Python 基于Open3D的点云均匀下采样算法

目录

  • 一、算法概述
  • 二、代码示例
  • 三、测试示例

一、算法概述

  点云均匀下采样算法:是在保持点云关键特征的前提下,减少点云数据的数量。
算法流程:

  • 首先使用o3d.io.read_point_cloud函数读取点云数据。
  • 然后,使用uniform_down_sample函数进行均匀下采样,将点云数据按照指定的采样密度进行下采样。
  • 最后,使用o3d.visualization.draw_geometries函数将原始点云和下采样后的点云可视化显示出来。
  • 需要注意:voxel_size参数代表了下采样后的体素大小,即在每个体素内只保留一个点。根据点云的密度和采样要求,你可以调整voxel_size的值来得到不同精度的下采样结果。通过合理调整下采样参数,可以得到具有更低数据量但仍能保留关键特征的点云数据。

二、代码示例

import open3d as o3d

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