PCL点云处理之搜索点的球形邻域点（四十一）

最新推荐文章于 2025-07-09 15:28:35 发布

点云学徒

最新推荐文章于 2025-07-09 15:28:35 发布

阅读量1.7k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： PCL点云处理学习点云算法合集文章标签：矩阵线性代数 c++ 算法几何学

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44329757/article/details/122393145

PCL点云处理学习同时被 2 个专栏收录

249 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

点云算法合集

247 篇文章 ¥39.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了在点云处理中如何使用PCL库进行球形邻域点搜索，通过代码展示搜索过程，并展示了搜索效果。此技术常用于点云处理的邻域分析、点云裁剪等场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL点云处理之搜索点的球形邻域点，可用于裁剪点云（四十一）

前言
一、球形邻域点？
二、实验步骤
- 1.代码
- 2.效果显示
总结

前言

一、球形邻域点？

在点云处理中，经常用到邻域搜索，邻域形状多种多样，这里基于PCL库搜索球形邻域点，并显示结果。
当然也可以把邻域点输出到文件中，
也可以用它来裁剪点云

二、实验步骤

1.代码

#include <QtCore/QCoreApplication>
//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

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

点云学徒

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

PCL 点云圆柱形邻域搜索【2024最新版】

点云侠的博客

12-01

3115

圆柱形邻域搜索是KD-tree算法在点云数据处理中的扩展应用，在一些特定场景应用中具有无与伦比的优势。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月9日。

PCL点云处理之使用KD树搜索最邻近点，避坑（三十八）

weixin_44329757的博客

01-04

2651

PCL点云处理之使用KD树搜索最邻近点（三十八）前言一、KD树搜索最邻近点？二、使用步骤1.代码2.结果总结前言一、KD树搜索最邻近点？在点云处理中，找某个点的最近点非常普遍，PCL提供了找邻域点的方法，可以按照距离找到一定范围内的点，也可以按照个数找到k个最接近的点。最近用到这个方法，找K个最近点，PCL提供的方法找到的近邻点是已经按照距离由近到远排列好的，你只要输入需要找近邻点的那个点P，和K的个数，就可以得到最近的那些点在点云中的索引，以及各自到P的距离，距离好像是平方的？我忘记了，问题出在

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【拓扑空间】示例及详解1

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8月18日。

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

m0_51204289的博客

10-28

2187

所有内容均抄自优快云点云侠，质量无忧，价格更低。关注我，坐等更新即可永久享受低价优质服务。欢迎收藏、关注、评论、转发，一键四连。

PCL 点云圆柱形邻域搜索

CodeNexus的博客

08-14

228

然后，我们定义了一个搜索点searchPoint，并将其设置为所需圆柱形的中心点。点云处理是三维数据处理领域的重要任务之一。在许多应用中，我们需要对点云进行特定形状的邻域搜索，以获得感兴趣区域的相关信息。其中一个常见的需求是圆柱形邻域搜索，可以帮助我们找到以某个轴线为中心、具有一定半径和高度的点云群体。接下来，我们可以使用PCL中的KdTree类来构建一个搜索树，以便进行圆柱形邻域搜索。首先，我们需要导入PCL库，并加载需要处理的点云数据。以上是关于PCL点云圆柱形邻域搜索的文章，包括相关的源代码示例。

PCL：不同 r 半径邻域下最大邻近点数目（1）

m0_37957160的博客

05-18

745

#include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <iostream> #include <vector> #include <ctime> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/...

CloudCompare&PCL 点云圆柱邻域搜索

dayuhaitang1的博客

10-03

740

CloudCompare&PCL 点云圆柱邻域搜索

CloudCompare&PCL RANSAC提取多个球体

dayuhaitang1的博客

10-04

789

CloudCompare&PCL RANSAC提取多个球体

三维点云处理之最近邻问题

LDST_优快云的博客

04-26

2582

本系列文章是关于三维点云处理的常用算法，深入剖析pcl库中相关算法的实现原理，并以非调库的方式实现相应的demo。

PCL——快速邻域搜索

MechMaster

04-26

2941

PCL——快速邻域搜索用 k-d tree找到具体点在空间中的k近邻找到指定的某一半径内的所有近邻

PCL学习笔记（八）-- PCL实现快速邻域搜索

不学会C++不改名

07-22

2025

#include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <iostream> #include <vector> #include <ctime> int main (int argc, char**argv) { srand (time (NULL)); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud .

在pcl中通过kd tree 实现快速邻域搜索

月照银海似蛟龙的博客

07-07

1667

在pcl中通过kd tree 实现快速邻域搜索KD-tree 原理快速邻域搜索求一个点的最紧邻点CodeResult求一个半径内的最紧邻点CodeResult KD-tree 原理 kd树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。其实KDTree就是二叉搜索树的变种。这里的K = 3. Kd-tree的原理是这样的：不比较全部的k维数据，而是选择其中某一个维度比较，根据这个维度进行空间划分。只需要判断出在哪一

PCL点云处理中FPFH是什么

04-13

### FPFH特征提取原理快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram，简称FPFH）是一种用于点云数据的局部几何特征描述符。它通过对简化点特征直方图（Simplified Point Feature Histogram，简称SPFH）进行加权组合来减少计算复杂度[^2]。具体来说： - **SPFH计算**：对于每个查询点 \( p_q \)，在其 K 邻域内的每一个点 \( p_i \) 计算 SPFH 特征。这些特征主要依赖于法线方向之间的角度关系以及点间的距离信息。 - **FPFH合成**：通过将所有邻居点的 SPFH 加权求和并与自身的 SPFH 结合，得到最终的 FPFH 描述子。这种设计使得 FPFH 的时间复杂度降为 O(nk)，相比 PFH 的 O(nk²)[^4] 显著提升效率，从而更适合大规模点云或实时应用场景中的特征匹配需求。 --- ### 法向量估计的作用在使用 FPFH 进行特征提取之前，通常需要先估算点云的法向量。这是因为在 FPFH 和其他许多点云特征描述符中，法向量提供了重要的几何信息。PCL 提供了 `NormalEstimation` 类来进行这一操作[^3]。以下是其核心过程： 1. 定义一个搜索空间（如球形邻域或 kNN 邻域）。 2. 对于每个点，在其邻域内构建协方差矩阵，并从中解出最大特征值对应的单位矢量作为该点的法向量。此步骤的结果直接影响后续 FPFH 特征的质量，因此精确的法向量估算是成功应用的关键之一。 --- ### 应用实例分析 #### 基于 PCL 实现点云配准 FPFH 被广泛应用于点云配准任务中。例如，可以采用以下流程完成两幅三维扫描模型之间的一致性对齐[^1]: 1. 使用 `pcl::PointCloud<T>` 存储输入点云； 2. 利用 `pcl::NormalEstimation` 方法获取每一点的表面法线； 3. 执行 `pcl::FPFHEstimation` 来生成全局不变性的特征表示； 4. 将上述特征传递给最近邻查找工具（比如 FLANN），寻找潜在对应关系； 5. 最终调用迭代最临近点算法（Iterative Closest Point, ICP）细化变换参数直至收敛；下面是一个简单的 Python 示例代码片段展示了如何利用 PyPCL 或者 C++ 中类似的 API 构建完整的注册管道: ```python import pcl from pcl import registration as reg def estimate_normals(cloud): ne = cloud.make_NormalEstimation() tree = cloud.make_kdtree() ne.set_SearchMethod(tree) ne.set_KSearch(20) normals = ne.compute() return normals def compute_fpfh_features(cloud_with_normals): fpfh_estimator = cloud_with_normals.make_FPFHEstimation() tree = cloud_with_normals.make_kdtree() fpfh_estimator.set_SearchMethod(tree) fpfh_estimator.set_RadiusSearch(0.05) fpfhs = fpfh_estimator.compute() return fpfhs source_cloud = pcl.load_XYZRGB('path_to_source.pcd') target_cloud = pcl.load_XYZRGB('path_to_target.pcd') # Step 1: Estimate Normals source_normals = estimate_normals(source_cloud) target_normals = estimate_normals(target_cloud) # Combine clouds and their respective normal vectors into single structures. cloud_src = source_cloud + source_normals cloud_tgt = target_cloud + target_normals # Step 2: Compute FPFH Features fpfh_src = compute_fpfh_features(cloud_src) fpfh_tgt = compute_fpfh_features(cloud_tgt) # Step 3: Perform Registration using FPFH features with RANSAC or another robust estimator... final_transform = reg.registration_ransac_based_on_feature_matching(fpfh_src, fpfh_tgt) print(final_transform.getTransformationMatrix()) ``` 以上脚本说明了从原始数据准备到最后获得刚体转换矩阵的整体逻辑链条。 --- ### 性能优势对比总结表 | 特性/指标 | PFH | FPFH | |-----------|-------------------------|-----------------------| | 时间复杂度 | \(O(nk^2)\) | \(O(nk)\) | | 数据规模适应能力 | 较低 | 更高 | | 几何表达力 | 强 | 接近原版效果 | 尽管两者都属于基于统计学特性的方法论范畴，但由于后者引入了权重机制优化运算结构，故而更受青睐。 --- 相关问题