print("->正在加载点云... ") point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000010.pcd") print(point_cloud) point_cloud2 = point_cloud.uniform_down_sample(2) print("->正在均匀下采样...") point_cloud2 = point_cloud.uniform_down_sample(2) print(point_cloud2) o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud2], window_name="wechat 394467238 ")计算工程

这段代码是使用Open3D库中的函数读取指定路径下的点云文件，然后进行均匀下采样，并在窗口中可视化显示下采样后的点云。其中，uniform_down_sample()函数会将点云中的每个点与其周围的点进行比较，若距离小于某个阈值，则将该点删除，从而实现点云的下采样。最后，使用draw_geometries()函数可视化显示下采样后的点云。

相关问题

o3d.io.read_point_cloud源代码

o3d.io.read_point_cloud函数是Open3D库中用于读取点云数据的函数。其源代码如下：

def read_point_cloud(filename: str,
                     format: Optional[str] = None,
                     remove_nan_points: bool = True,
                     remove_infinite_points: bool = True,
                     print_progress: bool = False) -> 'open3d.geometry.PointCloud':
    """Function to read point cloud from file.

    Args:
        filename (str): path of the point cloud file.
        format (str, optional): format of the file. If not provided, the
            format will be inferred from the filename extension.
        remove_nan_points (bool, optional): whether to remove NaN points.
        remove_infinite_points (bool, optional): whether to remove infinite
            points.
        print_progress (bool, optional): whether to print progress information.

    Returns:
        open3d.geometry.PointCloud: an instance of the `open3d.geometry.PointCloud`
        containing the point cloud data.

    """
    if format is None:
        format = utility._get_file_extension_lower(filename)
    format = format.lower()

    # Check if format is supported.
    if format not in _READABLE_FORMATS:
        raise ValueError(f"Unsupported file format '{format}'")

    # Call the appropriate read function based on format.
    if format == 'xyz':
        return read_xyz(filename, remove_nan_points, remove_infinite_points,
                        print_progress)
    elif format == 'xyzn':
        return read_xyz_normal(filename, remove_nan_points,
                               remove_infinite_points, print_progress)
    elif format == 'pts':
        return read_pts(filename, remove_nan_points, remove_infinite_points,
                        print_progress)
    elif format == 'ply':
        return read_ply(filename, remove_nan_points, remove_infinite_points,
                        print_progress)
    elif format == 'pcd':
        return read_pcd(filename, remove_nan_points, remove_infinite_points,
                        print_progress)
    elif format == 'fbx':
        return read_fbx(filename, remove_nan_points, remove_infinite_points,
                        print_progress)
    elif format == 'obj':
        return read_triangle_mesh(filename).sample_points_poisson_disk(
            number_of_points=0)
    elif format == 'stl':
        return read_triangle_mesh(filename).sample_points_poisson_disk(
            number_of_points=0)
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported file format '{format}'")

该函数首先判断文件格式是否支持，然后根据文件格式调用对应的读取函数，例如对于PLY格式的点云文件，会调用`read_ply`函数进行读取。最终返回一个`open3d.geometry.PointCloud`对象。

pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True) print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0) new_cloud = pcd.select_by_index(index) o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud]) #这句话是什么意思

这段代码使用了Open3D库读取了一个点云数据文件，并进行了离群点去除操作。具体来说，代码的执行过程如下：

1. `pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True)`：读取一个PCD文件，并将其中的NaN和无穷大数据点删除。这里的 `pcd` 对象是一个Open3D库提供的点云数据类型对象。

2. `print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0])`：输出读入点云数据后点云中的点数。

3. `o3d.visualization.draw_geometries([pcd])`：可视化显示原始点云数据。

4. `cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0)`：对点云数据进行统计学离群点去除，其中 `nb_neighbors` 是指每个点的邻域内点的数量，`std_ratio` 是指点云中的离群点与正常点在统计学上的区别。`remove_statistical_outlier` 函数返回两个对象：`cl` 是 `o3d.geometry.PointCloud` 类型的点云对象，其中被认定为离群点的点已被删除；`index` 是一个列表，其中包含未被删除的点的下标。

5. `new_cloud = pcd.select_by_index(index)`：根据上一步中得到的未被删除的点的下标，从原始点云数据中选取这些点，得到一个新的点云对象 `new_cloud`。

6. `o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud])`：可视化显示去除离群点后的点云数据。

最终，这段代码的作用是读取一个点云文件，去除其中的离群点，并可视化显示去除离群点后的点云数据。