Open3D FPS最远点下采样【2025最新版】

已于 2025-01-11 18:38:41 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 开发语言 算法 计算机视觉 人工智能 python
于 2023-11-14 08:28:03 首次发布
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本文详细介绍了Open3D中的Farthest Point Sampling（FPS）算法，探讨了其原理、实现流程，并提供了算法源码。FPS算法在点云分割中广泛应用，但计算复杂度较高，不适于大规模点云处理。文章展示了FPS前后点云的效果对比。

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Open3D 点云FPS最远点下采样
纵马踏花向自由
06-23 679
最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）是一种有效的下采样方法，用于从大量点云数据中选择具有代表性的子集。它主要用于减少计算复杂度，同时保留几何特征。Open3D 提供了函数，它能够根据最远点采样选择点云的子集。FPS能够比较好地保证采样后的点具有较好的覆盖率，因而在点云分割领域被广泛地使用在PointNet++、PointCNN、PointConv,、PointWeb中。然而，FPS的计算复杂度是计算量与输入点云的点数呈平方相关。
Open3D 最远距离下采样
ByteBuster的博客
08-26 247
最远距离下采样算法可以帮助我们减少点数而不会对三维模型的特征造成过多的损失。在实际应用中，比如机器人感知、无人驾驶等领域，经常需要对点云进行下采样，以便于后续数据的处理。在三维点云处理中，最远点下采样 (Farthest Point Sampling, FPS) 是一个非常常用的算法，可以从原始点云中选择出一些稀疏的点集，这些点集可以高效地表示原始点云。在 Open3D 中，我们提供了最远距离下采样算法的实现。Open3D 提供了该算法的实现，可以方便地对三维模型进行下采样处理。
手撕三维点云中的降采样最远距离采样（farthest point sample）FPS代码
qq_57223501的博客
02-15 709
通过详细的代码以及对应每一步骤中数据流的传递，详细剖析三维点云中点云数据的降采样通用方法-最远距离点采样的代码流程
关于点云数据最远点采样的方法分析
最新发布
琴的博客
03-31 610
PointNet++中的最远点采样方法分析
Open3D 最远点采样（FPS）
dayuhaitang1的博客
06-28 891
通过迭代、增量的方式来选择距离前一个点最远的点从而实现数据的采样过程
Open3D (C++)FPS最远点下采样【2025最新版】
点云侠的博客
07-13 1112
Open3D-0.15.2版本集成了FPS下采样算法，本博客为调用函数的实现。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月6日。
Open3D 最远点采样（FPS，Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-14 657
Open3D 最远点采样（FPS，Python版本）
Open3D FPS最远点下采样
m0_51204289的博客
11-25 78
Open3D FPS最远点下采样
Open3D FPS下采样（详细过程版）【2025最新版】
点云侠的博客
06-10 3839
python实现的Farthest Point Sampling (FPS)点云滤波算法。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月11日。
最远点采样(Farthest Point Sampling,FPS)算法详解
weixin_60737527的博客
10-20 9528
FPS算法详解
最远点采样(Farthest Point Sampling)
Bacon_Lee的博客
06-02 3812
简介 以下我们将最远点采样(Farthest Point Sampling)简记为FPS。这种采样方法我觉得非常有趣。个人觉得比随机采样得到的数据能够表现更多的“轮廓性”，其次用的数据集也不像随机采样那么多。首先我们来介绍FPS的算法原理。 算法原理 1. 点与集合的距离 假设S={x1,⋯ ,xN}⊂RnS=\left\{x_1,\cdots,x_N\right\}\subset \mathbb{R}^nS={x1​,⋯,xN​}⊂Rn 中的一个有限点集合。一般情况，这里的nnn等于1，2, 3。点与点的
open3d 最远点采样
qq_29633295的博客
04-16 86
open3d 最远点采样。
最远点采样 — D-FPS与F-FPS
叶子的博客
07-29 6520
点云最远点采样FPS(FarthestPointSampling)方法的优势是可以尽可能多地覆盖到全部点云，但是需要多次计算全部距离，因而属于复杂度较高的、耗时较多的采样方法。
最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
热门推荐
dsoftware的博客
07-07 2万+
最远点采样(Farthest Point Sampling)是一种非常常用的采样算法，由于能够保证对样本的均匀采样，被广泛使用，像3D点云深度学习框架中的PointNet++对样本点进行FPS采样再聚类作为感受野，3D目标检测网络VoteNet对投票得到的散乱点进行FPS采样再进行聚类，6D位姿估计算法PVN3D中用于选择物体的8个特征点进行投票并计算位姿。 对于FPS算法的原理，两篇博文：PointNet++的pytorch实现代码阅读，以及 PointNet++详解与代码 已经介绍的非常详细了，一句话概
farthest point sampling - FPS - 最远点采样详解 - 附代码实现
晨的博客
03-10 3644
远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）算法是一种在数据点集中有效选择代表性样本点的方法，广泛应用于计算机图形学、机器学习和点云处理等领域。该算法通过迭代方式选取点集中彼此距离最远的点，确保选出的样本点覆盖范围广泛，有效捕捉到数据集的整体结构特征。FPS算法开始时随机选择一个起始点，然后在每次迭代中，选取到当前已选点集距离最远的点作为新的样本点，直至达到预定的样本数量。此方法不仅提高了数据处理的效率，减少了计算负担，还能在进行点云简化、网格重建、特征提取等操作时，保留重要的几何信
FPS（最远点采样算法）原理与代码详解
tyyovo的博客
07-19 5028
最远点采样的原理说明与代码解析
点采样算法（Farthest Point Sampling, FPS）
weixin_39699362的博客
03-28 1053
远点采样算法（Farthest Point Sampling, FPS）是一种用于点云数据下采样的算法。它的目的是从一个大规模的点集中选择一个子集，使得子集中的点云能够尽可能代表原始点云的形状特征。然而，FPS的一个缺点是计算效率相对较低，因为需要计算所有未采样点到已采样点集的距离，并找出最远点。远点采样算法的优点在于能够保持点云的覆盖范围和形状特征，因为它优先选择那些在几何上较为孤立的点。FPS的基本思想是不断选择当前还未被选择的、距离已选点集最远的点，直到达到预设的点数或者覆盖整个数据集。
FPS(Farthest Point Sampling)——最远点采样
~华仔的博客
07-11 2947
1、算法流程 假设点个数为N，N = {P1,P2,…,Pn}，经过采样后点的集合为S，初始时S = {}，采样c个点 <1> 在N个点中随机选择1个点Pk1，放入S，S = {Pk1} <2> 计算剩余n-1个点到点集S的距离，总共得到n-1个距离，选取距离点集S最远的点Pk2，放入S，S = {Pk1，Pk2} <3> 计算剩余n-2个点到点集S的距离，对于n-2个点中的其中一点来说，此时点集S中有两个点，我们计算得到两个距离，选择最小的那个距离，作为该点到集合的距离
基于paddlepaddle的FPS最远点采样
m0_73938966的博客
12-19 943
定义一下待采样点到采样点的“距离”为待采样点到所有采样点的距离的最小值。怎么实现FPS最远点采样？什么是FPS最远点采样？什么是FPS最远点采样？解释都在代码注释里。
Python+Open3D实现点云最远点采样FPS技巧解析
资源摘要信息:"本资源主要涉及点云处理领域中的一种关键技术——最远点采样FPS（Farthest Point Sampling）。FPS技术被广泛应用于点云数据的降采样过程中，尤其是深度学习模型PointNet++中。PointNet++作为一种能够...
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