open3d 求重心
时间: 2024-02-01 18:00:39 浏览: 15
Open3D是一个用于3D数据处理和可视化的开源库。如果想要求一个3D模型的重心,可以先加载该模型并创建一个Mesh对象,然后使用Mesh对象的compute_triangle_normals()方法计算每个三角面片的法线向量。
接下来,可以使用Mesh对象的triangles属性获取三角面片的顶点索引,并根据顶点索引获取每个三角面片的顶点坐标。这些顶点坐标可以通过Mesh对象的vertices属性获得。
然后,对每个三角面片的顶点坐标进行加权平均,其中权重为三角面片的面积。可以使用三角形面积的公式来计算三角面片的面积。
最后,将每个三角面片的重心(由坐标加权平均得到)相加,并除以三角形的数量,即可获得整个模型的重心。
需要注意的是,Open3D库本身不提供求重心的具体函数,但通过上述步骤可以自己实现求解重心的功能。
相关问题
open3d求所有点的中心
要计算点云所有点的中心,可以使用open3d库中`o3d.geometry.PointCloud()`类的`get_center()`函数。该函数返回点云中所有点的平均值,即点云的中心。
以下是示例代码:
```python
import open3d as o3d
# create point cloud object
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
# load point cloud data from file
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
# compute centroid of point cloud
centroid = pcd.get_center()
print("Point cloud centroid: ", centroid)
```
在上述示例中,我们首先使用`o3d.geometry.PointCloud()`创建了一个点云对象,并从文件中读取了点云数据。然后,我们使用`get_center()`函数计算点云的中心,并将结果打印出来。
open3d求所有点的球心
如果你想计算点云所有点的球心,可以使用open3d库中`o3d.geometry.PointCloud()`类的`get_center()`函数来计算点云中所有点的平均值。然后,你可以使用open3d库中的`o3d.geometry.compute_point_cloud_distance()`函数计算每个点到点云中心的距离,并使用`numpy`库中的`argmin()`函数找到最小距离的点的索引。
以下是示例代码:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
# create point cloud object
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
# load point cloud data from file
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
# compute centroid of point cloud
centroid = pcd.get_center()
# compute distance of each point to centroid
distances = np.asarray(pcd.compute_point_cloud_distance(centroid))
# find index of closest point to centroid
closest_idx = np.argmin(distances)
# get coordinates of closest point
sphere_center = pcd.points[closest_idx]
print("Sphere center: ", sphere_center)
```
在上述示例中,我们首先使用`o3d.geometry.PointCloud()`创建了一个点云对象,并从文件中读取了点云数据。然后,我们使用`get_center()`函数计算点云的中心,并使用`compute_point_cloud_distance()`函数计算每个点到中心的距离。接下来,我们使用`argmin()`函数找到最小距离的点的索引,并使用该索引获取最接近中心的点的坐标。最后,我们将该点的坐标作为球心。