【C++PCL】点云处理八叉树原理

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分类专栏： PCL点云处理 文章标签： c++ 3d 开发语言 算法
于 2024-06-28 10:57:50 首次发布
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作者：迅卓科技
简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
公众号：迅卓科技888

重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。

目录

        1.原理介绍

1.原理介绍

        与KD树一样，八叉树（octree）也是一种高效的组织点云数据的办法，它可以从原始点云数据建树状数据结构。八叉树可以有效实现对点云的空间分区、下采样、搜索操作（如近邻搜索）等。每个八叉树要么有8个节点，要么没有节点。根节点是一个包含所有点云数据的立方体包

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PCL点云八叉树体素中心下采样，体素包含点索引提取
qq_48694523的博客
05-27 247
基于PCL octree实现点云八叉树计算，支持提取体素中心点进行点云下采样；根据任一点坐标，可以得到其在八叉树中的位置，输出对应体素内其余点的坐标或者索引
PCL 八叉树的应用——实现高效的点云处理
HackWhisper的博客
08-15 215
八叉树是一种基于空间划分的数据结构，它将三维空间划分为一系列的正方体小块，每个小块包含点云中的一部分点。通过使用八叉树，我们可以快速索引和查询点云数据，从而实现高效的点云处理。总结起来，PCL中的八叉树是一种强大的数据结构，可用于高效地处理点云数据。通过合理设置八叉树的参数，并结合相关的点云处理操作，我们可以实现对点云数据的快速索引、查询和分析。通过八叉树的应用，我们可以以高效的方式处理大规模的点云数据，并提取有用的信息。接下来，我们可以使用八叉树进行一系列的点云处理操作。分辨率决定了八叉树节点的大小。
PCL 点云压缩（由八叉树实现）（Common_Compression）
xhm01291212的博客
09-03 2880
注意：点云压缩时，若点云精度（分辨率）设置错误，将有一定的精度损失。因此注意点云分辨率的正确设置。注意：点云压缩时，若点云精度（分辨率）设置错误，将有一定的精度损失。因此注意点云分辨率的正确设置。可压缩无序点云和有序点云。1.原理点云带有大量的数据，不仅包括三维信息，还有额外的距离，颜色，法向量等等。此外，点云可以快速生成，这会占有大量的内存资源。一旦点云必须被存储或者用于通信传输，对于点云的压缩技术就显得十分重要了。
PCL点云库入门——PCL库中点云数据拓扑关系之Octree（八叉树）
最新发布
qq_36812406的博客
12-23 1744
若以长方体空间来表示一个三维模型，在X轴、Y轴和Z轴三个方向上各进行一次分割，便能获得8个更小的长方体子空间。每个子空间能够容纳相应的点云数据。若子空间内的点云数据量较大，分割过程可以继续进行。分割的具体规则可以由用户自定义，例如，当一个子空间中的点云数据量超过8个时，就继续进行分割。所有这些子空间可以形成一个树状结构，从整体上看，每个节点都分叉出八个子节点，如图1所示，这种树状结构被称为八叉树数据结构。图1。
pcl点云八叉树构建和显示
07-26
点云 pcl八叉树的构建和读取显示，通过多分辨率对点云分层，实现点云的内外村加载技术。首先是构建点云分层，然后是逐层显示点云，通过内外存调度实现点云的多分辨率，节省内存和时间，不要的细节不加载
Octree_点云构建八叉树_pcl库_点云库_
10-02
PCL（Point Cloud Library）是一个开源的C++点云处理库，提供了丰富的功能，包括八叉树的构建。 八叉树是一种树形数据结构，每个节点有八个子节点，对应三维空间中的八个子区域。这种结构特别适合于三维空间的分割...
c++ pcl点云处理（2025 长期更新）
twnkie的博客
07-23 1533
目录1.常用的点云文件2.认识点云的文件格式3.点云的数据结构4.输入输出（IO）5.KD树6.Oc树（八叉树）7.点云可视化8.点云滤波9.点云拟合分割10.点云与图像11.特征点与特征描述及提取12.点云配准13.点云曲面重建
【C++PCL】点云处理八叉树邻域搜索
weixin_45196569的博客
06-28 273
int k,含义：给定的查询点，即需要寻找最近邻的点。解释：这是一个常量引用，指向查询点p_q。该查询点是在点云中寻找k个最近邻点的基础。int k含义：要搜索的邻居点的数量。解释：这是一个整数值，表示算法需要返回的最近邻点的个数，即k值。含义：邻居点的结果索引。解释：这是一个整数向量，存储k个最近邻点在点云中的索引。在调用函数前，这个向量必须被调整大小（resize）以容纳k个元素。含义：邻居点到查询点的平方距离。解释：这是一个浮点数向量，存储k个最近邻点到查询点的平方距离。
【C++PCL】点云处理八叉树半径搜索
weixin_45196569的博客
06-29 134
p_q (这是查询点的参数，即要查找邻居的起始点。radius (这是用来确定邻居点范围的球体的半径。只有距离查询点p_q在这个半径范围内的点会被返回。这是一个输出参数，用于存储找到的邻居点的索引值。函数执行后，这个向量会包含邻居点在数据集中的索引。这是另一个输出参数，用于存储找到的邻居点到查询点p_q的平方距离。平方距离比直接距离更有效地用于计算和比较。
来用C++实现八叉树以及解决点云的均匀降采样问题
weixin_42048023的博客
10-29 2432
点云降采样
制作动画GIF的VC源代码，八叉树算法生成调色板
07-23
把多幅BMP图片生成GIF，快慢可控制。 支持带调色板的位图（如16色、256色等），也支持真彩色位图（16位、24位、32位）。采用8叉树算法为真彩色位图生成调色板，效果较好。 生成GIF的算法是我自己写的。
【PCL】教程 octree_search 八叉树的构建、体素内搜索、K近邻搜索和半径内搜索
cxyhjl的博客
04-25 792
使用八叉树进行空间分区和搜索操作 八叉树是一种基于树的数据结构，用于管理稀疏的三维数据。每个内部节点都有八个子节点。在本教程中，我们将学习如何使用八叉树对点云数据进行空间分区和邻域搜索。特别是，我们将讲解如何执行 "体素内邻居搜索"、"K 最近邻搜索 "和 "半径内邻居搜索"。终端输出：K nearest neighbor search at (54.6875 786.5 19.9375) wi...
PCL从理解到应用【04】Octree 原理分析 | 案例分析 | 代码实现
黎国溥
07-12 1516
Octree 作为一种高效的空间分割数据结构，具有重要的应用价值。本文将深入分析 Octree 的原理，通过多个实际案例帮助读者全面理解其功能和应用，包括最近邻搜索、半径搜索、盒子搜索以及点云压缩（体素化）。特性近邻搜索半径搜索盒子搜索点云压缩（体素化）描述查找距离给定点最近的一个或多个点查找给定点一定半径范围内的所有点查找给定空间盒子内的所有点将点云数据划分为均匀大小的立方体（体素）输入参数目标点，近邻数量目标点，半径盒子的最小点和最大点分辨率输出最近的一个或多个点的索引及距离。
利用八叉树颜色删减算法进行图片压缩
qq_45929074的博客
03-20 765
八叉树删减算法的一些思考以及c++实现 文章目录八叉树删减算法的一些思考以及c++实现前言一、为什么要减色处理？二、思路分析1.如何用八叉树表示所有颜色2.如何插入一个新的颜色3.如何合并元素代码分析1.节点结构总结 前言 这几天上多媒体技术这门课，老师布置了八叉树删减算法的作业，简单谈谈自己的一点想法。 一、为什么要减色处理？ 位图采用RGB颜色模型，是一个二维的像素矩阵的方法显示和存储的图象，矩阵中的每个元素代表一个像素。但是如果直接用这个矩阵表示每一种颜色，就会导致图片很大（R、G、B各八位，共有
PCL中的八叉树
CFH1021的博客
11-25 2831
文章目录一、八叉树 1. 什么是八叉树 2. 计算原理 3. 数据结构 3. 存储结构二、PCL中的八叉树 1. 简介 2. 事例代码  建立空间索引在点云数据处理中已被广泛应用，常见的空间索引一般是自定向下逐级划分空间的各种空间索引结构，比较有代表行的包括BSP树、KD树、KDB树、R树、R+树、CELL树、四叉树和八叉树等索引结构，而在3D点云数据中应用较广泛的是KD树和八叉树。PCL对八叉树的数据结构建立和索引方法进行了实现，以方便再次基础上进行其它点云数据处理操作。 一、八叉树  1. 什么是八叉树
Open3D中使用八叉树遍历点云数据
FqLibrary的博客
09-23 356
八叉树是一种树状数据结构，其每个非叶子节点都有八个子节点，每个子节点对应于三维空间中的一个立方体。通过递归地划分空间，八叉树可以有效地表示点云数据。八叉树的节点分为内部节点和叶子节点，其中内部节点表示包含子节点的立方体，而叶子节点表示存储了实际点云数据的立方体。在Open3D中，八叉树的相关功能被封装在类中。该类提供了遍历、查询和修改八叉树中点云数据的方法。本文介绍了在Open3D中使用八叉树遍历点云数据的方法。
Open3D 从点云中构建八叉树【2025最新版】
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【PCL自学：ocTree】八叉树（octree）的原理及应用案例(点云压缩，搜索，空间变化)
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02-20 2万+
PCL中八叉树（octree）的原理及应用案例一、什么是八叉树ocTree？1.八叉树原理二、八叉树应用案例1.点云压缩2.用八叉树进行空间划分和搜索操作3.无序点云数据的空间变化检测 一、什么是八叉树ocTree？ 1.八叉树原理   上世纪80年代，八叉树结构被提出来，用来表示空间中的区域划分，简单来说，空间可以被分为8个象限，想象一下假设空间中存在一个笛卡尔坐标系，则该坐标系将空间分为了8个象限，每个象限又可以按照这种方式再建立一个笛卡尔坐标系，再划分为8个象限，以此类推，空间中任何一块区域都可以被n
C++使用PCL库在VS2010上构建散乱点云的八叉树
资源摘要信息:"在信息技术领域，尤其是计算机视觉和机器人技术中，点云数据处理是一个非常关键的任务。...使用PCL库，开发者可以有效地管理复杂的点云数据，并通过八叉树这样的数据结构加速处理流程。
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