Open3D(Python)实现体素降采样、半径滤波和平面检测voxel downsample,removeradius outliers and planar detection

最新推荐文章于 2024-11-25 18:15:38 发布
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分类专栏： PointCloud点云处理算法 文章标签： 计算机视觉 算法 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43047324/article/details/131682125
版权
本文介绍了使用Open3D库在Python中进行体素降采样、半径滤波和平面检测的过程。通过示例展示了原始点云数据到处理后的效果，包括外点红色标记、内点灰色显示以及滤波和检测的最终结果。点云数据ply文件链接提供给读者下载，并承诺无积分也可私信获取。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 效果图

彩色深度图如下：
在这里插入图片描述
原始输入点云图如下：
在这里插入图片描述
红色是外点，灰色是内点，半径滤波效果如下
在这里插入图片描述

平面检测效果平面检测效果

2 . 点云数据ply

https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_43047324/88041981?spm=1001.2014.3001.5503
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3. 代码

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Open3D 降采样：让点云数据更加高效
.
03-30 1373
点云数据处理是计算机视觉中重要的一项任务，而点云数据本身就非常庞大，需要消耗大量的计算资源进行处理。因此，点云数据的降采样是非常必要的。Open3D 是一个面向三维数据处理的开源库，提供了丰富的点云数据处理工具，其中包括随机下采样算法。本文将介绍如何使用 Open3D 的随机下采样算法对点云数据进行降采样。通过可视化可以发现，经过随机下采样之后，点云数据的密度大大降低，同时保留了数据的大部分特征。除了随机下采样算法，Open3D 还提供了一些其他的降采样算法，如 Poisson 采样和几何采样等。
Open3D点云的体素下采样
纵马踏花向自由
06-17 961
Open3D 中的点云体素下采样（Voxel Downsampling）是一种用于减少点云数据量的常用方法。其原理基于将点云空间划分为固定大小的立方体（称为体素），并用每个体素中的代表点来替代该体素内的所有点。
《open3D+pyqt》第二章——体素下采样
阁楼
05-12 1391
open3d实现体素下采样
Open3D 体素下采样【2025最新版】
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介绍了open3d中对点云的基层操作内容
PCL——点云滤波
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09-02 1405
1、使用直通滤波器对点云进行滤波处理 对指定的某一维度实行一个简单的滤波，即去掉在用户指定范围内部（或外部）的点 代码实现： #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> int main (int argc, char** argv...
自动驾驶激光雷达物体检测技术
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Lidar Obstacle Detection Github: https://github.com/williamhyin/CarND-Path-Planning Email: williamhyin@outlook.com Lidar Sensors 激光雷达传感器通过发射成千上万的激光信号, 为我们提供高分辨率的数据. 这些激光被物体反射回传感器, 然后可以通过计算信号返回所需的时间来确...
PCL点云库学习笔记(滤波)
Catog的博客
08-07 1125
PCL点云库学习笔记（六）点云滤波一、概述二、使用直通滤波器三、使用VoxelGrid滤波器进行下采样 点云滤波 一、概述 由于测量误差，某些数据集会出现大量阴影点。 通过对每个点的邻域进行统计分析，并修剪不符合特定条件的那些异常值，可以过滤掉某些异常值。 PCL中的稀疏离群值的消除，是基于输入数据集中点到邻域点的距离分布。 对于每个点，将计算从该点到其所有邻居的平均距离。 通过假定结果分布是具有均值和标准差的高斯分布，可以将其平均距离在由全局距离均值和标准差定义的区间之外的所有点视为离群值。 二、使用直通
Open3D点云数据处理（十七）：体素滤波之体素中心下采样
孙悟空
07-31 2940
本文主要讲述：体素下采样原理、 体素下采样分类、 下采样结果对比、 体素中心下采样代码实现：1） 代码行实现；2） 函数封装 my_voxel_center_down_sample()
Open3D 体素滤波：高效准确的3D点云下采样
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03-31 308
体素下采样半径“voxel_size”是一个用户定义的参数，它控制对原始点云进行下采样的程度。通过对点云数据进行简单的变换和滤波，以及使用Open3D提供的丰富功能，可以实现更广泛的应用场景，例如点云配准、表面重建和目标识别等。Open3D是一个强大的开源库，其中包含许多用于点云处理的工具，包括体素下采样。体素下采样的目的是在保留大部分原始特征的情况下，将密集的点云采样为稀疏的点云。与传统的降采样方法不同，体素下采样可以保留原始点云中的表面曲率信息，并且不会将同一表面上过分密集的点合并成一个点。
Open3D(C++) 半径滤波【2025最新版】
点云侠的博客
07-11 859
博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月16日。
Open3D 半径滤波器
m0_51204289的博客
11-25 56
Open3D 半径滤波器
Open3D 体素滤波（30）
weixin_44329757的博客
04-16 382
体素滤波（Voxel GridFiltering）是一种常用的点云滤波算法，用于对点云数据进行下采样（降低数据密度）以及去除噪声。该算法将点云数据划分为规则的体素网格，然后在每个体素中选择一个代表性点作为该体素的输出点。1 划分体素网格： 首先，将点云空间划分为一个三维网格，即体素网格。每个体素是一个立方体，其边长由用户定义。2 选择代表性点： 对于每个体素，选择一个代表性点作为该体素的输出点。通常选择该体素内部所有点的中心或者其他指标点。
Open3D半径滤波器 -- 三维点云滤波高效利器
带你成为别人眼中的大佬！
04-01 322
幸运的是，Open3D半径滤波器提供了一种快速有效的方法来清除噪点，它可以通过移除离群值，保留有用信息，从而减少计算量。除了半径滤波器，Open3D还提供了许多其他强大的工具，比如体素滤波器、统计滤波器等，可以根据不同的应用场景选择适合的滤波方法。在上面的代码中，我们首先使用Open3D加载一个点云数据，并定义了半径滤波器所需的参数：搜索半径和最小邻居点数。总之，Open3D半径滤波器是一种快速有效的三维点云滤波方法，可以帮助我们清除噪点、保留有用信息，从而提高点云数据的质量和可用性。
Open3D 点云的半径滤波
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06-20 900
半径滤波（Radius Outlier Removal）是一种常用的点云滤波技术，通过移除与其邻居点距离过远的点，来去除孤立的噪声点。在Open3D中，可以方便地使用radius_outlier_removal函数来进行半径滤波。
Open3D 均匀采样：点云降采样的利器
BUG？不存在的！
04-01 571
在点云处理中，点云降采样是一个重要且基本的操作。点云数据可能会有很高的密度，当数据量很大时，会占据大量的存储空间、计算资源和时间，同时也可能对后续的操作产生一定的影响。因此，需要对点云进行降采样处理。Open3D 是一款开源的点云库，提供了多种点云处理和可视化功能。其中，均匀下采样是一个常用的点云降采样方法。通过上述代码，我们可以轻松地使用 Open3D 进行点云的均匀下采样操作。下采样后的点云可以更方便地存储、计算和展示，能够提高点云处理效率和准确性。Open3D 均匀采样：点云降采样的利器。
Open3D点云数据处理（七）：半径滤波
孙悟空
07-04 2598
本文介绍了Open3D点云半径滤波函数的参数、用法，并给出了【直接编写代码行】和【函数封装】两个代码示例。
Python 点云处理-点云统计滤波
weixin_43896283的博客
09-13 593
点云统计滤波：（Statistical Outlier Removal，简称SOR）是一种常用的点云滤波方法，用于去除点云中的离群点。
open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波
最新发布
04-10
<think>好的，用户想了解Open3D中点云滤波的具体实现方法，包括直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波和半径滤波的使用，并需要示例代码。首先，我需要回忆每个滤波方法的原理和对应的Open3D函数。 首先，直通滤波。根据引用[3]，直通滤波用于保留指定范围内的点，用户可能需要指定坐标轴和范围。Open3D中是否有对应的函数呢？可能需要手动实现，比如使用numpy的where条件筛选，或者是否有内置函数？比如引用[3]提到使用np.where来处理，但Open3D可能没有直接的方法，所以可能需要手动处理坐标。 然后是体素下采样。引用[4]和[5]提到使用voxel_down_sample函数，参数是体素尺寸。这个应该比较直接，直接调用函数即可。 均匀下采样，这个可能指的是均匀采样，比如每个体素选一个点，或者每隔固定点数采样？可能需要查证。根据引用[5]，均匀下采样的参数是体素尺寸，但可能和体素下采样不同？或者是否指的是其他方法？或者用户可能混淆了体素下采样和均匀下采样？需要确认Open3D中的不同函数。比如，是否存在uniform_down_sample函数？是的，Open3D有uniform_down_sample，它通过每隔K个点采样来实现，参数是采样间隔。 统计滤波，应该是指统计离群点移除。引用[3]提到统计滤波，可能使用remove_statistical_outlier函数，参数是邻近点数和标准差倍数。 半径滤波，即基于半径的离群点去除，可能对应remove_radius_outlier函数，参数是邻近点数和半径。 现在，示例代码部分需要整合这些方法。可能需要先读取点云，然后逐一应用每个滤波方法，并展示代码。例如： 对于直通滤波，手动筛选坐标轴的范围，比如z轴在0到1之间的点。代码中可以使用numpy操作，或者使用Open3D的crop函数？比如，使用crop函数传入一个AxisAlignedBoundingBox，这可能更方便。但引用[3]提到使用np.where，所以可能需要两种方法。 体素下采样直接调用voxel_down_sample，参数是体素大小。 均匀下采样调用uniform_down_sample，参数是间隔K。 统计滤波使用remove_statistical_outlier，返回滤波后的点云和索引。 半径滤波使用remove_radius_outlier，同样返回结果。 需要确保每个步骤的代码正确，并添加注释说明参数的作用。同时，注意引用相关的内容，比如引用[3]、[4]、[5]中的信息。最后生成相关问题，可能涉及参数调整、适用场景、优缺点比较等。</think>以下为Open3D中点云滤波的实现方法详解及示例代码： ### 一、直通滤波（PassThrough Filter） 通过指定坐标轴范围过滤点云。例如保留Z轴在[0.3,2]区间的点： ```python import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") z_coords = np.asarray(pcd.points)[:,2] filtered_idx = np.where((z_coords > 0.3) & (z_coords < 2))[0] filter_pcd = pcd.select_by_index(filtered_idx) # [^3] ``` ### 二、体素下采样（Voxel Downsample） 通过构建三维体素网格实现降采样： ```python voxel_size = 0.02 # 体素边长（单位与点云一致） down_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size) # [^4][^5] ``` ### 三、均匀下采样（Uniform Downsample） 按固定间隔采样实现均匀降采样： ```python every_k = 50 # 采样间隔 uniform_pcd = pcd.uniform_down_sample(every_k) ``` ### 四、统计滤波（Statistical Filter） 基于邻近点分布的离群点去除： ```python nb_neighbors = 20 # 邻近点数阈值 std_ratio = 2.0 # 标准差倍数 filtered_pcd, idx = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors, std_ratio) ``` ### 五、半径滤波（Radius Filter） 基于半径范围内点数去除离群点： ```python nb_points = 16 # 邻域内最少点数 radius = 0.1 # 搜索半径 filtered_pcd, idx = pcd.remove_radius_outlier(nb_points, radius) # [^2] ``` ### 六、完整处理流程示例 ```python # 读取点云 pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd") # 直通滤波 z_coords = np.asarray(pcd.points)[:,2] filtered_idx = np.where((z_coords > 0.3) & (z_coords < 2))[0] pcd = pcd.select_by_index(filtered_idx) # 体素下采样 pcd = pcd.voxel_down_sample(0.01) # 统计滤波 pcd, _ = pcd.remove_statistical_outlier(20, 2.0) # 可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ```
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