基于Open3D的点云处理12-体素化

已于 2023-07-30 12:58:09 修改
阅读量2.3k 收藏 16
点赞数 2
分类专栏： 三维数据处理 文章标签： Open3d python 算法
于 2023-07-30 12:57:30 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/131884852
版权
本文介绍了使用Open3D进行点云体素化的概念、优缺点及算法流程，并通过测试用例详细展示了如何从三角网和点云构建体素，包括体素内外测试、体素雕刻及八叉树构建。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

体素化Voxelization

体素（voxel）是像素（pixel）、体积（volume）和元素（element）的组合词，相当于3D空间中的像素;

体素化是通过用空间均匀大小的体素网格(voxel grid)来模拟模型或者点云的几何形态的过程; 表示3D模型的体素跟表示2D图像的像素相似，只不过从二维的点扩展到三维的立方体单元。体素化能够对模型进行简化，得到均匀一致的网格，在求模型的切片，物理仿真分析过程中有较好的应用。

实现模型体素化的方式有很多，比如基于八叉树的三模网格模型体素化，基于GPU并利用渲染管线中fragment shader部分实现的栅格化插值。

体素化优点：

  • 点云数据将在内存中有序存储;
  • 数据有序存储和降采样，能够处理大规模的数据3、可以将二维的技术用到三维上
    体;

体素化缺点：

  • 信息丢失，与分辨率有关;
  • 内存占用与分辨率有关;
  • 稀疏的点云体素化会构建很多空体素, 若不采用稀疏卷积, 将有大量的无意义运算，降低运算效率

算法流程:

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
点云体素化（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-29 4171
也可以使用 create_from_point_cloud_within_bounds(input, voxel_size, min_bound, max_bound)使用create_from_point_cloud函数从点云中生成体素网格。方法check_if_included接受一个(n,3)数组作为输入，体素网格是通过规则的3D网格来表示的另一种3D几何类型，如果点云中至少有一个点在体素网格内，则该网格被占用。体素网格也能够用来测试点是否在被占用的网格内。来对生成的体素网格做一个范围的限制。
Open3D 点云的体素化
纵马踏花向自由
06-25 1463
体素化（Voxelization）是将三维空间数据（例如点云）转换为体素网格（Voxel Grid）的过程。体素类似于三维像素，是一个小立方体单元，用来表示三维空间中的一个区域。通过将点云数据体素化，可以简化计算、加速处理、减少噪声以及方便后续的三维数据处理和分析。
点云体素化
qq_41327049的博客
09-26 1018
点云体素化（Voxelization）是一种将点云数据转换为体素（或称为体元）网格的方法，每个体素代表空间中的一个立方体区域，并可能包含该区域内所有点的统计信息（如平均值、最大值、最小值等）或仅标记为占用/未占用。首先，需要确定每个体素的大小（即体素的边长）。根据点云数据的边界和选定的体素大小，创建一个覆盖整个点云数据的体素网格。这通常涉及到确定网格的维度（即每个维度上的体素数量），以及计算每个体素在三维空间中的位置和边界。遍历点云中的每个点，根据点的坐标和体素网格的边界，将该点分配到相应的体素中。
open3D体素化
qq_52040083的博客
11-18 1068
Open3d中从三角网构建体素：Open3D 提供了从三角形网格创建体素网格的方法create_from_triangle_mesh。voxel_size为体素的尺寸大小，体素的尺寸越大，下采样的倍数越大，点云也就越稀疏。将物体的几何形式表示转换成最接近该物体的体素表示形式，产生体数据，包含模型的表面信息和内部属性。表示3D模型的体素跟表示2D图像的像素相似，只不过从二维的点扩展到三维的立方体单元。输入的每个体素都VoxelGrid被视为 3D 空间中的 一个点，其坐标对应于体素的原点。
点云处理系列 - 点云滤波（四）- 利用PCL点云下采样实现数据体素化
Adunn的专栏
02-11 474
体素化是通过用空间均匀大小的体素网格(voxel grid)来模拟模型或者点云的几何形态的过程，实现模型体素化的方式有很多，比如基于八叉树的三模网格模型体素化，基于GPU并利用渲染管线中fragment shader部分实现的栅格化插值。本章主要讨论用PCL的下采样方式来实现模型点云的体素化，并且实现可视化。
Open3d体素化
m0_37737957的博客
07-07 1158
体素介绍 o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_triangle_mesh octree.create_from_voxel_grid
点云数据瓦片化和体素化探讨及python实现
2301_81532920的博客
04-27 2485
点云瓦片化的python逻辑可以理解为：将点云数据分割成多个三维空间中的小块，这些小块（瓦片）可以独立地存储、传输和渲染，从而优化了大规模三维场景的处理和可视化。当然，笔者的上述代码只是一个简化的网格重建过程，实际的三维瓦片化需要更复杂的逻辑，包括空间分割、层次化和优化等，需要使用专门的库或工具，如Cesium的3D Tiles规范，来生成和发布三维瓦片服务。体素化后的点云是通过将原始点云中的点分配到不同体素中来创建的，每个体素内的点将被一个代表性的点（通常是体素内点的平均位置）所替代。
open3d 点云体素化
m0_73126623的博客
02-20 1424
open3d 点云体素化
三维点云：对原始点云数据进行体素化
qq_38473254的博客
04-10 902
库实现，如果没有需要在命令行执行。
Open3D 点云和模型的体素化编程
ByteSparkX的博客
09-06 176
在计算机视觉和图形学领域，点云和模型的体素化是一项常见的任务。本文将介绍如何使用 Open3D 进行点云和模型的体素化编程，并提供相应的源代码示例。本文将介绍如何使用 Open3D 进行点云和模型的体素化编程，并提供相应的源代码示例。通过 Open3D 提供的功能，我们可以轻松地将连续的几何数据转换为离散的体素表示。通过 Open3D 提供的功能，我们可以轻松地将连续的几何数据转换为离散的体素表示。请注意，上述示例代码仅为演示目的，并可能需要根据您的具体需求进行Open3D 点云和模型的体素化编程。
基于open3d读取点云数据-python源码.zip
05-02
在“案例115 基于open3d读取点云数据”中，你可能会发现类似的代码示例，展示了如何使用Open3D进行点云数据的读取、处理和可视化。通过学习这个案例，你可以更好地理解Open3D库的使用方法，并将其应用到自己的项目中...
Open3D点云的体素下采样
纵马踏花向自由
06-17 863
Open3D 中的点云体素下采样（Voxel Downsampling）是一种用于减少点云数据量的常用方法。其原理基于将点云空间划分为固定大小的立方体（称为体素），并用每个体素中的代表点来替代该体素内的所有点。
Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）
纵马踏花向自由
07-10 4046
Open3D-python算法专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。
基于ROS2开发的点云体素化
lovely_yoshino的博客
04-02 6005
0. 简介 最近在收到了很多读者的消息后,我觉得有必要开这个坑,来给大家阐述下如何对激光雷达点云以及图像点云去做栅格化以及体素化的操作.这部分需要各位读者拥有PCL,octomap,ROS2,C++的一些基础.好了废话不多说,我们第二章主要介绍点云的体素化. 1. octomap octomap是一种基于八叉树的三维地图创建工具, 可以显示包含无障碍区域及未映射区域的完整3D图形, 而且基于占有率栅格的传感器数据可以在多次测量中实现融合和更新; 地图可提供多种分辨率, 数据可压缩, 存储紧凑. 事实上, o
Open3D点云的体素化与可视化
UtiExamples的博客
09-26 498
通过上述代码示例，我们可以轻松地实现点云数据的体素化，并能够直观地观察体素化后的结果。点云技术在三维重建、计算机视觉等领域有着广泛的应用，Open3D作为一款强大的开源库，能够方便地进行点云处理和可视化操作。而Open3D作为一款强大的开源库，提供了丰富的功能来处理和可视化点云数据。通过上述代码，我们可以实现对点云数据的体素化和可视化。体素化可以将复杂的点云数据转化为规则的网格结构，便于后续处理和分析。在上述代码中，我们指定了体素的大小为0.01，这意味着每个体素的边长为0.01个单位。
用Python体素化3D网格和点云
新缸中之脑
05-29 9962
推荐：用快速搭建可编程3D场景。3D 数据的持续学习正在成为机器学习和理解我们周围世界的越来越重要的部分。随着新的 3D 数据提取硬件（如深度相机和 LiDAR）在闭路电视、相机和智能手机中变得司空见惯，越来越多的人正在使用它提供的额外维度。此外，摄影测量和 Structure from Motion 正在成为 3D 重建和建模流程的正常组成部分，并且提取和处理大型 3D 数据集正在成为必需品。这些远非所有可能的 3D 数据演示，还有其他的，如参数化 CAD 模型、多视图图像、体积等。
Open3D 点云/模型的体素化
SVIPCODE的博客
08-30 239
体素网格是一种规则的3D网格，可以看作是2D像素在3D上的对应物。因此，体素网格能够自然地表示表面和内部结构，并且具有快速的计算速度。在实际应用中，体素网格可以用于建立点云和物体之间的映射，或者作为其他进一步处理和分析的前置步骤。在 Open3D 中，我们可以使用 VoxelGrid 类来表示体素网格数据，使用 create_from_triangle_mesh 函数来从三角网格中生成体素网格。下面是一个示例代码，展示了如何从一个 bunny 模型的三角网格中生成体素，并将其用点云的形式可视化出来。
『OPEN3D』1.6 Voxelization体素化
NNNNNathan的博客
03-18 2908
介绍open3d中voxelGrid的使用，从点云、mesh中创建voxelGrid以及voxelgird的包含测试和Voxel carving
open3d点云超体素
最新发布
03-13
### Open3D 中点云超体素分割实现 在Open3D中，虽然直接支持的超体素（supervoxel）功能可能不如某些专门设计用于此目的的库那样全面，但可以通过组合现有工具来实现类似的效果。一种常见做法是先将点云转换为体素网格，再基于这些体素执行聚类算法。 #### 使用VoxelGrid结构进行初步处理 为了准备数据以便于后续的超体素分割，通常会先创建一个`VoxelGrid`对象。这一步骤能够帮助清理原始点云中的噪声，并降低分辨率到更易于管理的程度[^1]： ```python import open3d as o3d def prepare_voxel_grid(pcd, voxel_size=0.05): """ 将输入点云pcd转化为指定大小voxel_size的体素网格. 参数: pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入点云 voxel_size (float): 体素尺寸，默认值为0.05米 返回: open3d.geometry.VoxelGrid: 处理后的体素网格 """ voxel_grid = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pcd, voxel_size) return voxel_grid ``` #### 应用DBSCAN或其他聚类算法完成超体素划分 一旦有了经过体素化的点云表示形式之后，就可以利用诸如DBSCAN这样的密度基聚类算法来进行超体素的定义。这种方法能有效地识别出由相近位置且特征相似的点组成的簇群，从而形成所谓的“超级体素”。 需要注意的是，在实际编码过程中，应当调整EPS（Epsilon）、MinPts等参数以适应特定应用场景的需求[^2]: ```python from sklearn.cluster import DBSCAN import numpy as np def perform_supervoxel_segmentation(voxel_centers, eps=0.3, min_samples=10): """ 对给定的体素中心坐标集应用DBSCAN聚类得到超体素. 参数: voxel_centers (numpy.ndarray): 形状(n, 3) 的数组，代表n个体素中心的位置向量 eps (float): 邻域半径阈值，默认设为0.3单位距离 min_samples (int): 定义核心样本所需的最小邻居数量 返回: labels (list[int]): 同一索引处对应同一个超体素内的所有体素标签列表；对于孤立点则标记为-1 """ clustering = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(voxel_centers) labels = clustering.labels_ return labels.tolist() ``` 最后，通过上述两步操作即可获得一组被划分为不同超体素集合的初始点云数据。当然，根据具体的项目需求还可以在此基础上做更多定制化开发工作，比如优化性能、改进可视化效果或是与其他高级特性集成起来共同作用于复杂场景之中[^4].
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JoannaJuanCV

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值