Python 基于Open3D的点云均匀下采样算法

发布时间：2024年01月14日

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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
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43896283/article/details/135578241
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