Open3D 计算点云的面状指数

import open3d as o3d

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

def compute_planarity(pcd, k=30):

"""

计算点云的面状指数（Planarity Index）。

参数:

pcd (): 输入点云。

k (int): 每个点的邻域点数量。

: 面状指数数组，长度与点云中的点数相同。

"""

# 使用 KD-Tree 来查找每个点的邻域

pcd_tree = (pcd)

planarity_indices = (len())

# 遍历每个点，计算其面状指数

    for i in range(len()):

# 查找邻域点

[_, idx, _] = pcd_tree.search_knn_vector_3d([i], k)

neighbors = ()[idx, :]

# 计算协方差矩阵

cov_matrix = ()

# 计算特征值

eigenvalues, _ = (cov_matrix)

# 对特征值排序

eigenvalues = (eigenvalues)

# 计算面状指数 (Planarity Index)

        planarity_index = (eigenvalues[1] - eigenvalues[0]) / eigenvalues[2]

planarity_indices[i] = planarity_index

return planarity_indices

# 加载点云

pcd = .read_point_cloud("standford_cloud_data\")

.draw_geometries([pcd],window_name="原始点云",width=1024,height=768,)

# 计算点云的面状指数

planarity_indices = compute_planarity(pcd)

# 可视化面状指数（使用颜色映射）

colors = plt.get_cmap("viridis")(planarity_indices / max(planarity_indices))

= .Vector3dVector(colors[:, :3])

# 显示点云和面状指数

.draw_geometries([pcd],window_name="处理后点云",width=1024,height=768,)

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