍推荐以下网址： 百度百科：道格拉斯-普客算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74906781 https://www.jianshu.com/p/bf595477a124 https://blog.youkuaiyun.com/Fan_z_0802/article/details...
Open3D点云抽稀算法实现与优化
CwzCode的博客
09-26 362
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D中的VoxelGrid算法进行点云抽稀，并探讨一些优化策略。使用滤波器：Open3D提供了许多其他的滤波器算法，可以用于进一步处理抽稀后的点云。例如，StatisticalOutlierRemoval滤波器可以去除离群点，通过设定阈值，将局部密度低于阈值的点去除。较小的体素网格将保留更多的细节，但会增加点云数据量。例如，基于距离的抽稀算法可以根据点与点之间的空间距离来决定是否保留某个点。此外，基于法向量的抽稀算法可以根据点云表面的法向量信息来保留重要的特征点。
Open3D：点云数据合并、下采样/抽稀（C++）
累了就要打游戏
09-13 4155
//数据合并 void testOpen3D::pcCombine(const QString &pcPath1,const QString &pcPath2) { auto cloud_ptr = std::make_shared<open3d::geometry::PointCloud>(); if (!open3d::io::ReadPointCloud(pcPath1.toStdString(), *cloud_ptr)) { return; } open3d::.
Open3D 点云抽稀算法详解及示例代码
YadxFix的博客
09-26 480
然而，点云数据通常包含大量的冗余点，这对于后续的处理和分析可能带来不必要的计算开销。Open3D 是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法，其中包括了一些用于点云抽稀的算法。该算法通过在点云中选择一定间隔的点，将原始点云稀疏化，从而减少点云的数量。较小的抽稀因子将保留更多的点，而较大的抽稀因子将使点云更加稀疏。对于给定的点云，我们首先计算出点云中点的平均间隔，然后根据设定的抽稀因子，选择一定间隔的点作为抽稀后的点云。来计算点云中点的平均间隔，并使用 numpy 库来选择一定间隔的点。
Open3D(C++) 点云沿坐标轴进行等距切片
点云侠的博客
08-16 971
使用C++版本的Open3D实现点云沿坐标轴进行等距切片。
Open3D&Meshlab C++与Python文章目录汇总
dayuhaitang1的博客
08-06 4163
Open3D C++文章目录汇总
Open3d dbscan聚类算法cluster_dbscan
m0_37737957的博客
07-07 2785
dbscan聚类算法介绍 cluster_dbscan函数解析 o3d.utility.VerbosityContextManager和o3d.utility.VerbosityLevel.Debug理解
点云体素下采样(抽稀)（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-29 2108
参数voxel_size为体素大小，该参数越小，降采样得到的结果的点越多，采样后的点排列看上去会很整齐均匀，但是位置和之前相比有轻微的移动。2. 每个被占用的体素通过平均内部所有点的坐标而生成一个点。体素下采样使用常规体素网格从输入点云创建均匀下采样的点云。它通常用作多点云处理任务的预处理步骤。因为下采样之后的点是通过平均计算得到的。该方法的缺陷是会改变原有点的坐标，1. 点被储存到体素中。
三维点云抽稀.rar
05-12
点云数据抽稀显示工具 可改变参数调整抽稀比例 支持2维、3维
【C++】稀疏数组
taoxing
07-09 980
一.基本介绍 稀疏就是“少”的意思嘛，数组我们也知道就是一种基础的顺序存储结构。对于数组来说，一般无用的位置都标0，有实际意义的地方给出具体的值，所以当空闲的位置（标0）很多时我们就认为它很稀疏。 如下图所示，我们后面的例子也以此二维数组为例： 这样就对数组的空间造成了极大的浪费，所以我们引出了稀疏数组来节约空间，我们只记录数组中有效的数据，稀疏数组的结构如下： 数组下标 行（row） 列（col） 值（value） 0 5 7 7 1 0 5 1 2 1 0 2 3 1
【2025最新版】PCL 道格拉斯—普克节点抽稀算法(C++详细过程版)
点云侠的博客
10-12 1721
使用PCL实现的道格拉斯—普克节点抽稀算法。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年9月14日。
Matlab中的等间距抽稀算法应用于点云
bug_api163的博客
09-26 347
在许多应用中，点云数据可能非常庞大，包含大量的数据点。等间距抽稀算法是一种常用的点云抽稀方法，它可以在保持点云形状特征的同时减少数据量。通常情况下，采样间距越小，抽稀后的点云越接近原始点云，但数据量也越大。可以根据点云的边界框和要求的点云密度来确定采样间距。等间距抽稀算法的基本思想是通过保留点云中一定间距的采样点，来近似表示原始点云。为了确定等间距抽稀算法的采样间距，我们需要计算点云数据的边界框。现在，我们可以执行等间距抽稀算法，根据计算得到的采样间距，从原始点云中选取一部分采样点。步骤1：加载点云数据。
Open3D常用点云滤波
skycol的博客
10-20 4564
在点云处理中，过密的点云需要下采样，离群点和噪声点需要去除，通过滤波的方法，可以抽稀点云，把离群点去除，以便进行下一步处理open3d中，很多滤波器已经被封装成了对应的方法（源码是C++）
CloudCompare处理点云：加载、抽稀、渲染、保存、格式转换
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曲线抽稀方法罗列
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曲线抽稀理论，包括 补步长法， 线段过滤法， 圆柱法， 道格拉斯-普克（Douglas-Peucker）法， 垂距限值法等 来定义抽稀因子。
MATLAB中的点云等间距抽稀算法
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点云是由大量离散点构成的三维几何体模型，在许多领域中都有广泛的应用，例如计算机图形学、机器人技术和地理信息系统等。在本文中，我们将介绍一种基于MATLAB的点云等间距抽稀算法，并提供相应的源代码。在本文中，我们介绍了一种基于MATLAB的点云等间距抽稀算法，并提供了相应的源代码。当我们处理大规模点云数据时，通过保持点云的一定密度来实现抽稀是一种常用且有效的方法。等间距抽稀算法的基本思想是在点云中选择一些代表性的点，使得它们之间的距离尽可能相等。接下来，我们将给出MATLAB的点云等间距抽稀算法的源代码。
26 MATLAB等间距抽稀算法：精简点云数据的利器
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
10-16 1129
等间距抽稀算法是一种用于点云数据处理的技术，它通过在点云中以等间距的距离采样点来减小数据规模。这一过程通过选择点云中的特定点，以确保这些点之间的距离保持相等，从而精简点云数据。减小数据规模：通过等间距采样，可以显著减小点云数据的规模，从而降低存储和传输成本。加快计算速度：减小点云的密度可以提高数据处理速度，适用于实时应用，如自动驾驶和机器人感知。保留关键信息：等间距抽稀算法可以在保持足够信息的同时减小点云数据的规模。选择适当的抽稀间距以确定等间距的点的距离。
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