hits = pcd.ray_cast(viewpoint, ray)报错AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'ray_cast'

这个错误是因为在 `open3d` 的版本中，`ray_cast` 方法已经被废弃了，新的方法是 `compute_point_cloud_distance`。

你需要将代码中的 `ray_cast` 方法替换为 `compute_point_cloud_distance` 方法，并且需要传递一个参数 `indices`，表示要计算距离的点的索引。下面是一个示例代码：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 创建点云
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(100, 3))

# 计算点到视点的距离
viewpoint = np.array([0, 0, 0])
distances = pcd.compute_point_cloud_distance(viewpoint, indices=list(range(pcd.shape[0])))

print(distances)

这个代码会计算点云中所有点到视点的距离，并输出一个距离数组。你可以根据自己的需求修改代码来计算特定点的距离。

相关问题

inlier_cloud = pcd.select_down_sample(inliers) AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'select_down_sample'

非常抱歉，我在之前的回答中提到的 `select_down_sample` 函数在 Open3D 0.10.0 版本中已经不再使用。在新版本中，可以使用 `select_by_index` 函数来实现类似的功能。

以下是修改后的代码：

import open3d as o3d
import numpy as np

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

# 提取平面点云
plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01,
                                         ransac_n=3,
                                         num_iterations=1000)
inlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers)
inlier_cloud.paint_uniform_color([1.0, 0, 0])

# 提取平面点云的边界点
boundary_points = o3d.geometry.PointCloud()
boundary_points.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(inlier_cloud.compute_convex_hull()))
boundary_points.paint_uniform_color([0, 1.0, 0])

# 可视化
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud, boundary_points])

在上面的代码中，使用 `select_by_index` 函数代替了 `select_down_sample` 函数。其他部分的逻辑与之前的回答一致。

min_height_point = pcd.get_transform().inverse().transform(min_height_point.T).T AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'get_transform'

非常抱歉，Open3D的版本更新导致了上面的代码错误。在最新版本的Open3D中，PointCloud类没有get_transform()方法。取而代之的是，您可以使用PointCloud类的get_rotation_matrix()和get_translation()方法来获取变换矩阵，然后使用Numpy库的dot()函数将点转换回点云坐标系。

下面是更新后的示例代码片段：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读入点云文件
pcd = o3d.io.read_point_cloud("path/to/pointcloud.pcd")

# 将点云转换为Numpy数组
points = np.asarray(pcd.points)

# 计算最小高度值
min_height = np.min(points[:, 2])

# 将最小高度值转换回点云坐标系
min_height_point = [0, 0, min_height]
min_height_point = np.asarray(min_height_point)
min_height_point = min_height_point.reshape(1, -1)

# 获取变换矩阵
rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix())
trans_mat = np.asarray(pcd.get_translation())
transform_mat = np.eye(4)
transform_mat[:3, :3] = rot_mat
transform_mat[:3, 3] = trans_mat

# 将点转换回点云坐标系
min_height_point = np.concatenate([min_height_point, np.ones((1, 1))], axis=1)
min_height_point = np.dot(transform_mat, min_height_point.T).T[:, :3]

print("点云的最低高度值为：", min_height_point[0, 2])

请注意，由于我无法直接访问您的点云数据，因此上面的代码片段仅供参考，并可能需要根据您的具体情况进行调整。