【C++PCL】点云处理Kd-tree混合邻域半径搜索

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分类专栏： PCL点云处理 文章标签： c++ 算法 开发语言
于 2024-06-25 10:26:07 首次发布
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【C++PCL】点云处理Kd-tree半径搜索
weixin_45196569的博客
06-24 231
在给定半径内搜索查询点的所有最近的邻居。该方法不会对输入索引(i.e., index >= cloud.size () || index < 0), 做任何边界检查，并假设数据有效(即有限)。point：一个给定的有效(即有限)查询点radius：包围p_q所有邻居的球面半径k_indices：相邻点的合成指数：到相邻点的平方距离max_nn：如果给定，则返回半径范围内搜索到的邻居的个数限定为这个值。如果max_nn设置为0或大于输入云中的点数，则返回半径内的所有邻居。
PCL 基于kd树快速删除点云中重叠的点
纵马踏花向自由
09-24 721
本文将介绍如何使用 KD树 进行快速查找和删除点云中的重叠点。KD树是一种空间划分的数据结构，适合在高维空间中进行高效的邻域查找。通过使用KD树对点云进行最近邻查找，我们可以快速检测到重复或重叠的点，并将它们从点云中删除。
kd_tree 半径搜索
qq_58538329的博客
02-19 424
【代码】kd_tree 半径搜索。
机器人三维视觉 pcl 点云库 点云存储 KDtree OCtree 近邻搜索 半径搜索
万有文的博客
03-22 3692
机器人三维视觉 pcl 点云库 点云存储 KDtree OCtree 近邻搜索 半径搜索 博文末尾支持二维码赞赏哦_ 点云数据管理 点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染KDTree　　一种递归的邻近搜索策略 　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...
【C++PCL】点云处理Kd-tree圆柱搜索
weixin_45196569的博客
06-25 133
目标是执行圆柱形邻域搜索，需要将三维点云转换为二维形式。这通过将所有点的 z 坐标设置为零来实现，简化了后续的搜索过程。使用 pcl::KdTreeFLANN 类构建 kdtree 对象，并将之前准备的二维点云作为其输入数据。通过设定查询点和搜索半径，调用 radiusSearch 方法，可以找出所有位于指定半径内邻居的点。近邻搜索的结果包括每个邻近点的索引和与查询点的平方距离，这些信息存储在向量中。
PCL KD-TREE搜索R半径邻域内点云
YZ的博客
10-11 6365
小论文需要在PCL中选择关键点一定邻域内的点云，在这里记录显示单个点邻域点云的方法。 //搜索source关键点周围的点云 //创建kdtree 结构 pcl::KdTreeFLANN&lt;pcl::PointXYZ&gt; kdtree; //传入点云 //source_Ransac_keypoint_trans kdtree.setInputCloud(source_ori);...
PCL中 的 kd-tree
相忘于江湖的专栏
09-09 1423
kd-tree 可以实现有效的《范围搜索》和《最近邻搜索》。 《最近邻搜索》是处理点云数据的核心操作，可用于查找点组或特征描述符之间的对应关系，或者，定义一个或多个点周围的局部邻域。
PCL学习三：KD-Tree & Octree
qq_42994487的博客
05-03 2687
PCL学习三：KD-Tree & Octree
点云拓扑结构kd-tree
qq_43212290的博客
03-28 348
831.143 528.575 49.1108 (距离平方:: 3547.73)895.526 474.046 15.4881 (距离平方:: 4483.69)800.533 404.722 17.5067 (距离平方:: 5940.43)883.627 521.055 80.4733 (距离平方:: 6565.14)812.125 504.955 118.511 (距离平方:: 7581.4)811.675 503.8 11.0198 (距离平方:: 2653.71)方式一：指定搜索最近的K个邻居。
PCL中利用KD-Tree搜索空间点云最临近点源码
易
05-06 1119
0 关于KD-Tree 关于kd-tree的基本原理和构造实现情况可以参考博文：《KD-Tree结构与算法原理》 1 PCL中使用kd-tree进行最近邻点搜索 先分部解释，完整代码见第二部分。 1.1 最近邻搜索关键函数 int pcl::search::KdTree< PointT, Tree >::nearestKSearch ( const PointT & point, int k, std::vector< int > & k_indices, std::
c++重点知识总结
Uk110的博客
06-06 901
1.基类private成员在派生类中无论以什么方式继承都是不可见的。这里的。
旅行商问题（TSP）的 C++ 动态规划解法教学攻略
iceslime的博客
06-06 649
旅行商问题是一个典型的组合优化问题，通过动态规划算法可以有效地解决。该算法利用状态压缩和动态规划表，能够在合理的时间内找到最短路径。对于较小规模的问题，这种方法是可行的，但对于大规模问题，可能需要更高效的算法或启发式方法。希望本攻略能够帮助你理解旅行商问题的动态规划解法，并能够在实际问题中应用。如果有任何疑问或需要进一步的解释，请随时提问！
极限复习c++
2302_76213070的博客
06-05 2340
快速过一遍必背代码（类、多态、模板）和简答题答案，强化肌肉记忆！祝考试顺利，代码全 AC！
C/C++ 面试复习笔记（4）
apolloyhl的博客
06-06 954
内存颠簸是指系统在频繁地进行内存页的换入换出操作，导致大量的磁盘 I/O，系统性能急剧下降的现象。当系统的物理内存不足，而进程对内存的需求又不断变化时，就容易出现内存颠簸。例如，一个进程频繁地访问不同的内存页，而这些页在内存中频繁地被换出和换入。在 Linux 系统中，可以通过以下方法避免或解决内存颠簸问题：增加物理内存：如果物理内存不足是导致内存颠簸的主要原因，增加内存条可以直接提 高系统的可用内存，减少页交换操作。
CppCon 2015 学习:Memory and C++ debugging at Electronic Arts
虾球
06-08 795
2000年 (PlayStation 2)编程风格偏向嵌入式C 风格。系统资源有限（例如 32MB RAM），程序员需要手动管理内存、处理对齐、分段等细节。调试手段非常基础，多用日志输出或硬编码方式定位错误。2005年 (Xbox 360 / PS3)引入接口式编程（Interface Programming），代码结构更加模块化。开始使用EASTL。
C++.OpenGL （17/64）模型（Model）
Rachelhi的博客
06-08 902
模型 (Model) 模型系统架构 1. 模型类设计 2. 骨骼系统实现 3. 模型加载优化 4.动画系统实现 5. LOD系统实现 6. 模型渲染优化 7. 材质系统扩展 8.碰撞检测优化 9. 模型实例化 10. 模型导出与序列化 11. 模型编辑工具 12. 性能优化技术 13. 高级渲染技术 14. 常见问题解决 15.行业最佳实践
加法c++
D_31415926的博客
06-06 397
给定 a 和 b 分别作为被加数和加数，而且限定 a 是 4 位数字，b 是 3 位数字，都是正整数。请你模拟以上加法过程进行输出。如果最后 a+b 的结果是 5 位数，为了保证对齐，需要在被加数和加数前面加空格。只需判断a+b的位数（注：四位数+三位数只可能是四位数或五位数，因为1000+100=1100，9999+999=10998），当a+b为四位数或五位数时输出特定的格式即可。输入两个正整数 a 和 b。
【C++】类和对象（3.2W字剖析类和对象）
最新发布
2403_84958571的博客
06-11 836
类和对象相关内容，构造函数和析构函数、拷贝构造的详细解析，全文3.2w字步步剖析类和对象
【题解】[UTPC2024] C.Card Deck
scy923的博客
06-07 590
由于放入袋中后会进行补位，也就是说我们并不关心补进来的是哪一张真正的原始牌，当进行第。轮之后所有可能的袋子里牌所组成的集合的大小之和。考虑进行转化，只考虑前。，表示这张牌永远不会被放入袋子中，否则表示这张牌会在第。因此可以对每一张牌单独计算贡献。原题的模型是每一步可以选择顶部。，则这张牌出现在集合里的次数为。的牌都已经放入袋中，总共有。张牌，每张牌都有一个属性。张牌等价，所以最后的答案为。(可以为空）放在袋中，求。轮后袋子里的数，最后求。，下证明两个模型等价。
点云半径滤波
03-09
<think>好的，用户想了解点云半径滤波的实现方法和相关资料。首先，我需要回顾一下相关的引用内容，确保回答准确。根据提供的引用，点云半径滤波主要是通过设定半径和邻域点数量阈值来去除离群点。引用2提到PCL库中的RadiusOutlierRemoval算法，这应该是C++的实现。而引用4和5则讨论了Python版本的实现，可能使用Open3D库。 用户可能需要具体的代码示例，所以得分别准备C++和Python的代码。同时，他们可能关心算法的原理，因此需要先解释清楚步骤，比如设定半径、计算邻域点、过滤条件等。另外，参数设置对效果的影响也很重要，比如半径过小可能无法去除噪声，过大会影响数据完整性，邻域阈值过低可能导致误删，过高则可能保留噪声。 还要考虑用户的应用场景，比如地面点云处理或三维重建，这时候需要提到不同场景下的参数调整建议。此外，相关问题部分需要生成几个有代表性的问题，比如算法优化、与其他滤波方法的比较、实时处理等，帮助用户进一步探索。 需要确保回答结构清晰，分点说明原理、实现步骤、参数影响和应用场景，并附上代码示例。最后检查引用是否正确，比如引用1到5分别对应不同的内容，确保标注正确。可能用户是研究人员或工程师，因此代码的实用性和理论解释都要兼顾。</think>### 点云半径滤波算法实现方法 #### 一、算法原理 点云半径滤波是一种基于局部邻域的离群点去除方法，核心思想是通过定义球形邻域和近邻点数量阈值来筛选有效点云数据： 1. **设定搜索半径$R$**：以每个点为中心，构建半径为$R$的球形邻域[^2]。 2. **统计邻域点数$N$**：计算每个点在其球形邻域内的邻近点数量。 3. **阈值过滤**：若$N \geq M$（$M$为预设的最小近邻数），保留该点；否则视为离群点并删除[^3]。 #### 二、实现步骤（以Python为例） ```python import open3d as o3d def radius_outlier_removal(pcd, radius, min_points): # 调用Open3D的半径滤波函数 filtered_pcd, _ = pcd.remove_radius_outlier(nb_points=min_points, search_radius=radius) return filtered_pcd # 示例用法 input_pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") result_pcd = radius_outlier_removal(input_pcd, radius=0.1, min_points=5) o3d.io.write_point_cloud("filtered.pcd", result_pcd) ``` #### 三、参数设置影响 | 参数 | 过小影响 | 过大影响 | |------|----------|----------| | 半径$R$ | 无法覆盖有效邻域 | 破坏数据完整性 | | 阈值$M$ | 误删有效点 | 残留噪声点 | #### 四、应用场景 1. 地面点云去噪（如LiDAR数据预处理）[^2] 2. 三维重建前的数据清洗 3. 工业检测中的异常点剔除 #### 五、优化方向 1. **空间加速结构**：使用KD-Tree或Octree加速邻域搜索（PCL库默认集成KD-Tree加速）[^3] 2. **自适应半径**：根据点云密度动态调整$R$ 3. **并行计算**：利用GPU加速邻域查询
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