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一、概述
1.1原理
1.2应用
二、代码实现
三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云
3.3数据对比 一、概述 在点云处理中#xff0c;重叠点#xff08;即重复点#xff09;可能会对数据分析和处理的结果产生负面影响。因此#xff0c;删除重叠点是点云预处理中常…目录
一、概述
1.1原理
1.2应用
二、代码实现
三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云
3.3数据对比 一、概述 在点云处理中重叠点即重复点可能会对数据分析和处理的结果产生负面影响。因此删除重叠点是点云预处理中常见且重要的步骤。 1.1原理 删除重叠点的常见方法是使用体素下采样Voxel Downsampling技术。体素下采样通过将三维空间划分为固定大小的立方体体素并在每个体素中保留一个代表点从而去除重复点和减少点云数据量。具体步骤如下 体素划分将点云空间划分为固定大小的立方体网格体素。点的分配将每个点分配到相应的体素中。体素代表点对于每个非空体素计算该体素内所有点的质心或选择其中一个点作为代表点。生成下采样后的点云以这些代表点构成新的点云从而删除重叠点和减少点云数据量。 1.2应用 数据压缩通过删除重叠点减少点云数据量从而降低存储和处理的成本。提高计算效率删除重叠点后点云数据量减少可以显著提高后续处理算法的效率如点云配准、表面重建等。噪声过滤重叠点可能是由传感器噪声或重复扫描引起的通过删除重叠点可以改善点云数据质量。三维建模在三维重建和建模中删除重叠点有助于生成更光滑和准确的模型。 二、代码实现
import copy
import open3d as o3d# 删除点云中的重叠点
def remove_duplicates(pcd, voxel_size0.01):pcd2 copy.deepcopy(pcd)# 通过体素下采样删除重叠点pcd2 pcd2.voxel_down_sample(voxel_size)return pcd2pcd o3d.io.read_point_cloud(test.pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])# 删除重叠点
pcd_without_duplicates remove_duplicates(pcd)
print(原始点云个数, pcd)
print(去重之后, pcd_without_duplicates)
pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0])
pcd_without_duplicates.paint_uniform_color([0, 1, 0])
o3d.visualization.draw_geometries([pcd,pcd_without_duplicates])三、实现效果
3.1原始点云 3.2处理后点云 3.3数据对比
原始点云个数 PointCloud with 2400 points.
去重之后 PointCloud with 1999 points.