import open3d as o3d # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 保持下采样后的点云数量为2048 if len(downpcd.points) > 2048: downpcd.points = downpcd.points[:2048] # 保存下采样后的点云文件 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downpcd) # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])这段代码如何修改使得体素下采样会保留每个体素方格中随机的点?
时间: 2024-04-16 12:28:56 浏览: 129
利用OpenInventor(Coin3d)读取点云并显示
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要实现体素下采样时保留每个体素方格中随机的点,你可以稍微修改代码如下:
```python
import open3d as o3d
import random
# 读取点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
# 创建Voxel Grid下采样器
voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小
downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size)
# 在每个体素方格中随机选择一个点作为代表点
downsampled_points = []
for voxel_center in downpcd.get_center_points():
voxel_points = []
for p in point_cloud.points:
if o3d.geometry.PointCloud.distance(voxel_center, p) < voxel_size:
voxel_points.append(p)
if voxel_points:
downsampled_points.append(random.choice(voxel_points))
# 创建新的下采样点云
downsampled_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
downsampled_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(downsampled_points)
# 保存下采样后的点云文件
o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downsampled_pcd)
# 可视化结果
o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd])
```
在上述代码中,我们使用了 `get_center_points` 方法获取每个体素方格的中心点,并根据体素大小随机选择一个点作为代表点。然后,我们创建了一个新的下采样点云并将随机选择的代表点添加到其中。
请注意,这种方法可能会导致点云形状的变形,因为不再是简单的取体素方格中的第一个点作为代表点。
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