points 2 voxel

时间: 2023-09-23 13:08:12 浏览: 144
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cloud-point.zip_PCL 点云_Points-cloud下载_opencv 三维_point cloud c++_

Points to Voxel是一种将点云数据转换为体素表示的方法。在这种方法中，首先将点云划分为多个ROI（感兴趣区域），每个ROI被均匀划分为6x6x6个小块，每个小块的中心被视为一个grid point点。然后，通过执行voxel query操作，将每个grid point点与其所在的体素对应起来，并获取每个grid point点集合的特征。这个过程使用了一个简单的PointNet模块来聚合领域体素的特征。具体实现中，点的特征和点的坐标会被分别进行全连接（FC）操作，然后将这两组特征相加，并沿着通道维度取Max，得到grid point点的聚合特征。这个方法可以在保持高精度的同时，提供和体素方法相似的计算速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Voxel-RCNN论文和逐代码解析](https://blog.csdn.net/qq_41366026/article/details/123520480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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# features: [concated_num_points, num_voxel_size, 3(4)] # num_voxels: [concated_num_points] # points_mean 是 K 个近邻点的中心点位置，oncat # points_mean # 保存在 coordinate 变量中 points_mean = ...
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for voxel_idx in np.ndindex(*voxel_grid.shape): if voxel_grid[voxel_idx]: voxel_points = point_cloud[(point_cloud / voxel_size).astype(int) == voxel_idx] voxel_average_positions[voxel_idx] = np.mean(voxel_points, axis=0) 代码出错， 无法显示子级：解析变量时出错，回溯（最近的调用在最上方）

2. 检查变量voxel_grid和point_cloud是否已经正确定义和初始化。 3. 确保voxel_grid是一个二进制的数组，可以使用布尔索引进行判断。 4. 检查point_cloud数组的形状和类型是否正确。 5. 确保voxel_size是一个合适的...

point_cloud = point_cloud.reshape(-1, 3) pc_o3d = o3d.geometry.PointCloud(o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)) pc_voxel_sampled = pc_o3d.voxel_down_sample(0.003) points_sampled = np.array(pc_voxel_sampled.points).astype(np.float32) points_sampled = np.concatenate([suction_points, points_sampled], axis=0) pc_voxel_sampled.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_sampled) pc_voxel_sampled.estimate_normals(o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(0.015), fast_normal_computation=False) pc_voxel_sampled.orient_normals_to_align_with_direction(np.array([0., 0., -1.])) pc_voxel_sampled.normalize_normals() pc_normals = np.array(pc_voxel_sampled.normals).astype(np.float32) suction_normals = pc_normals[:suction_points.shape[0], :]

5. 将 points_sampled 赋值给 pc_voxel_sampled.points，更新 pc_voxel_sampled 中的点云数据。 6. 使用 Open3D 库的 estimate_normals() 方法对 pc_voxel_sampled 中的点云数据进行法向量估计。 7. 使用 Open3D ...

#include "prepare_ogm.hpp" namespace senior { namespace guardian { namespace prepare { std::string PrepareOgm::Name() { return "Prepare Ogm Element"; } void PrepareOgm::Initiate() {} void PrepareOgm::Process(data::DataFrame& his, data::DataFrame& cur) { if (cur.source_ogm_points_.is_invalid()) return; if (cur.source_visual_ogm_points_.is_valid()) { cur.source_ogm_points_.insert(cur.source_ogm_points_.end(), cur.source_visual_ogm_points_.begin(), cur.source_visual_ogm_points_.end()); } if (cur.source_higher_ogm_points_.is_valid()) { cur.source_ogm_points_.insert(cur.source_ogm_points_.end(), cur.source_higher_ogm_points_.begin(), cur.source_higher_ogm_points_.end()); } auto& predict_path = cur.monitor_data_.mutable_predict_path(); predict_path.GenerateBoundary(cur); cur.AABox2d_ = predict_path.vehicle_AABox2d_; // if (!his.monitor_data_.is_need_to_take_over()) { // LOG(INFO)<<"1"; cur.AABox2d_.SetWidth(cur.AABox2d_.width() + 1.0); cur.AABox2d_.SetLength(cur.AABox2d_.length() + 1.0); // } std::vector<math::Vec2d> corner_points_; cur.AABox2d_.GetAllCorners(&corner_points_); auto& polygon2d = predict_path.tractor_polygon2d_; math::Vec2d temp; VoxelGrid filter_; common::Time now = common::Time::Now(); for (auto& point : cur.source_ogm_points_) { temp.set_x(point.x()); temp.set_y(-point.y()); if (cur.AABox2d_.IsPointIn(temp)) { cur.AABB_ogm_points_.emplace_back(point); } } cur.guardian_diagnose_["Prepare_PrepareOgm_AABox_filter"] = std::to_string((common::Time::Now() - now).ToSecond() * 1000); now = common::Time::Now(); filter_.VoxelGrid_ApplyFilter( cur.AABB_ogm_points_, cur.ogm_points_, corner_points_, 0.1, 0.1, 0); cur.guardian_diagnose_["Prepare_PrepareOgm_VoxelGrid_ApplyFilter"] = std::to_string((common::Time::Now() - now).ToSecond() * 1000); cur.ogm_points_.set_stamp(cur.source_ogm_points_.stamp()); cur.ogm_points_.set_time(cur.source_ogm_points_.time()); cur.ogm_points_.set_delay_time(cur.source_ogm_points_.delay_time()); cur.ogm_points_.set_valid(); } } // namespace prepare } // namespace guardian } // namespace senior 改变为C语言程序

这段代码无法直接转换为C语言程序，因为涉及到了C++特有的语法和库。例如命名空间(namespace)、类(class)、std::string、std::vector、auto关键字、模板等等，这些在C语言中都没有对应的语法和库。...

int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud71_icp_result.pcd", *cloud); float resolution = 0.5; //体素的大小 cout << "before点云" << cloud->points.size() << endl; pcl::octree::OctreePointCloud octree(resolution); octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); vector voxel_centers; octree.getOccupiedVoxelCenters(voxel_centers); pcl::PointCloud::Ptr cloud_core(new pcl::PointCloud); cloud_core->width = voxel_centers.size(); cloud_core->height = 1; cloud_core->points.resize(cloud_core->height*cloud_core->width); for (size_t i = 0; i < voxel_centers.size() - 1; i++) { cloud_core->points[i].x = voxel_centers[i].x; cloud_core->points[i].y = voxel_centers[i].y; cloud_core->points[i].z = voxel_centers[i].z; } pcl::PCDWriter writer; writer.write("cloud71_icp_result_core2.pcd", *cloud_core); cout << voxel_centers.size() << endl; system("pause"); return 0; }

然后，通过调用getOccupiedVoxelCenters函数获取体素化后的点云的中心点坐标，并将其存储在voxel_centers向量中。接着，创建了一个新的点云对象cloud_core，设置其宽度和高度，然后将体素化后的点云坐标赋值给...

import open3d as o3d # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("01.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 保持下采样后的点云数量为2048 if len(downpcd.points) > 2048: downpcd.points = downpcd.points[:2048] # 可视化结果 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downpcd) o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])请修改以下这段代码，使得体素下采样在体素方块中随机采样一个点

downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 获取每个体素中的点云索引 indices = np.arange(len(downpcd.points)) np.random.shuffle(indices) # 随机打乱索引顺序 # 从每个体素中随机选择一个点 ...

point-voxel transformer

Point-Voxel Transformer是一种3D Transformer，它可以同时处理点云和体素数据。它是基于点云和体素之间的相互转换来实现的。具体来说，它使用了一个Point-Voxel Feature Propagation模块，该模块可以将点云特征映射...

pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PLYReader reader; reader.read(path + ".ply", *cloud); std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud) << ")." << std::endl; pcl::VoxelGrid sor; // 创建滤波对象 sor.setInputCloud(cloud); // 设置需要过滤的点云给滤波对象 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体 sor.filter(*cloud_filtered); // 执行滤波处理，存储输出 std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")." << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write(path + "_out.pcd", cloud_filtered);

接下来，创建了一个pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2>对象sor作为滤波器对象。调用sor.setInputCloud(cloud)将需要进行滤波的点云设置为cloud。调用sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f)设置滤波时...

import pcl import numpy as np from mayavi import mlab cloud = pcl.load('laser.pcd') vox = cloud.make_voxel_grid_filter() vox.set_leaf_size(0.01, 0.01, 0.01) cloud_downsampled = vox.filter() seg = cloud_downsampled.make_segmenter() seg.set_model_type(pcl.SACMODEL_PLANE) seg.set_method_type(pcl.SAC_RANSAC) seg.set_distance_threshold(0.01) indices, model = seg.segment() obstacles_cloud = cloud_downsampled.extract(indices, negative=True) mlab.figure(bgcolor=(0.1, 0.1, 0.1)) mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) mlab.points3d(obstacles_cloud[:, 0], obstacles_cloud[:, 1], obstacles_cloud[:, 2], mode='point', color=(1, 0, 0), scale_factor=0.05) mlab.show() 发生如下错误：[pcl::VoxelGrid::applyFilter] Leaf size is too small for the input dataset. Integer indices would overflow.Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\障碍物识别2.py", line 25, in <module> mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) File "pcl\pxi/PointCloud_PointXYZ_180.pxi", line 233, in pcl._pcl.PointCloud.__getitem__ TypeError: an integer is required

mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) if obstacles_cloud.size > 0: mlab.points3d(obstacles_cloud...

Convert positions to integer indices然后Mask out points that are outside the considered spatial extent.然后Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives.然后Project to bird's-eye view by summing voxels.然后Put channel in second position and remove z dimension

这句话看起来像是一系列的数据处理...2. 掩盖掉在考虑的空间范围之外的点； 3. 对张量进行排序，使得在同一个体素内的点是连续的； 4. 通过对体素求和来将点投影到鸟瞰图上； 5. 将通道放在第二个位置，并去掉 z 维度。

import pcl import numpy as np from mayavi import mlab cloud = pcl.load('laser.pcd') vox = cloud.make_voxel_grid_filter() vox.set_leaf_size(0.1, 0.1, 0.1) cloud_downsampled = vox.filter() seg = cloud_downsampled.make_segmenter() seg.set_model_type(pcl.SACMODEL_PLANE) seg.set_method_type(pcl.SAC_RANSAC) seg.set_distance_threshold(0.01) indices, model = seg.segment() obstacles_cloud = cloud_downsampled.extract(indices, negative=True) mlab.figure(bgcolor=(0.1, 0.1, 0.1)) mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) mlab.points3d(obstacles_cloud[:, 0], obstacles_cloud[:, 1], obstacles_cloud[:, 2], mode='point', color=(1, 0, 0), scale_factor=0.05) mlab.show() 发生错误：Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\障碍物识别2.py", line 26, in <module> mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) File "pcl\pxi/PointCloud_PointXYZ_180.pxi", line 233, in pcl._pcl.PointCloud.getitem TypeError: an integer is required

这个错误可能是由于 cloud_downsampled 为空导致的。你可以在运行 seg.segment() 之后添加以下代码来检查 indices 是否为空： python if not indices: print("No plane found") ...

pcd_vox = o3d.geometry.voxel_down_sample(pcd, voxel_size) AttributeError: module 'open3d.cpu.pybind.geometry' has no attribute 'voxel_down_sample'

pcd_down = pcd.uniform_down_sample(every_k_points=int(1/voxel_size)) # 体素化重采样 volume = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pcd_down, voxel_size) coal_volume = volume.get_voxels...

def CamealToPlane(self,pm=None): # init camera if(pm is None): return False pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(pm)) downpcd = pcd.voxel_down_sample(0.05) plane,inl = downpcd.segment_plane(0.01,5,10000) if(self.showResult == 2): print("Plane:",plane) vecz=plane[:3] # plane_heigh = -plane[3]/plane[2] vecz/= np.sqrt(vecz.dot(vecz)) vecy = np.cross(vecz,[0,0,1]) vecx = np.cross(vecz,vecy) vecx/= np.sqrt(vecx.dot(vecx)) vecy = np.cross(vecz,vecx) PlaneRotation=np.asarray([vecx,vecy,vecz]) TPlaneRotation = PlaneRotation.T print(TPlaneRotation) self.Rt = TPlaneRotation.reshape((3, 3)) if(self.showResult): innerpoints = downpcd.select_by_index(inl) # innerpoints.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # outpoints = downpcd.select_by_index(inl,invert=True) # outpoints.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # o3d.visualization.draw_geometries([innerpoints,outpoints],'Vis') self.pcd_show.points=innerpoints.points self.T_show = [] self.Datachaged=True self.SavePara(self.config_path) # o3d.visualization.draw_geometries([coord,coordtemp,pcd,visplane],'Vis')

这是一个 Python 类 ModelBasedObjectDetector 的方法 CamealToPlane。该方法接收一个参数 pm，默认值为 None。 首先判断 pm 是否为 None，如果是，则返回 False。接着将 pm 中的 NaN 值替换为 [0,0,0]。...
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