window_name="法向量",width=800,height=800,point_show_normal=True)该处read_point_cloud请使用自己...
Open3D 提供了计算从源点云到目标点云的距离的方法compute_point_cloud_distance,它为源点云中的每个点计算到目标点云中最近点的距离。 在下面的示例中,我们使用该函数来计算两个点云之间的差异。请注意,此方法还可用于计算两个点云之间的倒角(Chamfer)距离。 import open3d as o3d import numpy...
点云裁剪(Crop point cloud) 数据下载地址上方有,或点我, 或者点我 import open3d as o3d import numpy as np # 从文件中读取点云 print("Load a polygon volume and use it to crop the original point cloud") pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/fragment.ply") ### vol = o3d.visualizat...
As a workaround, it is possible to sample the mesh with an arbitrarily high number of points: pcd = mesh.sample_points_uniformly(number_of_points=10000000) Then you can iterate over your other point cloud to find each nearest neighbor with KDTree. I did this for the exact same use-case...
Point cloud distance 点云距离 Open3D 提供了计算从源点云到目标点云的距离的方法compute_point_cloud_distance,它为源点云中的每个点计算到目标点云中最近点的距离。 在下面的示例中,我们使用该函数来计算两个点云之间的差异。请注意,此方法还可用于计算两个点云之间的倒角(Chamfer)距离。
open3d中对应的函数为TriangleMesh.create_from_point_cloud_ball_pivoting,其关键参数为radii。radii是滚球的半径,而且可以设置多个值,也就是可以用多个尺寸的滚球来进行三角面构建。重建需要先计算点云法向量。 # 2. Ball pivoting滚球算法pcd_rc2 = deepcopy(pcd)pcd_rc2.translate([-50, 0, 50])pcd_rc2.es...
# point_show_normal (bool, optional, default=False),如果设置为true,则可视化点法线,需要事先计算点云法线 # mesh_show_wireframe (bool, optional, default=False),如果设置为true,则可视化网格线框 # mesh_show_back_face (bool, optional, default=False),可视化网格三角形的背面 ...
compute_point_cloud_distance remove_non_finite_points remove_radius_outlier remove_statistical_outlier uniform_down_sample # 通过收集每第n个点来对点云进行下采样 voxel_down_sample # 把点云分配在三维的网格中,取平均值 voxel_down_sample_and_trace ...
pcd=o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/fragment.pcd")plane_model,inliers=pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01,ransac_n=3,num_iterations=1000)[a,b,c,d]=plane_modelprint(f"Plane equation: {a:.2f}x + {b:.2f}y + {c:.2f}z + {d:.2f} = 0")inlier_cloud=pcd.select...
print("Convert mesh to a point cloud and estimate dimensions")pcd = o3dtut.get_armadillo_mesh().sample_points_poisson_disk(5000)diameter = np.linalg.norm(np.asarray(pcd.get_max_bound()) - np.asarray(pcd.get_min_bound()))o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ...