测量点云几何尺寸 示例代码1

以下是一个使用Python实现计算点云中三角形面积的示例代码：

import numpy as np

# 三个顶点的坐标
A = (0, 0, 0)
B = (1, 0, 0)
C = (0, 1, 0)

# 计算AB、BC、CA三条边的长度
AB = np.sqrt((B[0]-A[0])**2 + (B[1]-A[1])**2 + (B[2]-A[2])**2)
BC = np.sqrt((C[0]-B[0])**2 + (C[1]-B[1])**2 + (C[2]-B[2])**2)
CA = np.sqrt((A[0]-C[0])**2 + (A[1]-C[1])**2 + (A[2]-C[2])**2)

# 计算半周长p
p = (AB + BC + CA) / 2

# 计算三角形面积S
S = np.sqrt(p * (p-AB) * (p-BC) * (p-CA))

print("三角形面积为：", S)

输出结果为：

三角形面积为： 0.4999999999999999

说明这个三角形面的面积约为0.5。

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测量点云几何尺寸 示例代码

以下是一个使用Python实现计算点云中最近点对距离的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree

# 生成随机点云数据
points = np.random.rand(100, 3)

# 构建KD树
tree = KDTree(points)

# 查询最近点对距离
dist, ind = tree.query(points, k=2)
min_dist = np.min(dist[:, 1])

print("点云中最近点对距离为：", min_dist)

在这个示例中，我们使用numpy生成了一个包含100个随机点的点云数据。然后我们使用sklearn库中的KDTree类构建了一个KD树，并使用query方法查询了每个点和它的最近邻点之间的距离，并取其中的第二列作为距离值，因为每个点到自身的距离为0。最后我们取所有距离值中的最小值作为最近点对距离。

PCL 点云 几何尺寸测量 示例代码

下面是使用 PCL 进行点云几何尺寸测量的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h>

int main(int argc, char** argv)
{
  // 加载点云数据
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud);

  // 计算点云的轴对齐边界框（AABB）
  pcl::PointXYZ min, max;
  pcl::getMinMax3D(*cloud, min, max);

  // 计算点云的最小包围盒（OBB）
  pcl::MomentOfInertiaEstimation<pcl::PointXYZ> feature_extractor;
  feature_extractor.setInputCloud(cloud);
  feature_extractor.compute();
  pcl::PointXYZ min_pt, max_pt, centroid;
  Eigen::Matrix3f rotation;
  feature_extractor.getOBB(min_pt, max_pt, centroid, rotation);

  // 输出结果
  std::cout << "AABB min: " << min.x << ", " << min.y << ", " << min.z << std::endl;
  std::cout << "AABB max: " << max.x << ", " << max.y << ", " << max.z << std::endl;
  std::cout << "OBB min: " << min_pt.x << ", " << min_pt.y << ", " << min_pt.z << std::endl;
  std::cout << "OBB max: " << max_pt.x << ", " << max_pt.y << ", " << max_pt.z << std::endl;

  return 0;
}

该代码使用 PCL 中的 MomentOfInertiaEstimation 特征提取器来计算点云的最小包围盒（OBB），并使用 pcl::getMinMax3D 函数计算点云的轴对齐边界框（AABB）。运行此代码后，将输出点云的 AABB 和 OBB 的最小点和最大点坐标。