Open3D mesh 均值滤波

news2024/9/20 12:16:26

Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:

Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总(长期更新)-CSDN博客


一、概述

        均值滤波(Mean Filtering)是一种基本的网格平滑技术,通过将每个顶点的位置替换为其邻域顶点位置的均值,从而平滑网格表面。这种方法可以有效地去除网格表面上的小噪声,使得网格表面更加光滑和连续

1.1原理

        均值滤波的基本思想是将网格中每个顶点的位置替换为其相邻顶点位置的平均值。通过多次迭代这个过程,网格的高频噪声会被削弱,整体表面变得更加光滑。与拉普拉斯滤波不同,均值滤波不强调顶点之间的差异,而是直接取邻域的平均值。

1.2实现步骤

  1. 加载网格模型: 使用 Open3D 加载一个三角网格模型,准备进行平滑处理。
  2. 应用均值滤波: 使用 Open3D 提供的 filter_smooth_simple 函数对网格进行均值滤波处理。
  3. 可视化结果: 显示平滑后的网格模型,与原始模型进行比较,观察平滑效果。

1.3应用场景

  • 噪声去除: 适用于从三维扫描数据中去除细小的表面噪声,使得网格表面更加平滑和连续。
  • 模型优化: 在3D建模过程中使用均值滤波来优化网格,使表面更加均匀和平整。
  • 动画和渲染: 平滑处理可以帮助生成更自然的动画角色和场景,并且在渲染中表现更为细腻。

二、代码实现

2.1关键函数

        filter_smooth_simple 是 Open3D 中用于对三角网格模型进行简单平滑处理的函数。这种平滑方法通常被称为均值滤波,通过对网格中每个顶点的位置进行调整,使网格表面更加光滑。

def filter_smooth_simple(self, number_of_iterations: int = 1) -> open3d.cpu.pybind.geometry.TriangleMesh

参数详解

number_of_iterations: int
        - 描述: 控制平滑操作的迭代次数。
        - 作用: 该参数决定了平滑的强度。每次迭代会根据均值滤波的原理调整顶点的位置。迭代次数越多,网格表面会变得更加光滑。
        - 默认值: 1,表示进行一次迭代。

返回值

smoothed_mesh: open3d.geometry.TriangleMesh
        - 描述: 返回经过均值滤波处理后的三角网格模型。该模型通常具有更光滑的表面。

2.2完整代码

import open3d as o3d
import numpy as np

class o3dtut:
    def get_knot_mesh():
        # 读取三角网格模型并计算顶点法线
        mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(r"E:\work\Open3D\open3d20231128\Blog_Cloud\Open3D_Blog\Cloud_Data\cloud_ply\dragon_vrip.ply")
        mesh.compute_vertex_normals()  # 计算并存储顶点法线
        return mesh

# 获取网格模型
mesh_in = o3dtut.get_knot_mesh()

# 将网格的顶点转换为numpy数组
vertices = np.asarray(mesh_in.vertices)

# 生成并添加噪声到顶点上
noise = 0.001  # 设置噪声的幅度
vertices += np.random.uniform(0, noise, size=vertices.shape)  # 给顶点添加均匀分布的噪声

# 将带噪声的顶点数据重新赋值回网格
mesh_in.vertices = o3d.utility.Vector3dVector(vertices)
mesh_in.compute_vertex_normals()  # 重新计算顶点法线以反映新的顶点位置

# 可视化带有噪声的网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh_in], width=800, height=600)

# 使用 simple 滤波进行平滑处理,迭代10次
print('Filter with Taubin with 10 iterations')
mesh_out = mesh_in.filter_smooth_simple(number_of_iterations=10)
mesh_out.compute_vertex_normals()  # 重新计算顶点法线以反映平滑后的顶点位置

# 可视化平滑处理后的网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh_out], width=800, height=600)

# 使用 simple 滤波进行平滑处理,迭代100次
print('Filter with Taubin with 100 iterations')
mesh_out = mesh_in.filter_smooth_simple(number_of_iterations=100)
mesh_out.compute_vertex_normals()  # 重新计算顶点法线以反映平滑后的顶点位置

# 可视化经过100次迭代平滑处理后的网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh_out], width=800, height=600)
import open3d as o3d
import numpy as np

class o3dtut:
    def get_knot_mesh():
        # 读取三角网格模型并计算顶点法线
        mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("dragon_vrip.ply")
        mesh.compute_vertex_normals()  # 计算并存储顶点法线
        return mesh

# 获取网格模型
mesh_in = o3dtut.get_knot_mesh()

# 将网格的顶点转换为numpy数组
vertices = np.asarray(mesh_in.vertices)

# 生成并添加噪声到顶点上
noise = 0.001  # 设置噪声的幅度
vertices += np.random.uniform(0, noise, size=vertices.shape)  # 给顶点添加均匀分布的噪声

# 将带噪声的顶点数据重新赋值回网格
mesh_in.vertices = o3d.utility.Vector3dVector(vertices)
mesh_in.compute_vertex_normals()  # 重新计算顶点法线以反映新的顶点位置

# 可视化带有噪声的网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh_in], width=800, height=600)

# 使用 simple 滤波进行平滑处理,迭代10次
print('Filter with Taubin with 10 iterations')
mesh_out = mesh_in.filter_smooth_simple(number_of_iterations=10)
mesh_out.compute_vertex_normals()  # 重新计算顶点法线以反映平滑后的顶点位置

# 可视化平滑处理后的网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh_out], width=800, height=600)

# 使用 simple 滤波进行平滑处理,迭代100次
print('Filter with Taubin with 100 iterations')
mesh_out = mesh_in.filter_smooth_simple(number_of_iterations=100)
mesh_out.compute_vertex_normals()  # 重新计算顶点法线以反映平滑后的顶点位置

# 可视化经过100次迭代平滑处理后的网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh_out], width=800, height=600)

三、实现效果

3.1加入噪点的mesh

3.2迭代10次

 3.3迭代100次

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2096624.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

[ABC369C] Count Arithmetic Subarrays

首先看了下题意 大致题意就是让你在长度为的序列找出所有的等差数列。 -----------------------------------------------------------------------------------------我是分界线 我的思路了,就是先从2开始计算等差数列,从3开始判断,如果是…

C#从入门到精通(21)—Mutex互斥锁在多线程、多进程下的使用

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家!人工智能学习网站 前言: 大家好,我是上位机马工,硕士毕业4年年入40万,目前在一家自动化公司担任…

C语言调用子函数时入/出栈(保护/恢复现场)全过程分析:以Cortex-M3为例

0 参考资料&工具 Cortex M3权威指南(中文).pdf keil5(用于仿真查看寄存器、栈变化)1 C语言调用子函数时出入/出栈(保护/恢复现场)全过程分析 使用C语言调用子函数是如何保护/恢复现场的呢?本文以Cortex-M3为例&a…

Zynq之IIC使用示例

前言 明确设计思路,精准定位问题,对于我们后期理解迭代工程有很大的帮助。 这就是我们常说的40%设计,20%编写和剩下的40%时间进行调试优化。 今天为大家带来的是Zynq-PS端的IIC使用demo,通过驱动外设DS1337来强化对IIC的使用方…

【C++二分查找 贪心】1552. 两球之间的磁力

本文涉及的基础知识点 C二分查找 贪心:决策兼容性 LeetCode1552. 两球之间的磁力 在代号为 C-137 的地球上,Rick 发现如果他将两个球放在他新发明的篮子里,它们之间会形成特殊形式的磁力。Rick 有 n 个空的篮子,第 i 个篮子的位…

百日草花语探秘:天长地久的情感寄托与丰富内涵解析

百日草宛如一颗璀璨的明珠,散发着独特的魅力。它那鲜艳夺目的花朵,仿佛是大自然用最细腻的笔触勾勒而成,每一朵都蕴含着无尽的奥秘与情感。当我们漫步于花海之间,不经意间与百日草相遇,那绚烂的色彩和别致的形态定会让…

李沐动手学深度学习:树叶分类竞赛

视频地址:30 第二部分完结竞赛:图片分类【动手学深度学习v2】 竞赛地址:https://www.kaggle.com/competitions/classify-leaves !nvidia-smi # 查看 GPU 信息 # !lscpu # 查看 CPU 信息 # !free -h # 查看内存(RAM) 信息 # !p…

datax编译:解决datax不支持MongoDB 6.0.10的问题

1. 需求及问题 最近使用datax同步MongoDB中的数据到hive,使用了mongodbreader和hdfswriter插件。MongoDB的版本是6.0.10,而datax的默认编译安装包中mongodbreader插件不支持MongoDB 6.0.10。 DataX工具介绍数据同步工具之DataX-CSDN博客 官方地址 https://github.com/alib…

模型 U型思考法(深度思考)

系列文章 分享 模型,了解更多👉 模型_思维模型目录。探索本质,创新求解。 1 U型思考法的应用 1.1 小罐茶的品牌创新 背景: 小罐茶作为一家新兴的茶叶品牌,面临着传统茶叶市场的激烈竞争和消费者需求的多样化。为了在…

地震模板代码 - 第三部分

Seismic stencil codes - part 3 — ROCm Blogs (amd.com) 2024年8月12日,作者:Justin Chang 和 Ossian O’Reilly。 在前两篇博客文章中,我们开发了一个 HIP 内核,能够计算地震波传播中常用的高阶有限差分。经过优化后&#xf…

Redis KEY操作实战手册:从设计到维护的全面指南

​ 🌈 个人主页:danci_ 🔥 系列专栏:《设计模式》《MYSQL》 💪🏻 制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。 ✨欢迎加入探索Redis的key的相关操作之旅✨ 👋 大家好!文本…

在 Ubuntu 环境下使用 VSCode 和 PlatformIO 下载程序到 Arduino Uno

安装 VSCode 访问 VSCode 官网 下载 .deb 包使用以下命令安装&#xff1a;sudo dpkg -i <下载的文件名>.deb sudo apt-get install -f安装 PlatformIO 扩展 在 VSCode 中&#xff0c;转到扩展市场&#xff08;CtrlShiftX&#xff09;搜索 “PlatformIO IDE”点击 “安装”…

刷题记录-HOT 100(一)40道

记录题解和思路。 一、哈希表解决问题 1、两数之和 思路&#xff1a; 创建哈希表&#xff1a; 初始化了一个空字典来存储已经访问过的数字及其对应的索引。 遍历数组&#xff1a; 逐一遍历数组中的每个元素。在遍历过程中&#xff0c;针对每个元素 num&#xff0c;计算出它…

手机FM LNA方案设计

一 概述 关于手机FM的使用&#xff0c;较为传统的则是在打开FM应用前先插入有线耳机才能使用FM应用。然而随着智能手机的进步以及有线耳机日益被无线蓝牙耳机所代替&#xff0c;内置FM LNA方案被应用的越来越多&#xff0c;无需插入有线耳机&#xff0c;复用例如GSM天线也能实…

跨语言障碍:全球语言翻译神器崛起

1.背景 工作中经常要查看纯英文文档和纯英文视频&#xff0c;尽管本人经历了1年多的英语培训&#xff0c;看英文资料依然非常吃力。 大模型出来后&#xff0c;KIMI能够帮助翻译纯英文的文档内容&#xff0c;但视频翻译还没有一个很好的工具。最近发现了一款通过大模型翻译文档…

yolov9目标检测pyside6可视化检测界面python源码-用于计数统计-摄像头可用

项目概述 此项目旨在利用YOLOv9&#xff08;You Only Look Once version 9&#xff09;这一先进的目标检测模型&#xff0c;实现实时视频流中的物体识别与计数。通过集成PySide6库&#xff0c;我们能够构建一个直观且易于使用的图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;&#…

基于SpringBoot+Vue+MySQL的社区维修平台

系统背景 系统管理也都将通过计算机进行整体智能化操作&#xff0c;对于社区维修平台所牵扯的管理及数据保存都是非常多的&#xff0c;例如住户管理、社区公告管理、维修工管理、维修订单管理、接单信息管理、订单信息管理、在线沟通管理、举报信息管理、留言板管理、系统管理等…

VR虚拟驾驶未来发展_vr自动驾驶汽车所带来的改变

在自动驾驶汽车的基础上&#xff0c;VR虚拟现实技术的应用也让自动驾驶汽车更加智能化&#xff0c;能够实现更高级的驾驶体验&#xff0c;今天这篇文章就和大家一起探讨一下 VR虚拟驾驶未来发展的趋势&#xff0c;以及虚拟现实自动驾驶汽车所带来的几个改变。 一、VR 虚拟驾驶未…

WebAssembly技术实践

文章目录 知识学习优点 开启本地临时服务器方式一、命令安装方式二、直接在vscode的插件 测试程序异常处理 最近在看WebAssembly相关的知识&#xff0c;在本地运行&#xff0c;记录下来&#xff0c;方便备查。 知识学习 WebAssembly是一种高性能二进制格式、用于在各种现代硬件…

C++基础面试题 | C++中static的作用?什么场景下会使用static?

回答重点&#xff1a;修饰局部变量 修饰全局变量或函数 修饰类的成员变量或函数 修饰局部变量&#xff1a;当static用于修饰局部变量时&#xff0c;该变量的存储位置在程序执行期间保持不变&#xff0c;并且只在程序执行到该变量的声明处时初始化一次。即使函数被多次调用&…