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激光雷达（LiDAR）
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本节基于Open3D中的体素化实现点云的表面重建：支持点point和网格mesh来实现体素化处理。 
1. 体素化介绍
体素（voxel）即体积元素的简称，是数字数据在三维空间分割上的最小的单位。体素化就是通过创建三维体素网格来表示三维物体，是一种将无序点云变为有序点云的降采样的空间数据结构方法，便于实现点云的空间卷积。 采用create_from_point_cloud函数从点云创建体素网格，如果点云的至少一个点在体素内，则体素被占用。体素的颜色是体素内所有点的平均值。 # 读取点云 pcd = o3d.io.read_point_cloud("./tree/Tree_singel.pcd") o3d.visualization.draw_geometries([pcd],width = 700, height = 900) # fit to unit cube print(pcd) N = np.asarray(pcd.points).shape[0] pcd.scale(1 / np.max(pcd.get_max_bound() - pcd.get_min_bound()), center=pcd.get_center()) # From numpy to Open3D pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.uniform(0,1,size=(N,3))) o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
采用create_from_triangle_mesh函数从点云创建体素网格，与三角形相交的所有体素设置为 1，所有其他体素设置为 0。 mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("./bunny/bunny.ply") # fit to unit cube mesh.scale(1 / np.max(mesh.get_max_bound() - mesh.get_min_bound()),center=mesh.get_center()) o3d.visualization.draw_geometries([mesh])
采用create_from_point_cloud_within_bounds、create_from_triangle_mesh_within_bounds函数对点和网格的体素化方法。 a = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud_within_bounds(pcd, 0.02, pcd.get_min_bound(), pcd.get_max_bound()) o3d.visualization.draw_geometries([a]) b = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_triangle_mesh_within_bounds(mesh, 0.01, mesh.get_min_bound(), mesh.get_max_bound()) o3d.visualization.draw_geometries([b]) |
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