3D，点云下采样

最新推荐文章于 2024-11-24 20:33:27 发布
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分类专栏： 3D，从无知到无畏 文章标签： 3d 点云 算法原理 下采样
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本文详细介绍了3D点云下采样的四种主要方法：随机采样、格点采样、均匀采样和曲率采样。随机采样通过随机选择点来简化模型；格点采样以高效和均匀分布的特点被广泛应用；均匀采样则提供了一种通过体素网格、固定间隔和最远点策略来控制点密度的方式；曲率采样则侧重于在几何特征丰富的区域增加采样密度，提高采样质量。

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对于大规模点云处理而言，直接对点云进行特征提取能较好地保留三维结构信息。但由于点云的无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本，一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将 对全部点云的操作转换到下采样所得到的关键点上，从而达到降低计算量的目的。

本文介绍常见的几种下采样方法，包括：随机采样、格点采样、均匀采样和曲率采样。

一、随机采样

随机采样是一种简单直接的采样方法，它通过随机选择点云中的点来进行采样。

1、算法原理

从点云中随机选择指定数量的点作为采样点。

在这里插入图片描述

将2,048点的点云随机抽样：a)256点,b)512点, c)768点和 d)1,024点的简化模型。它们被称为（DP）模型。

2、步骤

1）给定点云和要采样的点数。

2）随机生成指定数量的索引，确保索引在点云的有效范围内。

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点云抽稀在计算机图形学和计算机视觉中有着广泛的应用，其作用包括但不限于以下几点：数据压缩： 点云抽稀可以有效地减少点云数据量，从而节省存储空间和降低数据传输成本。加速处理： 较为密集的点云通常需要更多的计算资源进行处理，抽稀可以减少数据点的数量，从而加快处理速度和提高计算效率。去除噪声： 一些点云数据可能受到噪声的影响，通过抽稀可以去除一些无意义的离散噪声点，使得数据更加干净。可视化优化： 在进行点云可视化时，过于密集的点云可能会导致可视化效果混乱，抽稀可以使可视化结果更清晰易懂。
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前言：相比于投影或体素分割的方法处理点云，直接对点云进行特征提取能较好地保留三维结构信息，但由于点云的无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本。一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的关键点上，降低计算量。FPS(farthest point sampling)是一种较为常用的非学习式的下采样方法，其具有简单快速的特点，因此成为众多点云处理网络的采样方案，但是FPS仅仅是基于点的位置和欧式距离作为采样依据，对点云的稀疏性以及语义信息无感，所以在进行高层
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而随机下采样是点云处理中常用的技术之一，可以有效地减少点云数据的数量，从而降低计算和存储的成本。本文将详细介绍如何使用 Open3D 库中的随机下采样方法对点云数据进行处理，并提供相应的源代码示例。保留原始点云的标志为 True 则表示保留原始点云，为 False 则表示只返回下采样后的结果。最后，我们可以将下采样后的点云保存到文件中，以便进一步处理或可视化。在上述示例中，我们使用下采样比例为 0.3 对点云数据进行随机下采样，并且不保留原始点云。现在，我们可以对点云数据进行随机下采样。
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三种点云下采样方法 — open3d python，含数据和python源码，本节主要介绍体素下采样。
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在Open3D中，除了均匀下采样之外，随机下采样（Random Downsampling）也是一种常用的点云处理方法。随机下采样通过随机选择点云中的一部分点来减少点的数量，从而降低数据的复杂度。下面是关于随机下采样的详细介绍和代码示例。随机下采样的基本原理是从原始点云中随机选择一些点，生成一个点数量较少的子集。这种方法在保证点云整体分布特性的同时，可以快速地减少数据量。
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点云随机下采样是一种对点云数据进行稀疏化处理的方法，其目的是从原始点云数据中随机选择一部分点，形成一个数量较少但具有代表性的子集。随机下采样广泛用于处理点云数据，以减小数据规模，提高处理效率，同时保留点云的总体形态和特性。
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点云数据处理是计算机视觉领域的一个重要分支，而点云下采样则是点云数据处理中的一个基本操作。在点云数据处理过程中，由于点云数据量通常非常大，因此必须进行下采样以降低数据量，这样才能更好地进行后续的处理和分析。本文将介绍如何使用pclpy库的随机采样方法实现点云的下采样操作。总之，点云下采样是点云数据处理中非常基础的操作，而pclpy库提供了简洁易用的随机采样方法，可以大幅降低我们的开发难度。随机采样是pclpy中下采样方法之一，其原理是在点云数据中随机选择一定数量的点进行采样，从而实现数据下采样的效果。
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其中，随机采样是一种常用的技术，可用于对大规模点云进行降采样和子采样。随机采样通过从输入的点云中随机选择一部分点来创建输出的采样点云。这样可以在保留原始数据结构的同时，减少点的数量，从而加快后续处理的速度。总结起来，PCL 中的随机采样算法可以通过设置采样率或目标点数，对输入的点云进行降采样。通过本文的介绍，我们了解了 PCL 中随机采样的原理和用法，并给出了相应的源代码。该类提供了一系列函数，可以根据用户定义的采样率或目标点数，对输入点云进行随机采样。中随机采样得到的指定数量的点。中随机采样得到的点。
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Open3D是一个用于3D计算机视觉的Python库，它提供了一系列处理点云数据的功能。在点云上采样是指从原始密集的点云中选择一部分关键点，以减少计算负担并提高处理效率，同时尽量保持重要的几何信息。 Open3D库中可以使用`open3d.geometry.PointCloud.voxel_down_sample()`函数进行采样。这个函数基于一个固定的体积（通常是立方体），将每个小立方体内超过一定密度的点保留一个，并丢弃其他多余的点。另一个常用的采样方法是`open3d.geometry.PointCloud.sample_points_uniformly()`，它可以均匀地随机选取指定数量的点。 以下是基本的使用示例： ```python import open3d as o3d # 加载点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_pointcloud.pcd") # 设置采样间距或点数 voxel_size = 0.05 # 使用固定体积大小 num_samples = 1000 # 或者设置想要采样的点的数量 # 进行采样 downsampled_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size) random_sampled_pcd = pcd.sample_points_uniformly(num_samples) # 可视化采样后的点云 o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd, random_sampled_pcd]) ```
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