PCL点云处理之角度与弧度转换（一百二十四）

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布

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分类专栏： PCL点云处理学习点云算法合集文章标签： c++ 算法角度弧度点云处理精度

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本文介绍了在点云处理中如何进行角度与弧度转换，重点讨论了PCL库提供的转换函数，并通过代码实现和效果展示来说明其在实际应用中的精度与效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL点云处理之角度与弧度转换（一百二十四）

一、算法介绍
二、代码实现
二、效果展示

一、算法介绍

点云处理中设计到大量的角度计算，但大部分时候都需要以弧度作为函数输入，所以就需要角度和弧度的转换，PCL提供了相关的角度与弧度制的转换函数，具体使用测试如下：

二、代码实现

#include <iostream>
#include <thread>
#include <pcl/io/pcd_io.h>

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计算点云的角度距离

TechRoarX的博客

08-30

268

本文将介绍使用 Open3D 库计算点云之间的角度距离。它提供了一组易于使用的接口，支持点云、网格、体积图、RGB-D 图像等多种 3D 数据类型。首先，我们需要加载点云数据，并对其进行处理以准备计算距离。在点云处理中，计算点云之间的距离是一个常见的问题。除了常规的欧氏距离外，我们还可以通过计算点云之间的角度来进行距离计算。函数计算点云之间的距离。通过上述代码，我们可以计算出点云之间的角度距离，并将其可视化。函数从点云生成三角形网格，并在网格上进行颜色着色以可视化点云之间的距离。

使用Open3D计算点云法向量角度

03-31

769

在三维模型处理中，点云法向量是经常需要计算的一个重要参数。在计算点云法向量的基础上，我们还可以通过计算夹角等一系列操作，进一步分析和处理点云数据。本文将介绍如何使用Open3D库计算点云法向量角度。本文讲解了如何使用Open3D库计算点云法向量角度。通过计算点云法向量之间的夹角，我们可以进一步分析点云数据，为后续的处理和应用提供更多的信息。来设置搜索参数，可以控制搜索半径和最大邻居点数。库计算点云法向量之间的夹角，并存储到列表。等函数计算出最大、最小和平均法向量角度。使用Open3D计算点云法向量角度。

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vs2015+pcl1.8.0将点云旋转平移一定的角度

goodgoodstudy___的博客

04-01

515

#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> #include<pcl/common/common.h>

07 Halcon 点云平面角度测量.zip

07-03

Hi~ 可私信我了解后再进行下载~ 1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： */*********************************** * @文档名称: 基于点云的平面夹角测量。 * @作者: hugo * @版本: 1.1 * @日期: 2021-6-30 * @描述: 该方法支持点云的平面的夹角测量。 ************************************/* dev_update_window ('on') dev_get_window (WindowHandle) read_image (imageReal, './replay_38893_2021-6-7.tif') xResolution:=0.06 yResolution:=0.06 zResolution:=0.001 ScaleFactor:=[xResolution,yResolution,zResolution] *基准平面 IntensityImageToPiontsCloudImage (ImageReduced1, ScaleFactor, 1, 1, SampledObjectModel3D1, ObjectModelPlane1, zScale1) *测量平面 IntensityImageToPiontsCloudImage (ImageReduced2, ScaleFactor, 1, 1, SampledObjectModel3D11, ObjectModelPlane11, zScale11) *输入原始的点云数据方法2 IntensityImageToPiontsCloudImage (imageReal, ScaleFactor, 1, 0, SampledObjectModel3D2, ObjectModelPlane2, zScale2) *目标平面的高度信息 zArray.at(0):=grayArray zArray.at(1):=grayArray1 *ObjectModel3Ds注意目标平面放前面，并与zArray一一对应 ObjectModel3Ds:=[ObjectModelPlane1,ObjectModelPlane11,SampledObjectModel3D2] multi_visualize_3d_Objects (imageReal, zArray, ObjectModel3Ds, zScale1)

方向角和俯仰角在点云处理中的应用

LrFramework的博客

09-25

871

方向角和俯仰角作为描述点云中点的方向位置的参数，在点云可视化、物体识别、点云配准与对齐、障碍物检测等方面具有重要作用。在点云处理中，方向角和俯仰角是两个常用的参数，用于描述点云中的点相对于某个参考坐标系的方向。点云配准与对齐：在点云的配准与对齐过程中，方向角和俯仰角可以作为点云之间的对应关系的度量，用于计算点云之间的旋转变换。物体识别与分类：通过分析点云中每个点的方向角和俯仰角，可以提取物体在三维空间中的方向特征，进而实现物体的识别与分类。用中还有更多的场景和方法。方向角和俯仰角在点云处理中有广泛的应用。

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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：开着拖拉机唱山歌链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103219268本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。1. PCL 点云特征描述与提取2. 常见的特征描述算法3. PCL 描述三维特征相关基础4. PCL 法线估计实例 ------ 估计某一点的表面法线5. PCL 法线估计实例 -...

PCL法线采样算法：增强点云处理中的法线空间采样

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在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规...

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