点云-半径搜索法-Radius Search
- 核心作用
- 在于通过设定一个==空间范围(半径)==寻找点的邻域点集合,从而支持对局部区域的分析和操作。
- 因为空间半径不会随着密度变化而改变点云输出的结果,处理密度变化大的点云时很重要。

应用场景
- 稀疏点检测:当点云密度不均匀时,半径搜索可以检测稀疏区域。
- 局部平滑:利用半径内点的均值更新点坐标,去除噪声。
- 体素滤波 (Voxel Filter):基于半径选取中心点,实现点云降采样。
场景中的作用
- 邻域点搜索:
- 用于寻找查询点附近的所有点,可以用于密度估计、曲率计算、法向量估计等。
- 点云降噪与分割:
- 半径搜索可以根据邻域密度识别孤立点(噪声)或区域边界。
- 稀疏与下采样:
- 在点云简化过程中,通过设置固定半径找到邻域点,以均匀选取代表性点。
- 点云配准与滤波:
- 配准算法(如ICP)中,可以用半径搜索代替KNN搜索,找到距离目标点云一定范围内的点。
计算
半径搜索基于一个查询点 ( p ),在给定的半径 ( r ) 内找到所有满足条件的点 ( p_i )。具体计算如下:
-
距离定义:
- 同样使用欧几里得距离: d ( p , p i ) = ( x − x i ) 2 + ( y − y i ) 2 + ( z − z i ) 2 d(p, p_i) = \sqrt{(x - x_i)^2 + (y - y_i)^2 + (z - z_i)^2} d(p,pi)=(x−xi)2+(y−yi)2+(z−zi)2
- 满足 d ( p , p i ) ≤ r d(p, p_i) \leq r d(p,pi)≤r 的点 ( p_i ) 被视为邻居点。
-
搜索方式:
- Brute Force:
- 对所有点计算距离,保留距离小于 ( r ) 的点,复杂度为 ( O(n) )。
- 加速方法:
- 使用 kd-tree、Octree 等空间划分结构,搜索效率提升至 ( O(\log n) )。
- Brute Force:
-
半径范围结果:
- 搜索结果为一个点集合,表示所有邻域点的索引或坐标。
实现框架
实现框架实现:PCL、Open3D、scikit-learn
import open3d as o3d
import numpy as np# 生成随机点云
points = np.random.rand(1000, 3) # 1000个3D点
query_point = points[0] # 查询点
radius = 0.1 # 搜索半径# 创建点云对象
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)# 构建kd-tree
pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)# 半径搜索
indices = pcd_tree.search_radius_vector_3d(query_point, radius)[1]print("查询点:", query_point)
print("半径邻域点索引:", indices)
print("邻域点数量:", len(indices))
相关文章:
点云-半径搜索法-Radius Search
核心作用 在于通过设定一个空间范围(半径)寻找点的邻域点集合,从而支持对局部区域的分析和操作。 因为空间半径不会随着密度变化而改变点云输出的结果,处理密度变化大的点云时很重要。 应用场景 稀疏点检测:当点云密度…...
P11290 【MX-S6-T2】「KDOI-11」飞船
题目大意:有i种加油站,最开始速度为1,每次加油可以使速度*v,每次加油有一个时间代价,求到达终点所需最小时间。 思路:不妨考虑dp,贪心是错误的。 对于速度而言,,所以速…...
WebGIS地图框架有哪些?
地理信息系统(GIS)已经成为现代应用开发中不可或缺的一部分,尤其在前端开发中。随着Web技术的快速发展,许多强大而灵活的GIS框架涌现出来,为开发人员提供了丰富的工具和功能,使他们能够创建交互式、高性能的…...
量化加速知识点(整理中。。。)
量化的基本概念 通过减少模型中计算精度,从而减少模型计算所需要的访存量。 参考...
BLIP-2模型的详解与思考
大模型学习笔记------BLIP-2模型的详解与思考 1、BLIP-2框架概述2、BLIP-2网络结构详解3、BLIP-2的几点思考 上一篇文章上文中讲解了 BLIP(Bootstrapping Language-Image Pretraining)模型的一些思考,本文将讲述一个BLIP的升级版 BLIP-2&am…...
2024年11月22日 十二生肖 今日运势
小运播报:2024年11月22日,星期五,农历十月廿二 (甲辰年乙亥月庚寅日),法定工作日。 红榜生肖:马、猪、狗 需要注意:牛、蛇、猴 喜神方位:西北方 财神方位:…...
小米C++ 面试题及参考答案上(120道面试题覆盖各种类型八股文)
进程和线程的联系和区别 进程是资源分配的基本单位,它拥有自己独立的地址空间、代码段、数据段和堆栈等。线程是进程中的一个执行单元,是 CPU 调度的基本单位。 联系方面,线程是进程的一部分,一个进程可以包含多个线程。它们都用于…...
SQL SELECT 语句:基础与进阶应用
SQL SELECT 语句:基础与进阶应用 SQL(Structured Query Language)是一种用于管理关系数据库的编程语言。在SQL中,SELECT语句是最常用的命令之一,用于从数据库表中检索数据。本文将详细介绍SELECT语句的基础用法&#…...
微服务即时通讯系统的实现(服务端)----(1)
目录 1. 项目介绍和服务器功能设计2. 基础工具安装3. gflags的安装与使用3.1 gflags的介绍3.2 gflags的安装3.3 gflags的认识3.4 gflags的使用 4. gtest的安装与使用4.1 gtest的介绍4.2 gtest的安装4.3 gtest的使用 5 Spdlog日志组件的安装与使用5.1 Spdlog的介绍5.2 Spdlog的安…...
《Spring 依赖注入方式全解析》
一、Spring 依赖注入概述 Spring 依赖注入(Dependency Injection,DI)是一种重要的设计模式,它在 Spring 框架中扮演着关键角色。依赖注入的核心概念是将对象所需的依赖关系由外部容器(通常是 Spring 容器)进…...
【C++动态规划】1411. 给 N x 3 网格图涂色的方案数|1844
本文涉及知识点 C动态规划 LeetCode1411. 给 N x 3 网格图涂色的方案数 提示 你有一个 n x 3 的网格图 grid ,你需要用 红,黄,绿 三种颜色之一给每一个格子上色,且确保相邻格子颜色不同(也就是有相同水平边或者垂直…...
外包干了3年,技术退步明显...
先说情况,大专毕业,18年通过校招进入湖南某软件公司,干了接近6年的功能测试,今年年初,感觉自己不能够在这样下去了,长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落! 而我已经在一个企业干了四年的功能…...
SpringBoot 2.x 整合 Redis
整合 1)添加依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- 如果没有使用下面给出的工具类,那么就不需要引入 -…...
React的API✅
createContext createContext要和useContext配合使用,可以理解为 “React自带的redux或mobx” ,事实上redux就是用context来实现的。但是一番操作下来我还是感觉,简单的context对视图的更新的细粒度把控比不上mobx,除非配合memo等…...
什么是全渠道客服中心?都包括哪些电商平台?
什么是全渠道客服中心?都包括哪些电商平台? 作者:开源呼叫中心系统 FreeIPCC,Github地址:https://github.com/lihaiya/freeipcc 全渠道客服中心是一种能够同时接入并处理来自多个渠道客户咨询和请求的综合服务平台。以…...
Jtti:如何知晓服务器的压力上限?具体的步骤和方法
了解服务器的压力上限(也称为性能极限或容量)是确保系统在高负载下仍能稳定运行的重要步骤。这通常通过压力测试(也称为负载测试或性能测试)来实现。以下是详细的步骤和方法来确定服务器的压力上限: 1. 定义测试目标和指标 在进行压力测试前,明确测试目标…...
贪心算法(1)
目录 柠檬水找零 题解: 代码: 将数组和减半的最少操作次数(大根堆) 题解: 代码: 最大数(注意 sort 中 cmp 的写法) 题解: 代码: 摆动序列࿰…...
SpringBoot,IOC,DI,分层解耦,统一响应
目录 详细参考day05 web请求 1、BS架构流程 2、RequestParam注解 完成参数名和形参的映射 3、controller接收json对象,使用RequestBody注解 4、PathVariable注解传递路径参数 5、ResponseBody(return 响应数据) RestController源码 6、统一响…...
目标驱动学习python动力
文章目录 迟迟未开始的原因打破思维里的围墙抛砖引玉爬虫 结束词 迟迟未开始的原因 其实我也是很早就知道有python,当时听说这个用于做测试不错,也就一直没有提起兴趣,后来人工智能火了之后,再次接触python,安装好pyth…...
力扣-Hot100-回溯【算法学习day.39】
前言 ###我做这类文档一个重要的目的还是给正在学习的大家提供方向(例如想要掌握基础用法,该刷哪些题?)我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴&am…...
KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南
Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界,看笔记好好学多敲多打,每个人都是大神! 题目:KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...
《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...
linux 下常用变更-8
1、删除普通用户 查询用户初始UID和GIDls -l /home/ ###家目录中查看UID cat /etc/group ###此文件查看GID删除用户1.编辑文件 /etc/passwd 找到对应的行,YW343:x:0:0::/home/YW343:/bin/bash 2.将标红的位置修改为用户对应初始UID和GID: YW3…...
大学生职业发展与就业创业指导教学评价
这里是引用 作为软工2203/2204班的学生,我们非常感谢您在《大学生职业发展与就业创业指导》课程中的悉心教导。这门课程对我们即将面临实习和就业的工科学生来说至关重要,而您认真负责的教学态度,让课程的每一部分都充满了实用价值。 尤其让我…...
AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理
1.前言 📝 在上一篇文章中,我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源,方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 🎯 Go 1.16 引入了革命性的 embed 包,彻底改变了静态资源管理的…...
用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题
音乐发烧友深有体会,玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖,水电偏冷,风电偏空旷。至于太阳能发的电,则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉,近两年家里的音响声音越来越冷,听起来越来越单薄? —…...
HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit(传感器服务)# 前言 在运动类应用中,运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据,如配速、距离、卡路里消耗等,用户可以更清晰…...
