腾讯云域名备案需要提供网站建设方案书哪家网站专门做折扣销售

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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, axis=1)# 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

1. 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。
2. 读取点云数据：使用o3d.io.read_point_cloud函数读取点云数据。
3. 定义圆柱形领域的参数：圆柱的中心、轴向量、半径和高度。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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