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Open3d入门

目录

点云数据

1 主成分分析

1.1 Method

1.2 Results

2 表面法线估计

2.1 Method

2.2 Results

3 体素网格下采样

3.1 Method

3.2 Results


点云数据

常用数据下载(免积分)

1 主成分分析

1.1 Method

        对点云进行主成分分析(PCA)的方法主要有三个步骤:

        (1)通过中心进行归一化:

\tilde{X}=[\tilde{x_1},\tilde{x_2},...,\tilde{x_m}],\tilde{x_i}=x_i-\bar{x},i=1,...,m

        (2)计算SVD或相关性:

H=\tilde{X}\tilde{X}^T=U_r\Sigma^2U_r^T

H=\frac{1}{n}XX^T

        (3)主向量是Ur的列向量。(X的特征向量=H的特征向量)。

1.2 Results

2 表面法线估计

2.1 Method

        三维点云的表面法线估计方法主要有三个步骤。

        对于任何一个点P:
        (1)找到它的K最近的邻居,这些邻居定义了一个表面;
        (2)对这些点应用PCA;
        (3)P处的表面法线是PCA的最小特征值对应的特征向量。

2.2 Results

3 体素网格下采样

3.1 Method

        对三维点云进行体素网格下采样的方法主要有六个步骤。

         (1) 计算点集{p_1,p_2,...,p_N}的最小或最大:
                                ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​       X_{max}=max(x_1,x_2,...,x_N)

X_{min}=min(x_1,x_2,...,x_N)

        同理计算出y_{max},y_{min},z_{max},z_{min}
        (2) 确定体素网格大小r。

        (3) 计算体素网格的维度:
​​​​​​​


        (4) 计算每个点的体素索引。


        (5) 使用哈希函数将每个点映射到中{G_1,G_2,...,G_M}的一个容器G_i
        (6) 迭代{G_1,G_2,...,G_M},得到M个点。

3.2 ​​​​​​​Results

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