基于Open3D的点云处理9-包围盒AABB、OBB

最新推荐文章于 2025-09-26 04:35:40 发布
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分类专栏： 三维数据处理 文章标签： python Open3d 3d
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/131036323
本文介绍了如何利用Open3D库进行点云处理，特别是包围盒的计算，包括轴对齐包围盒（AABB）和有向包围盒（OBB）。AABB通过坐标最大值和最小值快速计算，但存在空间冗余；而OBB通过PCA获取最佳坐标轴，虽计算复杂但更准确地表达物体位姿。

包围盒是一个简单的几何空间，里面包含着复杂形状的物体。为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤（即当包围体碰撞，才进行精确碰撞检测和处理）。
在这里插入图片描述

包围体类型包括球体、轴对齐包围盒（AABB）、有向包围盒（OBB）、8-DOP以及凸壳；

  • 球体包围盒：至少使用三个点来确定外接圆（球）；
  • AABB包围盒：取坐标最大值和最小值计算简单，但空间有冗余不能较好的表达物体的真实位姿；

get_axis_aligned_bounding_box

  • OBB包围盒：先进行PCA，取得投影方差最大的方向作为坐标轴方向计算较复杂，但空间不存在冗余，也最常用；

get_oriented_bounding_box

import open3d as o3d
import numpy as np
pcd
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Open3D 计算点云包围盒【2025最新版】
点云侠的博客
02-27 36万+
计算点云包围盒，包括获取包围盒的边长，顶点坐标，中心点坐标等。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。
使用Open3D计算点云包围盒
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Open3D碰撞检测性能：空间分区与包围盒层次结构
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Open3D(C++) 计算点云包围盒【2025最新版】
点云侠的博客
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Open3D 点云包围盒
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06-30 1276
点云包围盒
如何使用Open3D计算点云包围盒？
.
03-31 809
Open3D 是一个流行的开源库，提供了许多点云处理和可视化的功能，本文将介绍如何使用 Open3D 计算点云包围盒。通过调用 Open3D 提供的函数，我们可以方便地进行包围盒的计算和可视化，并在科学研究、三维建模等领域中得到广泛应用。除了上述函数外，Open3D 还提供了其他几种计算包围盒的方式，如旋转包围盒和最小包围盒等。函数计算点云的包围盒，并设置其颜色为红色，最后将点云和包围盒一起显示出来。此外，Open3D 提供的包围盒计算函数输入的点云格式可以是不同的，比如。
点云AABB/OBB包围盒 （附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-29 5321
AABB 包围盒: AABB 包围盒是与坐标轴对齐的包围盒, 简单性好,OBB 包围盒: Oriented Bounding Box，有向包围盒；紧密性较差(尤其对斜对角方向放置的瘦长形对象, 采用AABB,因此, 对于刚体间的碰撞检测, OBB 不失为一种较好的选择。将留下很大的边角空隙, 导致大量没必要的包围盒相交测试)。当物体发生旋转运动后, 只需对OBB 进行同样的旋转即可。OBB比AABB更加逼近物体，能显著减少包围体的个数。可以大大减少参与相交测试的包围盒的数目,
Open3D 计算点云AABB包围盒、OBB包围盒
m0_55908255的博客
05-15 1194
在Open3D中，AABB（Axis-Aligned Bounding Box，轴对齐包围盒）是一种用于快速表示点云或几何对象空间范围的立方体，立方体的边严格与坐标轴平行。
Open3D 计算点云包围盒
m0_51204289的博客
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Open3D 计算点云包围盒
Open3d 获取并排序点云包围盒的八个numpy角点，从下四角开始到上四角
weixin_38076609的博客
02-26 308
Open3d获取到的包围盒的包围盒八点的顺序是三角面，一遍走完8点的排序，我想要的是底部四点+顶部四点最后合成的八个numpy点。pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"..\Data\PCD\球杆点云局部.pcd")# 2023年9月18日-获取box八个点的排序，从下四角开始到上四角。功能 ： 获取点云包围盒的八个numpy点，从下四角开始到上四角；# 获取 Z 值最小的四个点。# 获取 Z 值最小的四个点。# 获取 Z 值最大的四个点。# 从点云中提取点的坐标。
Open3D(C++) 计算点云包围盒
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本文介绍了如何使用Open3D计算点云的AABB包围盒和OBB包围盒，并通过可视化呈现了结果。在实际应用中，包围盒可以用于点云的预处理和分析，为后续的操作提供便利。
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09-28 503
在点云数据中，表示了三维空间中的离散点，这些点可以是来自激光扫描仪、深度相机或其他传感器的获取的数据。对于点云数据的处理和分析，我们常常需要知道点云的边界信息，例如包围盒（bounding box），即能够完全包围点云的最小立方体或长方体。总结一下，本文介绍了如何使用Open3D库中的函数来计算点云的包围盒，并提供了相应的源代码。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D库中的函数来计算点云的包围盒，并展示相应的源代码。除了获取点云的轴对齐包围盒，我们还可以获取点云的自适应包围盒。
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点云包围盒AABB/OBB的生成
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{ Eigen::Vector4f min, max; pcl::getMinMax3D(*vptr_clusters[i], min, max); visualization_msgs::Marker marker; marker.header.stamp = ros::Time::now(); marker.header.frame_id = frame_id_; marker.ns = "cluster_node"; marker.id = i; marker.type = vi.
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本文介绍了点云直通滤波的原理，使用AABB包围盒与点云裁剪函数，实现了点云的在xyz三个轴向的直通滤波。
点云最小外接包围盒子 open3d
03-19
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Open3D计算点云的最小外包络盒的问题。首先，我需要回忆一下Open3D的相关功能。根据引用[1]，Open3D确实提供了处理点云外包围框的方法。用户提到的是“最小外包络盒”，也就是能够完全包围点云的最小立方体或长方体，这可能涉及到两种不同的包围盒：轴对齐包围盒（AABB）和有向包围盒（OBB）。 接下来，我需要确认这两种包围盒的区别。轴对齐包围盒的边与坐标轴平行，计算起来比较快，但可能不是最小的。而有向包围盒会根据点云的分布调整方向，通常更紧凑，但计算复杂度更高。用户可能想要的是OBB，因为它是更小的有向包围盒。 然后，我需要查看Open3D的文档或引用内容，确认相关函数。根据引用[1]提到的信息，Open3D中的get_axis_aligned_bounding_box和get_oriented_bounding_box应该分别用于AABB和OBB。因此，用户需要调用get_oriented_bounding_box来获取最小外包络盒。 接下来，我需要考虑用户可能的代码实现。需要加载点云数据，例如从文件读取，然后应用这两个方法。代码示例应该包括导入库、读取点云、计算两种包围盒，并可视化结果。同时，需要指出OBB更紧凑，适用于需要精确包围的情况。 另外，用户可能需要了解两种包围盒的应用场景。例如，AABB适用于快速计算和简单碰撞检测，而OBB适合需要精确边界的情况，如物体姿态估计。引用[2]提到的凸包算法可能与OBB的计算有关，但Open3D已经封装了相关方法，用户无需手动实现。 还需要注意点云数据的预处理，比如去噪。引用[3]提到点云去噪的方法，如果点云噪声较多，可能会影响包围盒的准确性，因此可能需要先进行去噪处理。不过用户的问题主要是计算包围盒，可能不需要涉及去噪，但可以作为扩展建议提及。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，并提供代码示例和解释。同时，生成的相关问题需要围绕用户可能进一步的需求，如两种包围盒的区别、应用场景、处理噪声数据等。</think>在Open3D中计算点云的最小外包络盒（Bounding Box）可通过以下步骤实现： --- ### **方法说明** Open3D提供两种包围盒类型： 1. **轴对齐包围盒（AABB）**：边与坐标轴对齐，计算快速但体积较大 2. **有向包围盒（OBB）**：根据点云分布方向调整，体积更小但计算复杂[^1] ### **代码实现** ```python import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") # 计算轴对齐包围盒(AABB) aabb = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() aabb.color = (1, 0, 0) # 设置为红色 # 计算有向包围盒(OBB) obb = pcd.get_oriented_bounding_box() obb.color = (0, 1, 0) # 设置为绿色 # 可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, aabb, obb]) ``` ### **关键输出参数** 通过包围盒对象可获取： - `center`: 包围盒中心坐标 - `extent`: XYZ三个方向的尺寸 - `R`: 旋转矩阵（仅OBB有效） ```python print("OBB中心:", obb.center) print("OBB尺寸:", obb.extent) print("旋转矩阵:\n", obb.R) ``` ### **应用建议** - 优先使用OBB获取最小体积包围盒 - 对噪声数据建议先进行去噪处理[^3] - 可通过`pcd.rotate(obb.R)`将点云对齐到坐标轴观察方向[^4] ---
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