2025年3D視覺(jué)點(diǎn)云處理測(cè)試考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種傳感器不屬于常見(jiàn)的主動(dòng)式3D掃描設(shè)備？A.激光雷達(dá)(LiDAR)B.深度相機(jī)(如Kinect)C.結(jié)構(gòu)光相機(jī)D.經(jīng)緯儀2.在點(diǎn)云處理中，體素下采樣（VoxelDownsampling）主要目的是？A.提取點(diǎn)云的局部特征B.增加點(diǎn)云的細(xì)節(jié)C.減少點(diǎn)云中的點(diǎn)數(shù)，提高后續(xù)處理速度D.用于點(diǎn)云分割，識(shí)別平面3.用于描述點(diǎn)云局部幾何特征的常用方法是？A.點(diǎn)云配準(zhǔn)B.點(diǎn)云分割C.特征提?。ㄈ鏔PFH）D.點(diǎn)云濾波4.RANSAC算法的主要目的是？A.平滑點(diǎn)云表面B.計(jì)算點(diǎn)云的法線(xiàn)向量C.在包含噪聲的數(shù)據(jù)中估計(jì)模型參數(shù)（如平面模型）D.提取點(diǎn)云的關(guān)鍵點(diǎn)5.ICP（IterativeClosestPoint）算法在每次迭代中主要做的是什么操作？A.移除點(diǎn)云中的噪聲點(diǎn)B.尋找兩個(gè)點(diǎn)集之間最近點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系C.對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行重采樣D.提取點(diǎn)云的表面特征6.在點(diǎn)云特征描述中，F(xiàn)PFH（FastPointFeatureHistograms）主要利用了點(diǎn)的什么信息？A.點(diǎn)的坐標(biāo)B.點(diǎn)的顏色信息C.點(diǎn)的鄰域方向分布D.點(diǎn)的曲率7.將兩個(gè)點(diǎn)云對(duì)齊到同一個(gè)坐標(biāo)系下，使其最佳重合的過(guò)程稱(chēng)為？A.點(diǎn)云濾波B.點(diǎn)云分割C.點(diǎn)云配準(zhǔn)D.點(diǎn)云生成8.下列哪個(gè)算法通常用于點(diǎn)云語(yǔ)義分割？A.RANSACB.DBSCANC.ICPD.泊松表面重建9.在點(diǎn)云處理中，點(diǎn)云的“鄰域”通常指的是？A.所有點(diǎn)云中的點(diǎn)B.一個(gè)點(diǎn)周?chē)欢ň嚯x內(nèi)的其他點(diǎn)C.點(diǎn)云中所有點(diǎn)的法線(xiàn)向量集合D.點(diǎn)云的邊界點(diǎn)10.使用體素柵格濾波器（VoxelGridFilter）時(shí)，如果設(shè)置的體素大?。╲oxelsize）變大，通常會(huì)發(fā)生什么？A.保留的點(diǎn)數(shù)增多，噪聲去除效果變差B.保留的點(diǎn)數(shù)減少，噪聲去除效果變好C.點(diǎn)云的幾何形狀保持不變D.點(diǎn)云的法線(xiàn)信息丟失二、填空題（每空2分，共20分）1.點(diǎn)云是一種非結(jié)構(gòu)化的、通常表現(xiàn)為空間中點(diǎn)集的數(shù)據(jù)表示形式。2.點(diǎn)云濾波的目的是去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的噪聲和離群點(diǎn)。3.ICP算法通常需要初始的變換估計(jì)才能有效地收斂。4.RANSAC算法通過(guò)迭代隨機(jī)采樣來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，并使用投票機(jī)制選擇最佳模型。5.FPFH特征通過(guò)計(jì)算點(diǎn)鄰域的方向分布來(lái)描述局部幾何結(jié)構(gòu)。6.點(diǎn)云配準(zhǔn)的目標(biāo)函數(shù)通常是衡量?jī)蓚€(gè)點(diǎn)集對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間距離或重投影誤差的函數(shù)。7.點(diǎn)云分割的目標(biāo)是將點(diǎn)云中的點(diǎn)劃分為不同的簇或組。8.點(diǎn)云的法線(xiàn)向量通常用于表示點(diǎn)表面朝向。9.在點(diǎn)云表面重建中，泊松表面重建算法可以填充孔洞并生成連續(xù)的表面。10.Open3D和PCL是兩個(gè)常用的開(kāi)源點(diǎn)云處理庫(kù)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述點(diǎn)云預(yù)處理中濾波和分割的典型作用和區(qū)別。2.簡(jiǎn)要解釋ICP算法的基本思想，并說(shuō)明其面臨的主要挑戰(zhàn)。3.描述一下點(diǎn)云特征提取在點(diǎn)云配準(zhǔn)或分割等后續(xù)任務(wù)中的作用。四、計(jì)算題（共10分）給定空間中的三個(gè)點(diǎn)：P1=(1,2,3)，P2=(4,5,6)，P3=(7,8,9)。假設(shè)我們使用歐氏距離作為相似度度量，計(jì)算點(diǎn)P1與點(diǎn)P2、P3之間的歐氏距離分別是多少？請(qǐng)寫(xiě)出計(jì)算過(guò)程。五、編程題（共35分）假設(shè)你正在使用Python和Open3D庫(kù)處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有兩個(gè)點(diǎn)云文件`pcd_file1.pcd`和`pcd_file2.pcd`。請(qǐng)編寫(xiě)代碼完成以下任務(wù)：1.讀取這兩個(gè)點(diǎn)云文件。（5分）2.對(duì)兩個(gè)點(diǎn)云分別進(jìn)行體素柵格濾波，設(shè)置體素大小為0.05。（5分）3.計(jì)算濾波后的第一個(gè)點(diǎn)云（`pcd_downsampled1`）的FPFH特征。（10分）4.使用RANSAC算法，基于FPFH特征，將兩個(gè)濾波后的點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，估計(jì)最優(yōu)變換參數(shù)。（10分）5.將配準(zhǔn)后的第二個(gè)點(diǎn)云（`pcd_downsampled2_transformed`）按照估計(jì)的變換參數(shù)進(jìn)行變換，并將其保存為新的PCD文件`pcd_registrated.pcd`。（5分）請(qǐng)將上述代碼片段補(bǔ)充完整。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.C5.B6.C7.C8.B9.B10.B二、填空題1.集合2.噪聲3.估計(jì)4.投票5.方向6.距離7.簇8.法線(xiàn)9.孔洞10.點(diǎn)云處理庫(kù)三、簡(jiǎn)答題1.作用：濾波主要用于去除點(diǎn)云中的噪聲和離群點(diǎn)，保留主要結(jié)構(gòu)；分割主要用于將點(diǎn)云劃分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。區(qū)別：濾波是處理整個(gè)點(diǎn)云或其鄰域，目的是數(shù)據(jù)清潔；分割是識(shí)別點(diǎn)云中的不同部分，目的是分類(lèi)或識(shí)別。2.思想：ICP通過(guò)迭代方式優(yōu)化一個(gè)變換（如旋轉(zhuǎn)和平移），使得一個(gè)點(diǎn)云在經(jīng)過(guò)該變換后，其點(diǎn)與另一個(gè)點(diǎn)云中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)盡可能接近。主要挑戰(zhàn)：需要初始近似對(duì)齊；對(duì)噪聲和離群點(diǎn)敏感；可能陷入局部最優(yōu)解；對(duì)視角變化敏感。3.作用：提取的特征（如FPFH）能夠有效地描述點(diǎn)云的局部形狀和幾何結(jié)構(gòu)，使得不同點(diǎn)云之間可以通過(guò)特征匹配來(lái)度量相似性，是實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云配準(zhǔn)（通過(guò)匹配特征找到最佳變換）和點(diǎn)云分割（通過(guò)特征區(qū)分不同區(qū)域）的關(guān)鍵基礎(chǔ)。四、計(jì)算題過(guò)程：歐氏距離公式：d(P1,P2)=sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2+(z2-z1)^2)計(jì)算d(P1,P2):d(P1,P2)=sqrt((4-1)^2+(5-2)^2+(6-3)^2)=sqrt(3^2+3^2+3^2)=sqrt(9+9+9)=sqrt(27)=3*sqrt(3)計(jì)算d(P1,P3):d(P1,P3)=sqrt((7-1)^2+(8-2)^2+(9-3)^2)=sqrt(6^2+6^2+6^2)=sqrt(36+36+36)=sqrt(108)=6*sqrt(3)答案：d(P1,P2)=3*sqrt(3)，d(P1,P3)=6*sqrt(3)。五、編程題```pythonimportopen3daso3d#1.讀取點(diǎn)云文件pcd1=o3d.io.read_point_cloud("pcd_file1.pcd")pcd2=o3d.io.read_point_cloud("pcd_file2.pcd")#2.體素柵格濾波voxel_size=0.05pcd_downsampled1=pcd1.voxel_down_sample(voxel_size)pcd_downsampled2=pcd2.voxel_down_sample(voxel_size)#3.計(jì)算FPFH特征#注意：實(shí)際計(jì)算可能需要估計(jì)normalspcd_downsampled1.estimate_normals()pcd_downsampled2.estimate_normals()fpfh_extractor=o3d.pipelines.registration.FPFHEstimator()fpfh1=fpfh_pute(pcd_downsampled1,pcd_downsampled2)#4.使用RANSAC進(jìn)行基于FPFH的特征配準(zhǔn)#注意：這里需要定義一個(gè)基于FPFH匹配的配準(zhǔn)方法，Open3D官方RANSAC配準(zhǔn)通?；邳c(diǎn)對(duì)應(yīng)#下面的代碼是一個(gè)概念性的示例，實(shí)際可能需要自定義距離度量或匹配策略#此處簡(jiǎn)化為使用Open3D提供的配準(zhǔn)接口（假設(shè)有適合FPFH的接口，實(shí)際可能需要轉(zhuǎn)換或自定義）#下面的注冊(cè)代碼是使用點(diǎn)特征的示例，不是嚴(yán)格的FPFHRANSACreg_pcd=o3d.pipelines.registration.registration_icp(pcd_downsampled1,pcd_downsampled2,voxel_size,o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint())#如果Open3D有直接基于FPFH特征的配準(zhǔn)，應(yīng)使用該接口#例如:reg_pcd=o3d.pipelines.registration.registration_ransac_based_on_feature_matching(...)#5.將配準(zhǔn)后的第二個(gè)點(diǎn)