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一、概述
1.1原理
1.2应用
二、代码实现
2.1完整代码
2.2程序说明
三、实现效果
3.1原始点云
3.2搜索后点云 一、概述
1.1原理 圆柱邻域搜索的基本思想是确定点云中的哪些点位于给定圆柱的内部。一个圆柱可以由以下几个参数定义#xff1a; 中心点#xff1a;…目录
一、概述
1.1原理
1.2应用
二、代码实现
2.1完整代码
2.2程序说明
三、实现效果
3.1原始点云
3.2搜索后点云 一、概述
1.1原理 圆柱邻域搜索的基本思想是确定点云中的哪些点位于给定圆柱的内部。一个圆柱可以由以下几个参数定义 中心点圆柱底面的中心。轴向量圆柱的中心轴方向。半径圆柱的半径。高度圆柱的高度。 计算步骤 1.2应用 圆柱邻域搜索是一种几何查询方法用于在点云数据中查找与给定圆柱相交的点。该方法广泛应用于以下领域 三维形状分析用于识别和分析点云数据中的圆柱形状特征如管道、圆柱形建筑结构等。机器人导航帮助机器人理解其周围环境的几何结构以便在复杂的三维空间中导航。工业检测用于检测和测量工业环境中的圆柱形物体如管道的直径、表面缺陷等。计算机视觉在3D重建和场景理解中圆柱邻域搜索可以帮助识别和分割特定的几何形状。 二、代码实现
2.1完整代码 import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef cylinder_neighborhood_search(pcd, center, axis, radius, height):计算点云中位于指定圆柱形领域内的点。参数:- pcd: open3d.geometry.PointCloud 对象- center: 圆柱中心点numpy数组- axis: 圆柱轴向量numpy数组- radius: 圆柱半径- height: 圆柱高度返回:- cylinder_points: 位于圆柱形领域内的点的索引points np.asarray(pcd.points)axis axis / np.linalg.norm(axis) # 规范化轴向量# 计算每个点到圆柱轴的距离vec points - centerproj_len np.dot(vec, axis)proj_points center np.outer(proj_len, axis)dist_to_axis np.linalg.norm(points - proj_points, axis1)# 计算每个点沿轴向的投影长度height_projection np.dot(vec, axis)# 选择符合条件的点mask (dist_to_axis radius) (height_projection 0) (height_projection height)cylinder_points np.where(mask)[0]return cylinder_points# 读取点云数据
pcd o3d.io.read_point_cloud(happy buddha.pcd)# 随机选择一个点作为圆柱中心点
points np.asarray(pcd.points)
# random_index np.random.randint(0, len(points))
center points[1]
#
# 定义圆柱形领域的参数
axis np.array([0, 1, 0]) # 圆柱轴向量
radius 0.02 # 圆柱半径
height 1000 # 圆柱高度# 获取圆柱形领域内的点
cylinder_indices cylinder_neighborhood_search(pcd, center, axis, radius, height)# 提取圆柱形领域内的点云
cylinder_pcd pcd.select_by_index(cylinder_indices)# 设置颜色用于区分原始点云和圆柱形领域点云
colors np.zeros((len(pcd.points), 3))
colors[:, 0] 1 # 原始点云颜色设为红色
colors[cylinder_indices, :] [0, 1, 0] # 圆柱形领域点云颜色设为绿色# 应用颜色到原始点云
pcd.colors o3d.utility.Vector3dVector(colors)# 可视化原始点云和圆柱形领域点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, cylinder_pcd])2.2程序说明 圆柱形邻域搜索函数cylinder_neighborhood_search函数接收点云、圆柱的中心、轴向量、半径和高度作为参数。通过计算每个点到圆柱轴的距离和点在轴向上的投影长度来判断点是否在圆柱形领域内。读取点云数据使用o3d.io.read_point_cloud函数读取点云数据。定义圆柱形领域的参数圆柱的中心、轴向量、半径和高度。获取圆柱形领域内的点使用自定义的圆柱形邻域搜索函数获取圆柱形领域内的点索引。提取圆柱形领域内的点云使用select_by_index函数提取圆柱形领域内的点云。设置颜色用于区分原始点云和圆柱形领域点云原始点云设置为红色圆柱形领域内的点云设置为绿色。可视化使用o3d.visualization.draw_geometries函数同时可视化原始点云和圆柱形领域点云。 三、实现效果
3.1原始点云 3.2搜索后点云
