Open3D 删除点云中重叠的点(方法一)

news2024/11/24 20:58:36

目录

一、概述

二、代码实现

三、实现效果

3.1原始点云

3.2处理后的点云

3.3计算结果


一、概述

        在点云处理中,重叠点(即重复点)可能会对数据分析和处理的结果产生负面影响。因此,删除重叠点是点云预处理中常见且重要的步骤。

该方法常应用于:

  • 数据压缩:通过删除重叠点,减少点云数据量,从而降低存储和处理的成本。
  • 提高计算效率:删除重叠点后,点云数据量减少,可以显著提高后续处理算法的效率,如点云配准、表面重建等。
  • 噪声过滤:重叠点可能是由传感器噪声或重复扫描引起的,通过删除重叠点,可以改善点云数据质量。
  • 三维建模:在三维重建和建模中,删除重叠点有助于生成更光滑和准确的模型。

二、代码实现

import open3d as o3d
import numpy as np


pcd = o3d.io.read_point_cloud("test.pcd")
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
point = np.asarray(pcd.points)
point_size = point.shape[0]
print("原始点云中点的个数为:", point_size)
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)  # 建立KD树索引
radius = 0.000001                     # 定义搜索半径
total_idx = []
for i in range(point_size):
    [k, idx, _] = tree.search_radius_vector_3d(pcd.points[i], radius)  # 半径搜索
    if k != 0:
        total_idx.append(np.array(idx[0]))
true_idx = np.unique(total_idx)                          # 去除重复点的索引
repe_cloud = pcd.select_by_index(true_idx, invert=True)  # 获取重复的点
true_cloud = pcd.select_by_index(true_idx)               # 获取去重之后的点
print("删除重复点:", repe_cloud)
print("去重之后:", true_cloud)
repe_cloud.paint_uniform_color([1, 0, 0])
true_cloud.paint_uniform_color([0, 1, 0])
o3d.visualization.draw_geometries([repe_cloud,true_cloud])

三、实现效果

3.1原始点云

3.2处理后的点云

3.3计算结果

原始点云中点的个数为: 2400
删除重复点: PointCloud with 400 points.
去重之后: PointCloud with 2000 points.

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