PCL 实现点云数据的均匀采样

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布
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本文介绍了如何利用Point Cloud Library (PCL) 对点云数据进行均匀采样，通过VoxelGrid过滤器实现降采样，降低数据复杂度，适用于点云处理和模型生成等场景。

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PCL 实现点云数据的均匀采样

点云采样是三维点云处理的重要环节之一，它可以用于点云数据的降采样、稀疏化以及模型生成等多个应用场景。本文将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library, PCL）来对模型数据进行均匀采样，并给出相应的源代码实现。

首先，我们需要导入 PCL 库并读取点云数据。假设我们已经有一个点云文件，可以通过以下代码读取：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

// 读取点云文件
pcl::PointCloud<pcl
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PCL：UniformSampling 点云均匀下采样
孙悟空
08-31 4036
本文介绍了 PCL 点云均匀下采样的方法。
点云均匀下采样(抽稀)（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-29 2318
它的做法是每 N 个点取一个，最后点数量变为原始数量的 1/N。有时候，我们不想要改变原有点的坐标，但是又要把点的数量减少，就可以使用均匀下采样。
PCL 高效均匀采样：一种快速点云采样方法
HackWhisper的博客
08-17 448
然而，点云数据的密度通常不均匀，这给后续的处理和分析带来了一定的挑战。通过选择合适的体素大小，可以平衡采样的效率和采样点的均匀性。较大的体素大小可提高采样的速度，但可能导致采样点之间的距离不均匀；本文介绍了基于 PCL 的快速均匀采样方法，该方法通过体素化和均匀采样实现了点云数据的均匀化。PCL 快速均匀采样方法基于合适的体素大小对点云进行网格化（Voxelization），从而实现均匀采样。最后，将每个体素内的采样点合并到一个新的点云数据结构中，形成最终的均匀采样结果。一、PCL 快速均匀采样的原理。
PCL点云处理之点云投影到指定平面（二十六）
weixin_44329757的博客
10-27 2681
PCL点云处理之点云投影到指定平面（二十五）要求效果代码(附注释说明) 要求 分别将点云投影到xoy, xoz ,yoz 三个平面上 效果 代码(附注释说明) //这头文件直接全垒上来算了，省的麻烦 #include <iostream> //标准C++库中的输入输出 #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCD文件的读写 #include <pcl/point_types.h> //点类型定义 #include &lt
Open3D：从模型数据中均匀采样点云
HackWhisper的博客
09-07 296
点云是三维模型处理和计算机视觉中常用的数据表示形式。在许多应用中，我们需要从三维模型中获取点云数据，以便进行后续处理和分析。本文将介绍如何使用Open3D库从模型数据中进行均匀采样，获取点云数据，并提供相应的源代码。通过以上代码，我们可以方便地使用Open3D库从模型数据中进行均匀采样，获取点云数据。首先，我们需要安装Open3D库。函数可视化采样后的点云数据。将点云作为列表传递给该函数，即可在窗口中显示点云。运行上述代码后，您将在窗口中看到均匀采样后的点云数据的可视化结果。参数表示要采样的点云数量。
PCL 点云均匀下采样 [附代码实现+示例]
weixin_43896283的博客
10-10 315
点云均匀采样:即从点云中按照一定的间隔等距地选择一部分点作为输出的采样点云。 使用：函数的输入参数包括一个输入点云对象和一个采样点的距离间隔（采样密度）。函数会遍历整个输入点云，在每个采样间隔内选择一个点作为输出点云的采样点。函数的输出是一个新的点云对象，其中包含了按照采样间隔从输入点云中选择出来的采样点。 优点：使用均匀采样可以降低点云数据量，减少计算复杂度，并且保留了点云的整体结构特征。
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
热门推荐
点云侠的博客
01-18 61万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年7月7日。
点云均匀采样：实现点云数据的均匀采样
QsPascal的博客
09-27 536
均匀采样可以对点云数据进行降采样，减少数据量，同时保留数据的整体特征，对于点云处理和分析任务非常有用。点云均匀采样是指从给定的点云数据中提取具有均匀分布的子集，以减少数据量并保持数据的整体特征。本文将介绍如何使用 pclpy（Python的pcl库）来实现点云的均匀采样，并提供相应的源代码示例。最后，我们使用滤波器对象对输入点云进行均匀采样，并将结果保存到名为 “output_cloud.pcd” 的文件中。在上述代码中，我们首先加载了输入点云数据，然后创建了一个均匀采样的滤波器对象。
【C++PCL】点云处理均匀采样
weixin_45196569的博客
11-29 552
对于输入的点云中的每个点，以该点为中心构建一个球体。球体的半径是用户预先定义的参数，决定了降采样的范围。在每个球体内，选择与球心距离最近的点作为代表性点。这可以通过计算球体内每个点到球心的距离，然后选取距离最近的点来实现。通过选择最近的点，确保了在每个球体内的点分布相对均匀。这有助于保持原始点云的整体形状和特征，因为代表性点在球体内均匀分布。对点云中的每个点都重复上述步骤，构建球体、选择最近点，直到处理完整个点云。如图所示，所有数据点被距离中心点（球心）三角形最近的数据点代替，以达到均匀降采样的目的。
Open3D (C++)从模型数据中均匀采样点云
点云侠的博客
08-04 1045
从模型数据中均匀采样点云
PCL点云上采样（固定输出点数）： Random Sample
AmbitiousRuralDog的博客
05-21 9595
背景：这个算法，pcl官方没有指导教程。注：一些场景中，需要点云集里的点云的点数量恒定。那么我们就需要点云下采样。pcl 的voxel grid filter能下采样，但不能保证输出点的数量恒定，而Random Sample能。我自己也动手写了一个类似的算法，点击打开链接。1. 代码：#include &lt;pcl/filters/random_sample.h&gt; #include &lt...
MATLAB 点云均匀体素下采样（6）
weixin_44329757的博客
05-06 1537
网格平均下采样方法。同一框中的点合并到输出中的单个点。它们的颜色和正常属性相应地取平均值。这种方法比“随机”下采样方法更好地保持了点云的形状。该函数计算整个点云的轴对齐边界框。边界框分为指定的大小的网格框。每个网格框中的点是通过平均它们的位置、颜色和法线来合并的。
【pclpy 点云均匀采样】——实现点云降采样的利器
.
03-31 617
在上述代码中，我们首先创建了一个三维点云pc，然后为其赋值，接着通过UniformSampling类设置计算半径，并将降采样的结果存储在indices中，最后根据indices从原始点云中提取出被保留的点云数据。随着3D扫描技术的发展，点云数据的获取越来越容易，但是点云数据大部分情况下都是非常密集的，为了减少存储和计算的复杂度，我们需要对点云进行降采样。总之，使用pclpy中的均匀采样工具，我们可以轻松实现点云的降采样，快速减少点云数据的大小，同时在其他点云处理任务中也会起到较为重要的作用。
PCL 均匀快速采样：一种高效的点云采样方法
BsCplusplus的博客
09-22 246
PCL（点云库）是一个流行的开源库，提供了丰富的点云处理算法，其中包含了一种名为 “均匀快速采样” 的方法，用于高效地对点云进行采样。相比于随机采样或其他采样方法，均匀快速采样能够更好地保持原始点云的分布特征，同时保证采样点的数量可控。它通过基于体素的采样方式，能够保持原始点云的分布特征，并且具有较好的可控性。通过使用 PCL 的均匀快速采样算法，可以在点云处理过程中实现高效的数据降采样操作，为后续的点云处理任务提供更高效的数据输入。较小的体素大小将得到更多的采样点，而较大的体素大小将得到较少的采样点。
点云数据处理中的均匀采样方法
ByteSparkX的博客
08-15 424
之后，我们创建另一个 pcl::PointCloud 对象来存储处理后的点云数据，使用 filter() 函数执行均匀采样，并将结果保存到文件中。在点云数据处理中，均匀采样是一种常用的方法，用于从原始点云中提取具有较低密度的子集。均匀采样可以帮助我们减少数据量，简化计算，并且保持点云的整体特征。总结而言，均匀采样是一种常用的点云数据处理方法，可以有效地降低数据量，简化计算，并保持点云的整体特征。通过使用 PCL 中的均匀采样方法，我们可以方便地实现这一过程，并获得处理后的点云数据。
PCL均匀采样
com1098247427的博客
10-22 461
均匀采样
CloudCompare二次开发之如何通过PCL进行点云采样？
【cacrle】的博客
05-16 1360
因笔者课题涉及点云处理，需要通过PCL进行点云数据一系列处理分析，查阅现有网络资料，对常用PCL点云采样进行代码实现，本文记录采样实现过程。
PCL 使用MLS对点云上采样【2025最新版】
点云侠的博客
02-27 36万+
上采样 ：上采样是一种表面重建方法，当你有比你想象的要少的点云数据时，上采样可以帮你恢复原有的表面（S），通过内插你目前拥有的点云数据，这是一个复杂的猜想假设的过程。所以构建的结果不会百分之一百准确，但有时它是一种可选择的方案。所以，在你的点云云进行下采样时，一定要保存一份原始数据！博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月1日。
PCL点云均匀下采样
最新发布
03-08
### 使用 PCL 进行点云均匀下采样 通过体素栅格滤波器可以实现高效而均匀的点云下采样。该方法通过对空间进行离散化处理，即将三维空间划分为一系列互不重叠的小立方体（即体素）。对于落在同一个体素内的所有点，仅保留其中一个代表性的点作为输出的一部分[^1]。 具体到编程实践上，在 Point Cloud Library (PCL) 中利用 `VoxelGrid` 类来完成这项工作： ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> int main(int argc, char** argv){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载原始点云数据文件 if(pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test_pcd.pcd", *cloud) == -1){ PCL_ERROR ("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } std::cerr << "加载前点数: " << cloud->width * cloud->height <<std::endl; // 创建过滤对象并设置参数 pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); // 设置输入点集 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 定义体素大小 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); sor.filter(*cloud_filtered); std::cerr << "降采样后的点数 : " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << std::endl; // 存储结果至新文件 pcl::io::savePCDFileASCII("filtered_cloud.pcd",*cloud_filtered); } ``` 上述代码展示了如何读取一个 `.pcd` 文件格式存储的点云，并对其进行基于指定分辨率（本例中为 0.01m）的体素网格简化操作。最终得到的结果被保存到了一个新的`.pcd`文件当中[^2]。
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