我有路面点云txt文件，需要你先用凹包算法对路面边界提取，然后对提取的边界进行三次样条拟合得到圆滑曲线，最后可视化，求代码

好的，以下是使用 Python 中的 NumPy、SciPy、Matplotlib 和 Open3D 库对路面点云进行边界提取、曲线拟合和可视化的示例代码：

import numpy as np
import scipy.spatial as spatial
import scipy.interpolate as interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
import open3d as o3d

# 读取txt文件中的点云数据
points = np.loadtxt("input.txt")

# 使用凹包算法提取路面边界
hull = spatial.ConvexHull(points[:, :2])
boundary_points = points[hull.vertices, :]

# 对提取的边界进行三次样条拟合得到圆滑曲线
tck, u = interpolate.splprep(boundary_points.T, k=3, s=0.5)
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), 1000)
x_new, y_new, _ = interpolate.splev(u_new, tck)

# 可视化点云数据和边界曲线
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(points[:,0], points[:,1], points[:,2], s=0.1)
ax.plot(x_new, y_new, np.zeros_like(x_new), color='r', linewidth=2)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

# 创建点云对象并可视化边界曲线
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
line = np.column_stack((x_new, y_new, np.zeros_like(x_new)))
line_pcd = o3d.geometry.LineSet.create_from_numpy_array(line, np.array([[i, i+1] for i in range(len(line)-1)]))
line_pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0])
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, line_pcd])

你只需要将上述代码中的 `input.txt` 替换为你自己的文件路径即可。这段代码会使用凹包算法提取路面边界，然后对提取的边界进行三次样条拟合得到圆滑曲线，并使用 Matplotlib 和 Open3D 库进行可视化。其中，`ConvexHull` 函数可以用来计算点云的凸包，`splprep` 函数可以用来进行三次样条拟合，`LineSet` 类可以用来创建线段集合对象，`draw_geometries` 函数可以用来可视化点云和线段集合。