【点云重采样Resampling】Python-pcl 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建

2023-11-10

1. 点云重采样

基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建以实现重采样,可以使得点云数据更规整一些,没之前那么杂乱。

  • set_Compute_Normals(True) 可以通过在最小二乘法中进行法线估计,提高重采样准确度;
  • set_polynomial_fit(True) 可以通过不需要多项式拟合来加快平滑速度,设置为True则在整个算法运行时采用多项式拟合来提高精度;

2. 效果如下:

重建前:

正面:
在这里插入图片描述
侧面:
在这里插入图片描述
重建后:

正面:

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

【点云重采样Resampling】Python-pcl 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建 的相关文章

  • Pcl粗配准矩阵不唯一

    经过一段时间的调试 发现转换矩阵不唯一 因此要将两个点云的数值减去一个值 使之最小 受到矩阵相乘相加受到的影响最小
  • QT+PCL+VS制作点云显示界面(彩色显示xyz点云)

    前言 最近正学习QVTKWidget插件显示点云 参考博文 https blog csdn net wokaowokaowokao12345 article details 51078495 时发现其提供的官方编译样只能例打开XYZRGB的
  • python三维点云投影(一)

    本文为博主原创文章 未经博主允许不得转载 本文为专栏 python三维点云从基础到深度学习 系列文章 地址为 https blog csdn net suiyingy article details 124017716 一 立体几何基础知识
  • pointCloudLibrary点云库pcl_viewer工具使用

    pointCloudLibrary点云库pcl viewer工具使用 1 pointCloudLibrary点云库在windows下使用pcl viewer工具 1 首先在点云库安装目录下找到pcl viewer exe 具体根据自己的安装
  • 点云边界提取及可视化

    include
  • 点集配准—CPD(Coherent Point Drift) (附python代码)

    点集配准 CPD Coherent Point Drift 算法是一种点云配准算法 用于将两个点云对齐 该算法最初由Myronenko 和 Song 在2009年提出 CPD算法的核心思想是将一个点集看作是由一个概率密度函数生成的样本 然后
  • 【PCL】的五大依赖库及作用

    安装点云PCL Point Cloud Library 库时 需要额外安装5个依赖库 它们有什么作用呢 如下 Boost 用于共享指针和多线程 Eigen 一个标准的C 模板库用于线性代数 矩阵 向量等计算 FLANN Fast Appro
  • KITTI数据集之点云地图构建

    本文描述了如何通过KITTI数据集 读取激光雷达点云数据 并通过ground truth 对前后两帧点云进行旋转变换 使得二者统一坐标系 不断叠加点云进行点云建图的过程 使用的是KITTI odometry中的07号数据集 其主要内容包括
  • 【PCL】得到一个点云中的最高值、最低值

    有一个点云 想得到它x y z三个轴上的最大值和最小值 可以用pcl getMinMax3D函数 在这儿 函数参数 1 点云 2 放最小值的容器 3 放最大值的容器 容器类型是点云中点的类型 正好有三个值 代码 Created by eth
  • DCEL数据结构

    文章目录 前言 DCEL介绍 DCEL优势 DCEL数据结构实现 Point Vertex HalfEdge Face Reference 前言 虽然https blog csdn net baidu 34931359 article de
  • 【点云重采样Resampling】Python-pcl 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建

    1 点云重采样 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建以实现重采样 可以使得点云数据更规整一些 没之前那么杂乱 set Compute Normals True 可以通过在最小二乘法中进行法线估计 提高重采样准确度 set polynomi
  • 处理点云数据(一):点云与生成鸟瞰图

    点云数据 点云数据一般表示为N行 至少三列的numpy数组 每行对应一个单独的点 所以使用至少3个值的空间位置点 X Y Z 来表示 如果点云数据来自于激光雷达传感器 那么它可能有每个点的附加值 在KITTI数据中就有一个 反射率 这是衡量
  • 点云边界提取方法总结

    目录 经纬线扫描法 网格划分法 法线估计法 alpha shapes算法 原始点云 经纬线扫描法 经纬线扫描法的基本思想是 将经过坐标变换后的二维数据点集按照 x值的大小排序后存储在一个链表中 在二维平面建立点集的最小包围盒并分别计算出 x
  • 三维点云质心与三角化 — python open3d

    本文为博主原创文章 未经博主允许不得转载 本文为专栏 python三维点云从基础到深度学习 系列文章 地址为 https blog csdn net suiyingy article details 124017716 1 质心介绍 质心概
  • 基于PCL的PCA算法实现点云的粗配准

    基于PCL的PCA算法实现点云的粗配准 一 引言 点云粗配准是三维重建和机器视觉中常见的任务之一 在点云数据中 我们需要找到两个或多个点云之间的刚性变换 以使它们对齐 主成分分析 PCA 是一种常用的数据降维和特征提取技术 也可以应用于点云
  • 关于VTK9 vs2019编译QVTK 过程中的记录

    环境 vtk9 0 QT5 12 PCL 1 12 vs2019 x64 这段时间下载了VTK 9 0 并利用vs2019对QVTK进行了编译 1 只要在编译过程中勾选了QT相关选项 就一定可以生成QVTK相关的头文件和库 编译过程网上已经
  • 点云高度归一化处理(附 matlab 代码)

    由于不同地物之间存在着高程的差异 为了去除地形起伏对点云数据高程值的影响 所以需要根据提取出的地面点进行点云归一化处理 这一步是很多算法的基础 可以提高后续点云分类或分割的准确度等 如下图所示 归一化的过程其实相对简单 遍历每一个非地面点
  • ubuntu中使用QT同时编译pcl和opencv出现error: field ‘pa ram_k_’ has incomplete type ‘flann::SearchParams’

    问题描述 ubuntu中使用QT同时编译opencv和pcl时出现如下错误 错误原因 pcl和opencv中均包含flann库产生冲突 解决办法 将flann目前更换为flann2或者其它名字 在更改目录后 其它关联引用文件也需要更改 涉及
  • 逐点插入法实现 Delaunary三角网 ( 附 C++ 代码)

    逐点插入法作为一种经典的凸闭包收缩算法 其思想是 首先找到包含数据区域的最小凸包边形 并从该多边形开始从外到内形成Delaunary三角网 因此其每次插入一个新的点就会删除相应的三角形来构建性的三角网 这个过程中常常伴随着大量的查询计算过程
  • Windows11:QT5.14.2+PCL1.12.0+VS2019环境配置

    之前在win10系统下配置了PCL1 8 1 QT5 9 1 VS2015的开发环境 由于PCL库已经更新到了1 12 1而且1 8 1一直有bug 为了使用下新的算法库 今天配置一下新的开发环境 1 安装Qt5 14 2 Qt5 14 2

随机推荐