open3d

点云离群点剔除 — open3d python

这里主要介绍open3d中实现的三种点云离群点的剔除方法，包括无效值剔除、统计方法、半径滤波法。1无效值剔除无效值包括空值和无限值。空值一般用NaN表示。
Coding的叶子·2022-11-30 21:27

三维点云重建 — open3d python

这里仅介绍open3d中几个三维重建函数。1AlphashapesAlphashapes是一种散点外轮廓的提取方法。open3d中对应的函数为create_from_point_cloud_a
Coding的叶子·2022-11-30 21:27

三种点云下采样方法（二）— open3d python

点云下采样是对点云以一定的采样规则重新进行采样，目的是在保证点云整体几何特征不变的情况下，降低点云的密度，进而可以降低相关处理的数据量和算法复杂度。上一节介绍了体素下采样的方法https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124458903。本节将介绍均匀下采样和随机下采样。最远点采样等方法后续会在深度学习章节中进行详细介绍。1均匀下采样均匀采样是指
Coding的叶子·2022-11-30 21:26

点云旋转平移（三）—python open3d点云旋转

1pythonopen3d点云旋转函数open3d中点云的平移函数为rotate。其函数原型如下所示：pcd.rotate(R,center=(20,0,0))第二个参数是旋转中心，即围绕哪个点进行
Coding的叶子·2022-11-30 21:56

点云仿射变换—open3d python

1点云仿射变换对于点云来说，仿射变换是将点云中的点按照同一规则变换。仿射变换包含了一组线性变换和一个平移变换。其中，线性变换可以用矩阵左乘来表示。因此，仿射变换可以用矩阵和向量的方式来表达。（1）即：（2）向量x在向量t上的投影可以表示为（3）根据公式（2）和公式（3）可以看到，线性变换过程实际上是数据x在向量空间各个方向上的投影和伸缩。其中，投影的方向由T的行向量来决定，伸缩的倍数由行向量的模长
Coding的叶子·2022-11-30 21:56

点云缩放—python open3d

点云缩放的方法主要有numpy数组法、open3d缩放函数、open3d投影变换函数。2numpy数组方法通过将点云数组乘以一个缩放因子来改变大小，同时通过加法运算实现质心平移。
Coding的叶子·2022-11-30 21:56

三维点云质心与三角化 — python open3d

1质心介绍质心概念与重心的计算方式相同。如下所示：(1)即(2)乘积mr相当于一个力矩，当作用点为质心时，总的力矩等于零。以杠杆或者天平来说，力矩为零的情况就是总体达到了平衡。所以质心和重心的概念基本一致，但有所区别。对于二维图像来说，质量m就是像素值，r为各个像素点的位置。而对于三维点云来说，m取为1，即单位重量。那么根据公式（2）可以知道，点云中各个点相对于质心的距离和为0。m为1时，公式（1
Coding的叶子·2022-11-30 21:56

python open3d点云可视化（本节会根据实际所用持续更新）

现在，为了提高代码编写效率，暂时使用open3d作为点云处理的基本工具。这个主要在于open3d安装比较简单，第一章里已经有介绍过。
Coding的叶子·2022-11-30 21:25

点云旋转平移（二）—python open3d点云平移

1pythonopen3d点云平移函数open3d中点云的平移函数为translate。其函数原型如下所示：pcd.translate((tx,ty,tz),relative=True)当relat
Coding的叶子·2022-11-30 21:25

Open3D DbScanClustering聚类算法及聚类分簇可视化及存储

DBSCAN聚类算法，是基于密度的聚类算法。该算法需要两个参数。labels=np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02,min_points=10,print_progress=True))入参：eps：定义到聚类邻居的距离min_points：定义形成聚类所需的最小点数。出参：该函数返回一个标签，其中标签-1表示噪音。该算法定义以选中的点开始蔓延，邻居点距离siz
程序媛一枚~·2022-11-30 21:23

Open3D 点云欧式聚类（python详细过程版）

欧式聚类一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、分割结果四、C++代码五、测试数据一、算法原理1、原理概述见：pclpy点云欧式聚类分割2、参考文献[1]杨旭.激光雷达点云数据的滤波和分割处理[D].哈尔滨工业大学,2020.
点云侠·2022-11-30 21:53

Open3D——DBSCAN密度聚类并保存聚类结果

目录一、算法原理1、密度聚类2、主要函数3、参考文献二、代码实现三、结果展示1、保存聚类2、可视化一、算法原理1、密度聚类  密度聚类是将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。  DBSCAN是一种典型的密度聚类算法，它使用两个参数来描述样本的紧密程度，其一是邻域半径，用来描述当前点的邻域距离阈值；其二是点的个数，用来描述在
点云侠·2022-11-30 21:52

Open3D——点云投影到拟合平面(python详细过程版)

一、算法原理1、算法概述  三维空间平面的一般方程为：Ax+By+Cz+D=0(1)Ax+By+Cz+D=0\tag{1}
点云侠·2022-11-30 21:22

OPEN3D（python）学习笔记-1.1 读取点云数据

官方文档链接http://www.open3d.org/docs/release/安装pipinstallopen3d-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple读取点云数据话不多说，直接上代码importopen3daso3dimportnumpyasnpprint("Loadaplypointcloud,printit,andrenderit")#从文件
qq_24219039·2022-11-30 21:51

OPEN3D（python）学习笔记-1.4 点云裁剪

官方文档链接http://www.open3d.org/docs/release/示例代码用read_selection_polygon_volume读取指定的多边形区域的json文件。importopen3daso3dimportnumpyasnp#从文件中读取点云pcd=o3d.io.read_point_cloud('./fragment.ply')vol=o3d.visualization
qq_24219039·2022-11-30 21:51

Open3D DBSCAN聚类

文章目录一、简介二、算法步骤三、代码实现四、实现效果参考资料一、简介DBSCAN算法，全称为“Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNode”，也就是“基于密度的聚类”。此类算法是假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定，从样本密度的角度来考察样本之间的可连续性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。DBSCAN算法做为一种有
BigFish_Galaxy·2022-11-30 21:50

两种点云去除噪音数据的滤波算法（附open3d python代码）

这两种滤波非常有用，一定要用好；半径滤波：半径滤波器比较简单粗暴。以某点为中心画一个圆计算落在该圆中点的数量，当数量大于给定值时，则保留该点，数量小于给定值则剔除该点。此算法运行速度快，依序迭代留下的点一定是最密集的，但是圆的半径和圆内点的数目都需要人工指定；统计滤波过滤：第一次扫描：对每个点，我们计算它到它的所有临近N个点的平均距离。计算出这些距离的均值和标准差第二次扫描：平均距离在M个标准差范
点云处理·2022-11-30 21:19

Open3D 点云颜色渲染

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介Open3D主要有两种方式来进行点云的颜色渲染，一种是使用PaintUniformColor函数为点云赋单色，第二种则是通过对点云对象的colors
BigFish_Galaxy·2022-11-30 21:19

点云 ransac 平面拟合的地面去除（附open3d python代码）

我们使用一个工件扫描点云数据为例，分割它的地面部分，只留下工件的扫描点云数据#coding:utf-8importopen3daso3dprint("->正在加载点云...")pcd=o3d.io.read_point_cloud("gongjian1.pcd")print(pcd)print("->正在RANSAC平面分割...")distance_threshold=8.6#内点到平面模型的最
点云处理·2022-11-30 21:49

点云法向量估计及可视化（附open3d python代码）

法向量三种估计方式（K近邻估计，半径近邻估计，混合搜索估计）差别只在于搜索近邻点的方法略微有差异，实际上差别不大；实际影响更大的是参数的设定是否合理#coding:utf-8importnumpyasnpimportopen3daso3dpath="gongjian1.pcd"normalPath=path.replace(".pcd","_normal.pcd")print(path)print
点云处理·2022-11-30 21:49

Python Open3D几何图形 基础篇（一） 点云操作

PythonOpen3D几何图形基础篇（一）点云操作本文参考的页面：Pointcloud—Open3D0.15.1documentationFileIO—Open3D0.15.1documentation本文主要是介绍Open3D
MrVoider·2022-11-30 21:48

根据点云高度赋色（附open3d python代码）

绘制点云图时用颜色来表征其高度，我们先计算了点云的高度范围，然后把每个点的颜色根据高度来进行映射稍微修改代码，我们也可以让高度颜色渐变转换为X轴距离颜色渐变:稍微修改代码，我们也可以让高度颜色渐变转换为X轴距离颜色渐变:#coding:utf-8importnumpyasnpimportopen3daso3dcloud=o3d.io.read_point_cloud("kitti_p.pcd")p
点云处理·2022-11-30 21:46

改进的DBSCAN算法，点云可变 EPS 阈值 DBSCAN 聚类（附open3d python代码）

对传统的DBSCAN算法进行了改进,聚类半径随扫描距离的变化自适应地改变,远距离障碍物点云聚类效果得到提高。实验结果表明,所提方法对不同距离的障碍物都能实现良好的聚类。对比效果图：激光点云数据密度与扫描距离呈负相关,扫描距离越近,点云数据越稠密,扫描距离越远,点云数据越稀疏,DBSCAN算法对数据密度和聚类间距差较敏感,主要依赖对eps距离参数的调试,在数据分布均匀时聚类效果良好,但在数据分布不均
点云处理·2022-11-30 21:16

点云关键点、对应关系、热力图可视化总结

点云可视化常用的库是open3d，其中关于关键点、对应关系、热力图的可视化却几乎没有博客讲解，本文填补这一空缺，为点云配准的研究工作提供便利关键点可视化关键点可以在显著图上采样得到，使用keypoints_to_spheres
窗外的千纸鹤·2022-11-30 14:06

CondaHTTPError错误（以open3d安装为例）

安装open3d复盘在安装open3d以及一些比较不常用的库的时候，conda就会报如下图的错误：1.踩过的坑搜索关键词“安装open3dhttp错误”，大量相关的博客的解决方法无非就是四种：换清华源改
窗外的千纸鹤·2022-11-30 14:36

python如何实现点云可视化交互——Open3D实例教程（获取所选点的信息）保姆级教学

前言Open3D是目前python中可用的用于3D数据处理的现代库，可以对点云、网格等三维数据进行读取、采样、配准、可视化等操作。其中对点云等三维模型进行可视化的功能在Python中显得非常方便。
ESRSchao·2022-11-30 13:21

Open3D 15.1 报错 module ‘open3d‘ has no attribute ‘registration‘（跑LCD代码时报错）

Open3D15.1报错module‘open3d‘hasnoattribute‘registration‘（跑LCD代码时报错）最近研究LCD源码，跑例程align_point_cloud.py因为源码用老版本
ESRSchao·2022-11-30 13:21

从零到openpcdet预测全程|| open3d ||openpced环境配置

笔者历经三天（勿喷）踩了无数个坑，浅浅来仔细说明一下整个安装过程。所使用的ubuntu16.04系统。文章目录conda下载cuda配置openPCDet环境配置创建虚拟环境pytorchspconvopenpcdet可视化部分——open3dormayavidemo预测conda下载转链接（传送门）cuda配置我相信从上一步中，conda已经安装完成了，那么接下来就是让人头疼的cuda啦。分享一
栗子要养老·2022-11-28 23:10

采用Open3d绘制高度颜色点云图

这个功能在成熟软件中比较常见，自己实现起来略显得繁琐，貌似Open3d绘图选项中没有这个功能（各位如若发现了告诉我），此处把实现代码公布一下，欢迎各位探讨交流。
微凉的衣柜·2022-11-28 08:23

解决AttributeError: module ‘open3d.open3d.visualization‘ has no attribute ‘pipelines‘

o3d.pipelines.registration时报错AttributeError:module‘open3d.open3d.visualization’hasnoattribute‘pipelines’这是open3d
方永帆·2022-11-28 01:22

自适应点云配准（RANSAC、ICP）

编译运行环境项目Python3编写，实现RANSAC配准和ICP配准，用到open3d和numpy库。
Hellsegamosken·2022-11-27 23:34

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第三节 邻近搜索之圆柱搜索

本节基于Open3D实现圆柱搜索：基于KDTree中的RNN半径邻近搜索实现在某个方向上的圆柱搜索，可识别出简单圆柱形物体。
地理空间科学·2022-11-27 10:10

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第一节 点云数据的读取与可视化

本节将介绍采用Python语言的点云处理技术-Open3D开源库：支持点云的读写、可视化、重建和配准等处理、3D机器学习等Open3D第一节核心功能如下：3Ddatastructures3DdataprocessingalgorithmsScenereconstructionSurfacealignment3DvisualizationPhysicallybasedrendering
地理空间科学·2022-11-27 10:40

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第二节 邻近搜索之构建KDTree

本节将介绍Open3D开源库：KDTree的原理及构建，将无序点云变为有序点云，实现点云的快速邻近搜索。
地理空间科学·2022-11-27 10:40

Open3d 学习计划——9（ICP配准）

原文地址Open3d学习计划——9（ICP配准）ICP配准可视化帮助函数输入点对点ICP点对面ICPICP配准本教程演示了ICP（迭代最近点）配准算法。多年来，它一直是研究和工业中几何配准的主流。
ming's博客·2022-11-27 02:57

Open3d利用多个pcd文件配准融合

转载自Open3d(进阶四)——多视角点云配准_dongcidacigogogo的博客-CSDN博客_open3d实验环境为Win10，python3.8，open3d版本为0.15.1原始代码如下''
两车面包人·2022-11-27 02:56

Open3d之点云全局配准

ICP配准和彩色点云配准都被称为局部配准方法，因为它们依赖于粗对准作为初始化。本教程展示了另一类配准方法，称为全局配准。这一系列算法在初始化时不需要对齐。它们通常产生不太紧密的对齐结果，并用作局部方法的初始化。可视化此帮助函数将转换后的源点云与目标点云一起可视化：defdraw_registration_result(source,target,transformation):source_tem
ancy_i_cv·2022-11-27 02:25

open3d完成点云ICP配准

环境：win10，python3.6+open3d==0.8.0完成点云配准之后的效果图演示这里直接放上完整的代码importopen3daso3dimportnumpyasnp#读取电脑中的ply点云文件source=o3d.io.read_point_cloud("plys/2.ply")#source为需要配准的点云target=o3d.io.read_point_cloud("plys/1
3D_vision·2022-11-27 02:54

Open3d学习计划—高级篇 3（点云全局配准）

Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
Being_young·2022-11-27 02:54

Open3d读写ply点云文件

1Open3d安装Open3d是由Intel发布的一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。
Coding的叶子·2022-11-27 02:24

Open3d(八)——ICP配准

亲测代码程序可运行使用，open3d版本0.13.0。
dongcidacigogogo·2022-11-27 02:22

Open3D(C++) ICP算法实现点云精配准

ICP配准一、算法原理1、配准流程2、算法推导3、参考文献4、主要函数二、代码实现三、结果展示1、配准前2、配准后四、python代码一、算法原理1、配准流程  ICP迭代修正两个原始点云的刚体变换（平移、旋转），以最小化所有点集之间的距离。输入：两帧原始点云，变换的初始估计、停止迭代的标准；输出：变换矩阵、变换后的修正点
点云侠·2022-11-27 02:51

Open3D 计算点云配准的精度和重叠度

配准评估一、算法原理1、原理概述2、算法源码3、主要函数二、代码实现三、结果展示一、算法原理1、原理概述  点云配准精度采用的是均方根误差RMSE，均方根误差越小表示配准精度越高；重叠度即计算最近邻点对占所有点的比例，重叠度越大表示配准效果越好。具体计算过过程见算法源码。2、算法源码staticRegistrationResultGetRegistrationResultAndCorrespond
点云侠·2022-11-27 02:51

Open3D 多幅点云配准

目录1.多视配准2.输入3.位姿图4.可视化优化5.得到合并的点云1.多视配准  多幅配准是在全局空间中对齐多个几何形状的过程。比较有代表性的是，输入是一组几何形状PiP{i}
点云侠·2022-11-27 02:21

Open3D ICP精配准（点到点）

文章目录一、算法步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、算法步骤（1）在目标点云P中取点集pi∈P；（2）找出源点云Q中的对应点集qi∈Q，这里使用的是点到点之间的欧式距离，使得||qi-pi||=min；（3）计算旋转矩阵R和平移矩阵t，使得误差函数最小；（4）对pi使用上一步求得的旋转矩阵R和平移矩阵t进行旋转和平移变换，的到新的对应点集pi’={pi’=Rpi+t,pi∈P}；（5）计算pi
BigFish_Galaxy·2022-11-27 02:48

Open3D ICP精配准（点到面）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介ICP算法总共分为6个阶段，如下图所示：（1）挑选发生重叠的点云子集，这一步如果原始点云数据量比较巨大，一般会对原始点云进行下采样操作。（2）匹配特征点。通常是距离最近的两个点，当然这需要视评判的准则而定。（3）加权。根据点的匹配程度对找到的对应点进行加权。（4）抑制匹配点。根据匹配点的匹配程度来对一些质量较差的点对进行抑制（剔除）。（5）误
BigFish_Galaxy·2022-11-27 02:48

点云配准（二）— python open3d ICP方法

open3d安装和点云配准介绍，请参考：Open3d读写ply点云文件_Coding的叶子的博客-CSDN博客1Open3d安装Open3d是由Intel发布的一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。
Coding的叶子·2022-11-27 02:17

【点云】RandLA-Net Semantic3D SemanticKITTI 预测结果可视化

目录一、使用open3d画图二、S
zzl_1998·2022-11-26 15:31

Open3D(C++) K均值聚类

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、聚类结果一、算法原理  见：PCLKmeans点云聚类二、代码实现KMeans.h#pragmaonce#include#
点云侠·2022-11-26 03:02

Open3D(C++) 改进的K均值聚类算法

目录一、算法概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、聚类结果一、算法概述  经典Kmeans算法原理介绍见：PCLKmeans点云聚类。由于传统Kmeans算法是随机选取聚类中心点，可能会出现聚类失败的现象。因此对选点策略进行改进，从而使算法成功的概率大大提高。如下图所示，传统算法会将路灯一分为二，改进后的则分类更加准确。二、代码实现KMeans.h#pragmaonce#include
点云侠·2022-11-26 03:32
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