Open3D 格网法计算点云的占地面积

news2024/12/29 9:22:39

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

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数据显示

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

一、概述

在三维点云处理中，计算点云的占地面积是一个常见的任务，特别是在环境建模、地形分析和建筑测量等应用中。使用格网法（也称为栅格化方法）来计算点云的占地面积是一种常见的方法。本文将介绍如何使用 Open3D 来实现这一任务。

1.1原理

格网法计算点云的占地面积的基本思路是将点云投影到二维平面（通常是 XY 平面），然后将该平面划分为一系列的小网格（格网）。通过统计每个网格中是否存在点云数据，我们可以计算出覆盖点云的网格的总面积，从而估算出点云的占地面积。

投影: 将三维点云投影到 XY 平面，这样我们就可以忽略 Z 轴的高度信息，只关注点云在地面上的分布。

格网划分: 将投影后的点云区域划分为一系列大小相同的网格。每个网格代表一个固定的面积单位。

统计覆盖的网格数量: 统计有点云数据的网格数量，这些网格的面积总和即为点云的占地面积。

1.2实现步骤

加载点云: 使用 Open3D 加载点云数据。
投影点云: 将点云投影到 XY 平面上。
格网划分: 根据指定的网格大小将投影后的点云划分为网格。
计算占地面积: 统计覆盖的网格数量，并计算总面积。

二、代码实现

2.1关键函数

def compute_ground_area(pcd, grid_size=0.1):
    """
    使用格网法计算点云的占地面积。

    参数:
    pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入的点云数据。
    grid_size (float): 网格大小，单位为米。

    返回:
    float: 点云的占地面积，单位为平方米。
    """
    # 将点云投影到 XY 平面
    points = np.asarray(pcd.points)[:, :2]

    # 计算点云的最小和最大边界
    min_bound = np.min(points, axis=0)
    max_bound = np.max(points, axis=0)

    # 计算网格划分的数量
    grid_shape = np.ceil((max_bound - min_bound) / grid_size).astype(int)

    # 创建一个空的格网
    grid = np.zeros(grid_shape, dtype=bool)

    # 将点云映射到格网
    indices = np.floor((points - min_bound) / grid_size).astype(int)
    grid[indices[:, 0], indices[:, 1]] = True

    # 计算占地面积
    area = np.sum(grid) * (grid_size ** 2)
    return area

2.2完整代码


import open3d as o3d
import numpy as np

def compute_ground_area(pcd, grid_size=0.1):
    """
    使用格网法计算点云的占地面积。

    参数:
    pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入的点云数据。
    grid_size (float): 网格大小，单位为米。

    返回:
    float: 点云的占地面积，单位为平方米。
    """
    # 将点云投影到 XY 平面
    points = np.asarray(pcd.points)[:, :2]

    # 计算点云的最小和最大边界
    min_bound = np.min(points, axis=0)
    max_bound = np.max(points, axis=0)

    # 计算网格划分的数量
    grid_shape = np.ceil((max_bound - min_bound) / grid_size).astype(int)

    # 创建一个空的格网
    grid = np.zeros(grid_shape, dtype=bool)

    # 将点云映射到格网
    indices = np.floor((points - min_bound) / grid_size).astype(int)
    grid[indices[:, 0], indices[:, 1]] = True

    # 计算占地面积
    area = np.sum(grid) * (grid_size ** 2)
    return area

# 加载点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("many_tree.pcd")

# 计算点云的占地面积 单位根据点云的单位来
area = compute_ground_area(pcd, grid_size=0.01)
print(f"点云的占地面积: {area:.2f} 平方米")

# 可视化点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name="Point Cloud", width=800, height=600)