cloud = o3d.io.read_point_cloud("Model.pcd") Delta = 0.01 dPlatform = 0.3 point_cloud = np.asarray(cloud.points) _, _, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) idx = [] for i in range(len(point_cloud)): index = np.floor((point_cloud[i][2] - z_min) / dPlatform) sliceMin = z_min + index * dPlatform if sliceMin <= point_cloud[i][2] < sliceMin + Delta: idx.append(i) slicing_cloud = (cloud.select_by_index(idx))这段代码获取了几个点云切片,如何改可以单独获得每个切片
时间: 2024-03-04 15:49:04 浏览: 160
可以尝试将获取切片的部分放在一个循环内,每次循环获取一个切片,将其存储到一个列表中。具体代码如下:
```
cloud = o3d.io.read_point_cloud("Model.pcd")
Delta = 0.01
dPlatform = 0.3
point_cloud = np.asarray(cloud.points)
_, _, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0)
slicing_clouds = [] # 存储每个切片的列表
for index in range(int((np.max(point_cloud[:,2]) - z_min) / dPlatform)): # 遍历每个切片
idx = []
sliceMin = z_min + index * dPlatform # 当前切片的最小高度
for i in range(len(point_cloud)): # 获取当前切片中的点
if sliceMin <= point_cloud[i][2] < sliceMin + Delta:
idx.append(i)
slicing_clouds.append(cloud.select_by_index(idx)) # 将当前切片存储到列表中
```
这样,`slicing_clouds` 列表中的每个元素就是一个单独的切片点云了。可以通过 `slicing_clouds[i]` 获取第 i 个切片的点云。
相关问题
print("->正在加载点云... ") point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000010.pcd") print(point_cloud) point_cloud2 = point_cloud.uniform_down_sample(2) print("->正在均匀下采样...") point_cloud2 = point_cloud.uniform_down_sample(2) print(point_cloud2) o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud2], window_name="wechat 394467238 ")计算工程
这段代码是使用Open3D库中的函数读取指定路径下的点云文件,然后进行均匀下采样,并在窗口中可视化显示下采样后的点云。其中,uniform_down_sample()函数会将点云中的每个点与其周围的点进行比较,若距离小于某个阈值,则将该点删除,从而实现点云的下采样。最后,使用draw_geometries()函数可视化显示下采样后的点云。
import open3d as o3d # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("01.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 保持下采样后的点云数量为2048 if len(downpcd.points) > 2048: downpcd.points = downpcd.points[:2048] # 可视化结果 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downpcd) o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])请修改以下这段代码,使得体素下采样在体素方块中随机采样一个点
import open3d as o3d
import numpy as np
# 读取点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("01.pcd")
# 创建Voxel Grid下采样器
voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小
downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size)
# 从每个体素中随机选择一个点
sampled_points = []
for voxel in downpcd.get_voxel_centers():
voxel_points = np.asarray(point_cloud.points)[np.where((point_cloud.points >= voxel) & (point_cloud.points < voxel + voxel_size))]
if len(voxel_points) > 0:
random_index = np.random.randint(len(voxel_points))
sampled_points.append(voxel_points[random_index])
# 创建新的点云对象
new_point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
new_point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(sampled_points)
# 可视化结果
o3d.io.write_point_cloud("random_sampled_point_cloud.pcd", new_point_cloud)
o3d.visualization.draw_geometries([new_point_cloud])
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