Open3D 进阶（33）点云空间采样（Space Sample）

于 2025-08-03 08:55:56 发布
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分类专栏： 点云进阶 文章标签： 算法 计算机视觉 开发语言 人工智能 python
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空间采样

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博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年8月3日。

一、算法原理

1、原理概述

  点云空间采样为CloudCompare软件中Space下采样功能的python代码复现：
在这里插入图片描述
其核心思想是：递归划分空间，确保每个子空间内只保留一个代表点，从而保证输出点云的最小间距满足预设阈值 d d d<

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3D计算机视觉是计算机视觉领域的重要分支，专注于从二维图像或传感器数据中理解和重建三维世界。本文重点介绍点云数据处理和三维重建技术，涵盖从基础理论到实践应用的完整知识链。文章首先介绍3D视觉和点云的基本概念，然后深入探讨点云处理的核心算法，接着讲解三维重建技术，最后通过实践案例展示这些技术的实际应用。点云(Point Cloud)：一组空间中的离散点集合，每个点包含三维坐标(x,y,z)，可能还包含颜色、强度等信息三维重建(3D Reconstruction)
【小白深度教程 1.13】手把手教你使用 Open3D，简明教程（含 Python 代码）
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Open3D是一个开源库，支持处理3D数据的软件的快速开发。这个教程中，我们将介绍使用 Open3D 来处理点云和 Mesh。
点云处理【三】(点云降采样)
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点云处理系列 - 点云降采样
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1. 为什么要降采样？ 我们获得的数据量大，特别是几十万个以上的点云，里面有很多冗余数据，会导致处理起来比较耗时。 降采样是一种有效的减少数据、缩减计算量的方法。 2. 降采样算法 * [x] 随机降采样 * [x] 均匀降采样 * [x] 体素降采样 * [x] 最远点降采样 * [x] 移动最小二乘法降采样 * [x] 法线空间采样
open3D：三维点云处理
weixin_47059239的博客
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txt内容：每行皆为一个点 xyz，逗号隔开，xy为图像坐标，z为图像序号，所有图的点集皆存入一个txt。
《Open3D点云库 C++学习笔记 》
lt13451105345的博客
03-25 2366
几何篇（二） 文章目录几何篇（二）前言一、点云的法线估计二、离群点去除1.统计学离群点去除2.半径离群点去除总结 前言 本章节将主要介绍点云的法线估计和离群点去除。 一、点云的法线估计 点云的另一个基本操作是点的法线估计。按N键可以查看点的法线。按键-和+可以用来控制法线的长度。计算下采样点云的法线有两种方式，方式一为搜索半径，方式二为搜索最近邻。 代码如下： // test downsample auto downsampled = pointcloud->VoxelDownSam
体素二值膨胀求解采样空间 binary voxel dilation in 3D space
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Open3D (C++) 法线空间采样
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09-27 400
本文是在充分了解[PCL库中法线空间采样算法原理以及源码的基础上，使用C++版本Open3D进行的详细过程版代码复现。
机器学习笔记 - 用于3D点云数据分割的Point Net的训练
学以致用 知行合一
06-16 442
当说到语义分割时，首先会想到图像，因为它是识别给定图像中每个像素的概念。分割可以推广到高维空间，对于 3D 点云，它是为每个 3D 点分配一个类的概念。为了更好地理解这个问题由什么组成，我们应该很好地理解点云实际上是什么。每个类（杂乱的点除外）都有独特且一致的结构。例如，墙壁、地板和天花板是平坦且连续的平面；诸如椅子和书柜之类的东西也应该在许多不同区域具有相同的结构。我们希望我们的模型能够以一定程度的准确性识别不同类别的不同结构。我们需要构建一个损失函数来引导我们的模型以有用的方式学习这些结构。
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算法提升之数学（快速幂+逆元求法）
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算法基础——二分查找
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首先“时间段”表示是连续的时间窗口，“最长”要求我们让这个窗口在满足约束条件时最大，显然和求字符串中最长不重复子串的思路相同，用滑动窗口思想求解，时间复杂度O(N)。服务之间交换的接口成功率作为服务调用关键质量特性，某个时间段内的接口失败率使用一个数组表示，数组中每个元素都是单位时间内失败率数值，数组中的数值为0~100的整数，给定一个数值(minAverageLost)表示某个时间段内平均失败率容忍值，即平均失败率小于等于minAverageLost，找出数组中最长时间段，如果未找到则直接返回NULL。
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07-31 751
摘要：本文介绍了Java中二维数组和可变参数列表的相关概念。二维数组是存放一维数组的容器，可通过动态或静态方式初始化，支持灵活定义各维长度。在内存中，二维数组的一维数组存储空间通常不连续。访问方式为arr[m][n]，长度属性则分别用arr.length和arr[n].length获取。可变参数列表用于处理参数数量不确定的情况，本质是数组，需注意其使用限制（如必须放在参数列表最后）。最后给出了两个经典习题：杨辉三角输出和水仙花数判断，展示了数组的实际应用。
open3d路径规划
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Open3D 是一款专注于三维数据处理的开源库，主要用于点云和网格的操作。然而，Open3D 并未直接提供路径规划的功能模块。路径规划通常涉及机器人学、计算机视觉以及优化算法等领域的内容，在这些领域中常用的工具包有 ROS (Robot Operating System) 和 OMPL (Open Motion Planning Library)[^5]。 尽管如此，可以通过结合 Open3D 的几何操作功能与其他路径规划框架来间接实现路径规划的任务。以下是具体的方法： ### 使用 Open3D 辅助路径规划 #### 数据预处理 在路径规划之前，通常需要对环境中的障碍物进行建模。这一步骤可以借助 Open3D 来完成。例如，可以从传感器获取到的点云数据中提取出障碍物的信息，并将其转换为适合路径规划使用的格式。 ```python import open3d as o3d print("加载点云...") pcd = o3d.io.read_point_cloud("obstacle_cloud.pcd") # 下采样以减少计算量 downsampled_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.02) # 可视化下采样的点云 o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd]) ``` 上述代码展示了如何从文件中读取点云并对其进行下采样[^3]。这种预处理有助于提高后续路径规划的速度和效率。 #### 障碍物分割与表示 为了更好地描述环境中的障碍物，可能还需要进一步执行聚类或者平面拟合等操作。这样可以获得更清晰的障碍物边界定义。 ```python labels = np.array(downsampled_pcd.cluster_dbscan(eps=0.02, min_points=10)) max_label = labels.max() print(f"point cloud has {max_label + 1} clusters") colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (max_label if max_label > 0 else 1)) colors[labels < 0] = 0 downsampled_pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3]) o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd]) ``` 这里采用了 DBSCAN 算法来进行点云聚类[^6]，从而区分不同的物体个体。 #### 整合至路径规划流程 一旦获得了经过处理后的障碍物模型，则可导入至专门用于路径规划的软件环境中。比如可以在 Python 中调用 OMPL 库完成实际的轨迹求解工作。 ```python from ompl import base as ob from ompl import geometric as og def isStateValid(state): # 假设 state 表示当前测试位置坐标 pos_x, pos_y, _ = state.getX(), state.getY(), state.getZ() # 判断该处是否存在碰撞冲突（此处需替换为真实检测逻辑） return not checkCollisionWithObstacles(pos_x, pos_y) space = ob.SE3StateSpace() bounds = ob.RealVectorBounds(3) bounds.setLow(-10) bounds.setHigh(+10) space.setBounds(bounds) si = ob.SpaceInformation(space) si.setStateValidityChecker(ob.StateValidityCheckerFn(isStateValid)) start = ob.State(space) goal = ob.State(space) # 设置起点终点状态... problem_def = ob.ProblemDefinition(si) problem_def.setStartAndGoalStates(start, goal) planner = og.RRTConnect(si) planner.setProblemDefinition(problem_def) planner.setup() solved = planner.solve(1.0) if solved: path = problem_def.getSolutionPath() print(path.printAsMatrix()) else: print("No solution found.") ``` 以上片段演示了基于 OMPL 构造简单的 SE(3) 自由空间搜索器的过程[^7]。注意其中 `checkCollisionWithObstacles` 函数应该依据前面提到过的障碍物信息动态生成具体的判定准则。 --- ###
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