目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用

二、代码实现

2.1关键函数

2.2完整代码

三、实现效果

3.1原始点云

3.2按x轴切片

3.3按y轴切片

3.4按z轴切片

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Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：

Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客

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一、概述

        在Open3D中实现按xyz轴等距切片点云的功能，并提取特定范围内的点云数据。点云切片在点云分析、数据处理、特征提取、可视化和检测测量等方面具有广泛的应用。通过定义切片参数、提取切片点云并进行可视化，可以更好地处理和分析点云数据。

1.1原理

        点云切片的基本原理是通过在指定轴上按等距间隔提取点云中的点，使每个切片仅包含在特定范围内的点云数据。这种方法有助于分析点云数据的分布和局部特征。

1.切片间距（slice interval）：
        切片间距是指切片之间的距离。确定切片间距可以帮助我们将点云等距分割成多个部分。
2.切片厚度（slice thickness）：
        切片厚度是指每个切片的范围。切片厚度决定了每个切片包含的点云数据的范围。

1.2实现步骤

1. 读取点云数据：从文件中读取点云数据。
2. 计算点云范围：确定点云在每个坐标轴上的最小值和最大值。
3. 定义切片参数：确定切片的间距和厚度。
4. 按坐标轴切片：对点云进行等距切片，提取每个切片的点云子集。
5. 可视化切片结果：使用Open3D可视化切片后的点云。

1.3应用

1.点云分析：
        - 切片可以帮助我们从点云中提取感兴趣的部分，进行更细致的分析和处理。例如，提取建筑物的某一层或某一部分，进行结构分析。
2.数据处理：
        - 在点云处理过程中，切片可以用于过滤掉不需要的部分，提高处理效率。例如，仅处理特定范围内的点云数据，减少计算量。
3.特征提取：
        - 通过对点云进行切片，可以提取特定区域的几何特征，用于3D建模、对象识别和分类等任务。
4.可视化：
        - 切片可以用于点云数据的可视化，展示特定范围内的点云细节，帮助更好地理解和分析点云数据。
5.检测与测量：
        - 在工业检测和测量中，切片可以用于检测产品的某一部分是否满足规格要求，或测量某一层的厚度和形状。

二、代码实现

2.1关键函数

• 使用自定义函数 slice_point_cloud 对点云进行等距切片。该函数接受点云对象、切片轴、切片间距和切片厚度作为参数。

• 在函数内部，通过判断每个点的坐标值是否在切片范围内，提取满足条件的点云子集。

def slice_point_cloud(pcd, axis='z', slice_interval=0.1, slice_thickness=0.1):
    points = np.asarray(pcd.points)
    if axis == 'x':
        min_value, max_value = points[:, 0].min(), points[:, 0].max()
        axis_index = 0
    elif axis == 'y':
        min_value, max_value = points[:, 1].min(), points[:, 1].max()
        axis_index = 1
    else:  # 'z'
        min_value, max_value = points[:, 2].min(), points[:, 2].max()
        axis_index = 2

    sliced_pcds = []
    for i in np.arange(min_value, max_value, slice_interval):
        mask = (points[:, axis_index] >= i) & (points[:, axis_index] < i + slice_thickness)
        slice_points = points[mask]

        if len(slice_points) > 0:
            sliced_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
            sliced_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(slice_points)

            if pcd.has_colors():
                colors = np.asarray(pcd.colors)[mask]
                sliced_pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)

            if pcd.has_normals():
                normals = np.asarray(pcd.normals)[mask]
                sliced_pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(normals)

            sliced_pcds.append(sliced_pcd)

    return sliced_pcds

2.2完整代码

import open3d as o3d
import numpy as np


def slice_point_cloud(pcd, axis='z', slice_interval=0.1, slice_thickness=0.1):
    """
    对点云进行等距切片，提取指定轴上的点云子集。

    参数:
    pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入点云。
    axis (str): 切片的轴，'x'、'y'或'z'。
    slice_interval (float): 切片间距。
    slice_thickness (float): 切片厚度。

    返回:
    list of open3d.geometry.PointCloud: 切片后的点云子集列表。
    """
    points = np.asarray(pcd.points)

    # 获取指定轴的最小值和最大值
    if axis == 'x':
        min_value, max_value = points[:, 0].min(), points[:, 0].max()
        axis_index = 0
    elif axis == 'y':
        min_value, max_value = points[:, 1].min(), points[:, 1].max()
        axis_index = 1
    else:  # 'z'
        min_value, max_value = points[:, 2].min(), points[:, 2].max()
        axis_index = 2

    # 初始化切片点云列表
    sliced_pcds = []

    # 按间距切片
    for i in np.arange(min_value, max_value, slice_interval):
        mask = (points[:, axis_index] >= i) & (points[:, axis_index] < i + slice_thickness)
        slice_points = points[mask]

        if len(slice_points) > 0:
            sliced_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
            sliced_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(slice_points)

            if pcd.has_colors():
                colors = np.asarray(pcd.colors)[mask]
                sliced_pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)

            if pcd.has_normals():
                normals = np.asarray(pcd.normals)[mask]
                sliced_pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(normals)

            sliced_pcds.append(sliced_pcd)

    return sliced_pcds


# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("bunny.pcd")

# 定义切片参数
slice_interval = 0.05  # 切片间距
slice_thickness = 0.01  # 切片厚度

# 按xyz轴分别进行切片
sliced_pcds_x = slice_point_cloud(pcd, axis='x', slice_interval=slice_interval, slice_thickness=slice_thickness)
sliced_pcds_y = slice_point_cloud(pcd, axis='y', slice_interval=slice_interval, slice_thickness=slice_thickness)
sliced_pcds_z = slice_point_cloud(pcd, axis='z', slice_interval=slice_interval, slice_thickness=slice_thickness)

# 可视化切片后的点云
o3d.visualization.draw_geometries(sliced_pcds_x, window_name="Sliced Point Cloud along X-axis")
o3d.visualization.draw_geometries(sliced_pcds_y, window_name="Sliced Point Cloud along Y-axis")
o3d.visualization.draw_geometries(sliced_pcds_z, window_name="Sliced Point Cloud along Z-axis")

三、实现效果

3.1原始点云

3.2按x轴切片

3.3按y轴切片

3.4按z轴切片