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参考笔记：Open3D: 3D点云的体素下采样技术-CSDN博客 

目录

一、算法原理

二、计算过程

三、代码实现

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一、算法原理

体素化下采样是一种点云数据下采样方法，通常在点云处理任务的预处理步骤，体素化下采样分为两大步：

① 把点云装进体素网格

② 把每个体素网格中的所有点做平均，只保留一个代表点

二、计算过程

① 依据点云数据坐标集合，求取 、、 三个坐标值上的最大值 、、 和最小值  、、

② 根据 、、 三个坐标轴上的最大值、最小值求得点云的最小包围盒边长 、、，公式如下：

③ 设置体素网格的边长 voxel_size，为了方便，记为 r

④ 计算体素网格的数量：

 其中，  指的是 轴方向有多少个体素网格，、 同理。所以总体素网格数量为： 。 指的是向下取整

⑤ 计算每个体素网格的质心作为该体素网格的代表点，替代其他的所有点，完成下采样

        质心算法：已知一个非空体素网格 ，包含  个点，则该体素网格的质心  为：

注：质心说白了就是求平均值。如果点还有其他属性，比如RGB、法线等也是取平均值

三、代码实现

主要函数：

def voxel_down_sample(self, voxel_size): 

 voxel_size：体素网格的边长 

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我们用经典的兔子点云做一下对比

import open3d as o3d
import numpy as nppcd = o3d.io.read_point_cloud("rabbit.txt",format="xyz")#读取点云
print("原始点云中点的个数为：", np.asarray(pcd.points).shape[0])
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])#原始点云可视化print("使用边长为0.5的体素对点云进行下采样")
downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.5)
print("体素下采样后点的个数为：", np.asarray(downpcd.points).shape[0])#可视化体素下采样后的点云
o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], window_name="体素滤波",width=1200, height=800,left=50, top=50,mesh_show_back_face=False)

运行结果

原始点云中点的个数为： 35947
使用边长为0.5的体素对点云进行下采样
体素下采样后点的个数为： 3023