目录
一、概述
1.1原理
1.2实现步骤
1.3应用场景
二、代码实现
2.1关键函数
2.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2下采样后点云
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
泊松下采样（Poisson Sampling）是一种基于泊松磁性原理的点云或网格模型采样方法。它通过生成均匀分布的采样点，可以在保持模型细节的同时减少数据量，从而加速后续的处理和分析。这种方法特别适用于三维扫描数据的精简和模型简化。
1.1原理
泊松下采样的基本思想是通过构建泊松磁场来生成采样点，这些点尽可能均匀地覆盖整个表面。在进行下采样时，泊松磁场根据模型的几何特征自动调整采样密度，从而在保持重要细节的同时减少不必要的点。这种方法有效地避免了传统网格简化中常见的细节损失和采样偏差问题。
1.2实现步骤
- 加载网格模型：使用 Open3D 加载三维网格模型，准备进行下采样处理。
- 设置采样参数：定义泊松下采样的参数，包括采样密度或采样半径等，决定采样点的分布和数量。
- 执行泊松下采样：调用 Open3D 的泊松下采样函数，生成均匀分布的采样点云或简化后的网格模型。
- 可视化下采样结果：显示下采样后的网格模型或点云，比较原始模型与简化模型之间的差异。
1.3应用场景
- 三维扫描数据简化：泊松下采样可以用于三维扫描后的点云数据简化，减少数据量的同时保留重要细节，便于后续处理和存储。
- 实时渲染优化：在实时渲染中，通过泊松下采样生成的低多边形模型可以显著提高渲染速度，特别是在资源受限的环境下。
- 模型预处理：泊松下采样用于简化高精度模型，作为机器学习、计算机视觉等算法的前处理步骤，帮助提高处理效率。
二、代码实现
2.1关键函数
sample_points_poisson_disk 是 Open3D 提供的一个函数，用于对三维网格模型进行泊松磁性采样（Poisson Disk Sampling），以生成均匀分布的采样点云。
sample_points_poisson_disk(self, number_of_points, init_factor=5, pcl=None, use_triangle_normal=False, seed=None)
2.2完整代码
import open3d as o3d# 加载三角网格模型
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("dragon_vrip.ply")
mesh.compute_vertex_normals()# 执行泊松下采样
sampled_pcd = mesh.sample_points_poisson_disk(number_of_points=5000)# 可视化原始网格模型
print("Original Mesh")
o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name="Original Mesh", width=800, height=600)# 可视化下采样后的点云
print("Sampled Point Cloud")
o3d.visualization.draw_geometries([sampled_pcd], window_name="Sampled Point Cloud", width=800, height=600)三、实现效果
3.1原始点云
3.2下采样后点云
