open3d点云边缘检测显示

基于Open3d的点云边缘检测显示可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import open3d as o3d
import numpy as np

2. 加载点云数据：

point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")

3. 进行边缘检测：

# 使用Open3d提供的边缘检测函数
edge_points = o3d.geometry.PointCloud.compute_nearest_neighbor_distance(point_cloud, k=20)
threshold = np.mean(edge_points) + 1.5 * np.std(edge_points)

# 根据阈值提取边缘点
edge_indices = np.where(edge_points > threshold)[0]
edge_cloud = point_cloud.select_down_sample(edge_indices)

4. 可视化边缘点云：

# 创建可视化窗口
vis = o3d.visualization.Visualizer()
vis.create_window()

# 添加原始点云和边缘点云到可视化窗口
vis.add_geometry(point_cloud)
vis.add_geometry(edge_cloud)

# 设置视角和渲染选项
opt = vis.get_render_option()
opt.point_size = 1.0

# 运行可视化窗口
vis.run()
vis.destroy_window()

这样就可以实现Open3d点云边缘检测显示。你可以根据自己的需求调整边缘检测的参数和可视化的选项。