在这个示例中,我们首先创建了一个简单的点云,然后定义了一个四面体的顶点。接下来,我们使用create_from_point_cloud_alpha_shape函数创建一个表示多边形体积的多面体。然后,我们计算多边形体积的边界框,并使用crop_point_cloud函数裁剪点云。最后,我们可视化裁剪后的点云。
vol.crop_point_cloud(pcd) 过滤点,只保留椅子。 importopen3daso3d print("Load a polygon volume and use it to crop the original point cloud") demo_crop_data_point_cloud_path=r'fragment.ply' demo_crop_data_cropped_json_path=r'cropped.json' pcd=o3d.io.read_point_cloud(demo...
input是输入点云。min_bound是点坐标的最小边界。max_bound是点坐标的最大边界。返回区间内的点云。例如，通过考虑区间[0.8,3]对点云进行滤波以降低z轴上的噪声。对于X轴和Y轴，我们将边界设置为无穷大，因为我们没有沿着它们进行过滤:在0.7.0版本之后，要裁剪点云，可以使用open3d.geometry.PointCloudcrop(...
# 裁剪点云 cropped_point_cloud = point_cloud.crop(selection_polygon) 4. 可视化裁剪后的点云以验证结果(可选) python # 可视化原始点云和裁剪后的点云 o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud, cropped_point_cloud]) 5. 保存裁剪后的点云数据到文件(可选) python # 保存裁剪后的点云到文件...
vol.crop_point_cloud(pcd)过滤点,只保留椅子。 Paint point cloud 点云涂色 paint_uniform_color将所有点颜色变为统一颜色。 颜色形式是RGB , 值在[0, 1]范围 。 #Paint 涂色print("Paint chair")chair.paint_uniform_color([1, 0.706, 0])o3d.visualization.draw_geometries([chair],zoom=0.7,front=[0....
在Open3D中,可以使用compute_point_cloud_to_plane_distance函数来计算点云中所有点到给定平面的距离。其中,计算点到平面的距离是几何处理中的一项重要任务,在3D建模、虚拟现实等领域得到广泛应用。除此之外,Open3D还提供了许多其他的函数和工具,例如计算点到点的距离、点到线的距离、点到圆柱的距离等,能够满足不同...
这篇文章帮助我在长方体的边界内裁剪了一个点云。我也经常遇到使用vol.crop_point_cloud(pcd)的...
vol.crop_point_cloud(pcd)过滤掉点,只保留椅子部分。 点云上色 print("Paintchair")chair.paint_uniform_color([1,0.706, 0])o3d.visualization.draw_geometries([chair],zoom=0.7,front=[0.5439, -0.2333, -0.8060],lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338],up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) ...
vol.crop_point_cloud(pcd)过滤掉点,只保留椅子部分。 点云上色 代码语言:javascript 复制 print("Paint chair")chair.paint_uniform_color([1,0.706,0])o3d.visualization.draw_geometries([chair],zoom=0.7,front=[0.5439,-0.2333,-0.8060],lookat=[2.4615,2.1331,1.338],up=[-0.1781,-0.9708,0.1608]) ...
首先,它从 o3d.data.DemoCropPointCloud() 中获取一个示例的点云数据。 然后,使用 o3d.io.read_point_cloud 读取点云数据并存储在变量 pcd 中。 裁剪点云数据: 通过读取一个 JSON 文件(sample_ply_data.cropped_json_path),它创建了一个选择多边形体积(vol)。