bbox = o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox.create_from_center_radius(traj_pt, voxel_size * 5.0)

这个错误通常是因为你使用的是 Open3D 的旧版本，其中 `create_from_center_radius` 方法尚未被引入。该方法是在 Open3D 0.10.0 版本中引入的。如果你使用的是旧版本的 Open3D，可以尝试升级到最新版本。如果你已经使用的是 Open3D 0.10.0 或更高版本，可以检查一下是否正确导入了 `o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox` 模块，或者是否有其他语法错误导致了该错误。另外，你也可以尝试使用 `create_from_points` 方法来创建 `AxisAlignedBoundingBox` 对象，例如：

import open3d as o3d

points = o3d.utility.Vector3dVector(traj_pt)
bbox = o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox.create_from_points(points)

这样应该可以避免 `create_from_center_radius` 方法所引发的问题。

相关问题

bbox = o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox.create_from_center_radius(traj_pt, voxel_size * 5.0)是什么意思

`o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox.create_from_center_radius(traj_pt, voxel_size * 5.0)` 是一个用于从中心点和半径创建包围盒对象的函数调用。它的输入参数是一个三维向量 `traj_pt` 和一个标量值 `voxel_size * 5.0`。这个函数将会创建一个包围盒对象 `bbox`，该对象的中心点为 `traj_pt`，半径为 `voxel_size * 5.0`。

在三维计算机图形学中，包围盒是一个用于包含物体的最小立方体或长方体。包围盒可以用于加速碰撞检测、视图体积裁剪等操作，也可以用于计算物体的边界框、最小体积包围盒等形态特征。`o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox` 是 Open3D 中的一个类，用于表示轴对齐的包围盒。它可以通过多种方式创建，包括从点云、三角网格、坐标轴对齐的包围盒等。

import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd") points = np.asarray(pcd.points) bbox = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() bbox_points = np.asarray(bbox.get_box_points()) vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) bbox_lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0], [4,5],[5,6],[6,7],[7,4], [0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] bbox_colors = [[1,0,0] for i in range(len(bbox_lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(bbox_points), lines=o3d.utility.Vector2iVector(bbox_lines), ) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(bbox_colors) vis.add_geometry(line_set) labels = np.zeros(points.shape[0]) eps = 0.1 min_points = 10 for i in range(points.shape[0]): if labels[i] != 0: continue neighbors = np.where(np.sum((points - points[i])2, axis=1) < eps2)[0] if neighbors.shape[0] < min_points: labels[i] = -1 else: labels[neighbors] = i+1 cluster_colors = [[np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1)] for i in range(np.max(labels))] for i in range(np.max(labels)): if i == -1: continue cluster_points = points[labels==i,:] cluster_pcd = o3d.geometry.PointCloud() cluster_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(cluster_points) cluster_pcd.paint_uniform_color(cluster_colors[i]) vis.add_geometry(cluster_pcd) vis.run() vis.destroy_window() open3d未响应

这段代码使用了Open3D库来读取点云数据，并进行基于DBSCAN算法的聚类，并且还使用了Open3D的可视化功能来显示点云和聚类结果。但是，你提供的代码有一些语法错误，可能导致Open3D无法运行。你可以尝试以下修改：

1. 在第9行之前添加 `import open3d.visualization`，以便使用Open3D的可视化功能。
2. 在第22行之前添加 `import random`，以便使用 `np.random.uniform()` 函数。
3. 在第14行中，将 `(points - points[i])2` 修改为 `(points - points[i])**2`，以便进行平方运算。

在修改完成后，你可以尝试重新运行代码，并检查是否能够正常运行。如果仍然有问题，你可以提供更详细的错误信息或代码上下文，以便更好地帮助你解决问题。