pcd_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature( RuntimeError: [Open3D Error] (std::shared_ptr<open3d::pipelines::registration::Feature> open3d::pipelines::registration::ComputeFPFHFeature(const open3d::geometry::PointCloud&, const open3d::geometry::KDTreeSearchParam&)) /root/Open3D/cpp/open3d/pipelines/registration/Feature.cpp:101: Failed because input point cloud has no normal.

这个错误是因为你的点云没有法向量，从而导致计算FPFH特征失败。在使用 `compute_fpfh_feature` 函数之前，需要计算点云的法向量。你可以使用 `estimate_normals` 函数来计算法向量，具体如下：

pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_point_cloud.pcd")
pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))
fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(pcd, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.25, max_nn=100))

在这个例子中，我们先使用 `estimate_normals` 函数计算点云的法向量，然后使用计算好的法向量来计算点云的FPFH特征。

相关问题

优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd])

这段代码看起来已经很不错了，不过还有一些可以优化的地方：

1. 可以将 `np.asarray(pcd.points)` 改为 `pcd.points`，因为 `read_point_cloud` 函数返回的就是一个 `PointCloud` 对象，不需要再转换一次。

2. 可以使用 `o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd, curb_pcd, line_pcd])` 来同时可视化三个点云，这样可以方便地对比它们之间的关系。

3. 如果需要更好的性能，可以考虑使用 `open3d.geometry.VoxelGrid` 对点云进行下采样，这样可以减少点云数量并提高聚类速度。

下面是优化后的代码：

import open3d as o3d
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd")

# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10)
labels = dbscan.fit_predict(pcd.points)

# 获取可行驶区域点云数据
drivable_mask = labels != -1
drivable_pcd = pcd.select_by_index(np.where(drivable_mask)[0])

# 获取路沿点云数据
curb_mask = np.logical_and(labels != -1, pcd.points[:, 1] < 0)
curb_pcd = pcd.select_by_index(np.where(curb_mask)[0])

# 获取车道线点云数据
line_mask = np.logical_and(labels != -1, pcd.points[:, 1] >= 0)
line_pcd = pcd.select_by_index(np.where(line_mask)[0])

# 可视化结果
o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd, curb_pcd, line_pcd])

希望能对你有所帮助！

pcd_vox = o3d.geometry.voxel_down_sample(pcd, voxel_size) AttributeError: module 'open3d.cpu.pybind.geometry' has no attribute 'voxel_down_sample'

如果你使用的是open3D 0.8.0或更早的版本，就无法使用`voxel_down_sample()`函数，因为这个函数是在0.9.0版本中新增的。如果你想使用体素下采样函数，有以下两种方法：

1. 升级到open3D 0.9.0或更高版本。可以使用以下命令升级：

   pip install open3d --upgrade

2. 使用早期版本的体素下采样函数。在open3D 0.8.0及更早的版本中，可以使用`uniform_down_sample()`函数来进行体素下采样。以下是使用`uniform_down_sample()`函数的示例代码：

   import open3d as o3d
   import numpy as np
   
   # 读入点云数据
   pcd = o3d.io.read_point_cloud("coal.pcd")
   
   # 体素化点云
   voxel_size = 0.05  # 体素大小
   pcd_down = pcd.uniform_down_sample(every_k_points=int(1/voxel_size))
   
   # 体素化重采样
   volume = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pcd_down, voxel_size)
   coal_volume = volume.get_voxels().__len__() * voxel_size ** 3
   
   print("煤堆体积为：", coal_volume, "立方米")

以上代码中，使用`uniform_down_sample()`函数对点云进行下采样，然后使用体素化重采样的方法来计算煤堆体积。需要注意的是，`uniform_down_sample()`函数的输入参数是每k个点采样一个点，因此`every_k_points`的输入应该是一个整数。