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原创 Open3D 无效点滤波（32）
这个算法的目标是从点云数据中去除无效的点，这些无效点可能是由于坐标值为无穷大（inf）或者不是数字（NaN）而产生的。这些无效点可能会导致后续处理步骤出现错误或异常，因此在处理点云数据时需要进行有效性检查和滤波。
2024-04-16 21:53:04
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原创 Open3D 条件滤波（31）
条件滤波是一种基于点云属性的滤波方法，它根据点云中的属性信息，如坐标、强度、颜色、法向等字段，设定条件来对点云进行筛选和过滤。通过条件滤波，可以实现对点云数据的精细化处理，去除不需要的部分或者提取感兴趣的特征。
2024-04-16 21:31:10
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原创 Open3D 体素滤波（30）
体素滤波（Voxel GridFiltering）是一种常用的点云滤波算法，用于对点云数据进行下采样（降低数据密度）以及去除噪声。该算法将点云数据划分为规则的体素网格，然后在每个体素中选择一个代表性点作为该体素的输出点。1 划分体素网格： 首先，将点云空间划分为一个三维网格，即体素网格。每个体素是一个立方体，其边长由用户定义。2 选择代表性点： 对于每个体素，选择一个代表性点作为该体素的输出点。通常选择该体素内部所有点的中心或者其他指标点。
2024-04-16 21:16:44
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原创 MATLAB 自定义实现点云法向量和曲率计算（详细解读）（64）
首先说明：------这里代码手动实现，不调用matlab提供的法向量计算接口，更有助于大家了解法向量和曲率的计算方法，步骤清晰，属于点云处理的深入，相信如何从点云坐标得到每个点的法向量和曲率会在看完代码后完全了解，进而即使用别的代码也能完全按照这个步骤实现。下面会提供完整的代码，直接复制使用即可。
2024-04-13 23:50:15
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原创 MATLAB 构建协方差矩阵，解算特征值和特征向量（63）
对于某片有待分析的点云，我们希望构建协方差矩阵，计算特征值和特征向量，这是很多算法必要的分析方法，这里提供完整的计算代码（验证正确）!!!特别需要注意的是：特征值的排序方式
2024-04-13 23:03:10
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原创 MATLAB 计算点投影到平面上的坐标（59）
点投影到平面，计算投影点的坐标，下面提供MATLAB版本的计算程序，直接运行即可，内有验证数据，具体看代码即可。
2024-04-13 20:16:31
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原创 MATLAB 点云直通滤波（57）
点云的直通滤波（Pass-Through Filtering）是一种常用的点云滤波方法，用于根据指定维度的数值范围来过滤点云数据。通过直通滤波，可以选择出落在指定范围内的点云数据，而滤除不在范围内的点。通常情况下，点云数据包含三个维度：X、Y 和 Z，分别表示点的空间坐标。在地面提取应用中，可以使用 Z 轴上的直通滤波来提取地面点。地面点的 Z 值通常位于一定范围内，例如平坦地面的 Z 值范围比较小。具体地，在根据 Z 轴进行直通滤波提取地面点时，首先要确定地面点的高程范围，即最小高程值和最大高程值。
2024-04-10 21:53:40
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原创 MATLAB 普通场景的道路点云分割 （方法一）（56）
通过提取平面近点的方法，将道路点云和其他树木等点云分割开，具体的效果如下：（左）其他点云 （右）道路点云。
2024-04-10 21:21:11
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原创 MATLAB 统计滤波（去除点云噪声）（55）
点云统计滤波，是一种常用的去噪点方法，原始的点云数据中包含多种噪点，无法直接使用，往往需要通过一些方法去除噪点
2024-03-30 21:42:30
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原创 MATLAB 自定义中值滤波（54）
中值滤波，是一种常见的点云平滑算法，改善原始点云的数据质量问题，MATLAB自带的工具似乎不太友好，这里提供自定义实现的点云中值滤波算法
2024-03-30 21:22:35
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原创 MATLAB 自定义均值滤波 （53）
均值滤波，是一种常见的点云滤波算法，改善原始点云的数据质量问题，MATLAB自带的工具似乎不太友好，这里提供自定义实现的点云均值滤波算法
2024-03-30 21:13:12
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原创 MATLAB 按照索引提取点云 （56）
原始点云经过某种处理得到了一组索引，例如原始点云的索引为0 1 2 3 4 ，其中通过处理确认索引2 3 是需要进一步处理的点云，通过索引提取的方法从原始点云中，将2 3 对应的点云提取出来得到新的点云。
2024-03-30 20:32:18
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原创 MATLAB 打开文件对话框选择点云输入 （52）
从指定的路径中（具体的文件夹），选择指定的文件格式（比如ply文件）,读取手动点击选择的点云。整个过程通过打开资源管理器的对话框来手动点击选择点云读取。直接运行即可。
2024-03-30 20:09:54
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原创 MATLAB 点云随机渲染赋色（51）
为点云中的每个点随机赋予一种颜色，步骤和效果如图：1、读取点云 （ply格式）2、随机为每个点的RGB颜色字段赋值3、保存结果 （ply格式）
2024-03-30 19:53:33
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原创 PCL点云处理之 点云垂直度计算与颜色渲染（二百三十八）
点云垂直度的计算方法：通过公式能知道地面，人行道、绿篱等位置的点云，法向量垂直近似平行于Z轴，垂直度值较小，而车载激光点云中，路缘石和车辆轮胎等点云，垂直度较大， 通过设置一定的阈值，即可将这两种区域场景点云分离，便于后续的操作，这里提供垂直度的计算方法、颜色渲染。
2024-03-30 16:27:45
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原创 PCL点云处理之重复随机采样一致性（RRANSAC法）平面拟合（二百三十七）
pcl::SAC_RRANSAC"是 PCL库中的一个方法，是 RANSAC 方法的改进版本，通过多次重复采样和模型拟合来提高鲁棒性。RRANSAC 的思想是在 RANSAC 的基础上增加了迭代次数，从而提高参数估计的准确性以及对离群值的鲁棒性。
2024-03-27 23:35:17
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原创 PCL点云处理之M估计样本一致性（MSAC）平面拟合（二百三十六）
MSAC算法（M-estimator Sample Consensus）是RANSAC（Random Sample Consensus）的一种变种，用于参数估计和模型拟合。RANSAC通过随机选择样本集合来估计模型参数，然后根据拟合误差和阈值来判断哪些点属于内点（inliers），并用这些内点重新估计模型参数。RANSAC对于数据中存在噪声和离群值时表现较好，但在高离群率情况下可能性能下降。
2024-03-27 23:23:04
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2原创 MATLAB 自定义生成平面点云（可指定方向，添加噪声）（48）
通过这里的平面生成方法，可以生成模拟平面的点云数据，并可以人为设置平面方向，平面大小，并添加噪声来探索不同类型的平面数据。这种方法可以用于测试、验证和开发点云处理算法。（若保存为具体格式的文件，可参考专栏下的点云保存类文章）
2024-03-26 23:04:20
493
原创 MATLAB 自定义生成直线点云（详细介绍） （47）
通过这里的直线生成方法，可以生成模拟直线的点云数据，并通过调整起点、终点、数量和噪声水平等参数来探索不同类型的直线数据。这种方法可以用于测试、验证和开发点云处理算法。
2024-03-26 22:50:40
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原创 MATLAB 公共区域的点云合并（46）
点云配准后，或者公共区域存在多片点云对场景进行冗余过量表达时，我们需要将点云进行合并，Matlab点云工具中提供了这样的合并函数
2024-03-26 22:27:00
480
原创 PCL点云处理之最小中值平方（Lmeds法）拟合平面（二百三十四）
（本文提供详细注释，输出拟合平面参数和平面点云）Lmeds（Least Median of Squares）是一种统计学方法，通过选择中位数优化参数以减小残差的方差。
2024-03-21 23:31:30
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原创 PCL点云处理之中值计算（二百三十三）
读取的点云是无序散乱的，点云坐标包括xyz三个维度，以常用的z高程维度为例，计算其高程中值，获取对应的点。主要涉及到根据高程对点云进行排序的操作
2024-03-21 22:40:29
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原创 PCL点云处理之最小二乘球面点云拟合（直接拟合法，完整实验）（二百三十一）
现在假设有这样一群点云，它们分布在一个球的表面，可能并不严格，带有些许噪声，此时我们需要计算球心坐标和球的半径。（这里提供完整的实验过程，包括人为选择球参数随机生成假设数据，球面点云拟合，拟合参数与初始参数比较来评价拟合效果等。这里使用最小二乘法，球的坐标公式：每个点的坐标都应该满足它，那么每个点的xyz代入该公式，直接联立整理成AX=b的形式，直接最小二乘求解，这里的公式是按照本人意思直接整理出来的，可能不科学，但最后的结果显示，这样做确实是可以拟合的，结果如下。整理方法直接看代码就行。
2024-03-12 22:47:28
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原创 MATLAB 自定义生成含噪球面点云（45）
指定球模型的中心和半径，在其表面随机生成一些含有高斯噪声的点云，可以用于一些算法的实验使用。下面是具体的实现法和最后的效果，如果生成严格按照球面分布的点云，那就把噪声去掉。
2024-03-12 22:18:46
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原创 PCL点云处理之多种球面点云生成方法大汇总 （二百三十)
算法实验中，可能会用到一些规则物体的点云，比如我们这里介绍的球面点云，即有一些点均匀或随机的分布在某个球的表面，球的中心和半径是指定的，而且为了更符合实际，我们有时候还需要在点云中添加一些高斯噪声点，所以下面会介绍三种球面点云生成方法，结果会保存到TXT文件中，适应不同的使用需求。
2024-03-12 22:06:18
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空空如也
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