目录

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

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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

        在三维空间中处理点云数据时，八叉树（Octree）是一种高效的数据结构，特别适用于空间分割和加速查询操作。通过将点云数据组织成八叉树，可以显著提高点云处理中各种操作的性能，如最近邻搜索、空间分割和可视化渲染等。

1.1原理

        八叉树的构建基于递归地将三维空间划分为更小的子空间。每个内部节点对应一个立方体空间，该空间被分割成八个子立方体，分别对应八个子节点。叶子节点包含点云数据。当查询或遍历八叉树时，我们可以从根节点开始递归访问每个节点，并根据节点的层次结构执行特定操作。

1.2实现步骤

1. 加载点云：使用用户提供的点云数据，并将其加载到 Open3D 中。
2. 构建八叉树：使用 Open3D 的 Octree 类构建八叉树，并指定最大深度。
3. 查找并输出特定点的节点信息：在八叉树中查找与第0个点相关的节点，并输出该节点的详细信息。
4. 遍历八叉树：递归遍历八叉树的所有节点，并在遍历过程中检查第0个点所在的节点。

二、代码实现

2.1关键函数

        locate_leaf_node(self, point) 函数的主要作用是查找并返回包含指定点 (point) 的八叉树叶子节点 (OctreeLeafNode)。

def locate_leaf_node(self, point):

输入参数:

• point (np.ndarray): 一个包含三维坐标的数组，用于在八叉树中查找包含该点的叶子节点。

输出参数:

• 返回值 (OctreeLeafNode): 返回包含指定点的叶子节点对象。如果该点不属于任何叶子节点，则返回 None。

2.2完整代码

import open3d as o3d
import numpy as np

def print_octree_node(node, depth=0, target_point=None, point_index=0):
    """
    递归打印八叉树的节点信息，并检查是否包含指定的点。

    参数:
    node (o3d.geometry.OctreeNode): 当前八叉树节点。
    depth (int): 当前节点的深度。
    target_point (np.ndarray): 目标点的坐标。
    point_index (int): 点的索引，用于识别和输出相关节点的信息。
    """
    indent = " " * depth * 4  # 控制缩进表示树的层级
    print(f"{indent}Depth {depth}: Node type: {type(node).__name__}")

    if isinstance(node, o3d.geometry.OctreeInternalNode):
        # 如果是内部节点，递归遍历子节点
        for i, child in enumerate(node.children):
            if child is not None:
                print(f"{indent}  Child {i}:")
                print_octree_node(child, depth + 1, target_point, point_index)
    elif isinstance(node, o3d.geometry.OctreeLeafNode):
        # 如果是叶子节点，打印节点中的点信息
        # print(f"{indent}  Leaf Node with {len(node.indices)} points")
        if target_point is not None:
            if point_index in node.indices:
                print(f"{indent}  >> Contains point {point_index}: {target_point}")

# 加载用户提供的点云
pcd = o3d.io.read_point_cloud("bunny.pcd")

# 构建八叉树，指定最大深度
octree = o3d.geometry.Octree(max_depth=3)
octree.convert_from_point_cloud(pcd, size_expand=0.01)

# 获取第0个点的坐标
target_point = np.asarray(pcd.points)[0]

# 遍历八叉树，并输出第0个点的八叉树信息
print("Octree traversal for point 0:")
print_octree_node(octree.root_node, target_point=target_point, point_index=0)

三、实现效果

3.1原始点云

3.2数据显示