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_size=0.01):
pcd2 = copy.deepcopy(pcd)
# 通过体素下采样删除重叠点
pcd2 = pcd2.voxel_down_sample(voxel_size)
return pcd2
pcd = 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.