测量点云几何尺寸 示例代码

以下是一个使用Python实现计算点云中最近点对距离的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree

# 生成随机点云数据
points = np.random.rand(100, 3)

# 构建KD树
tree = KDTree(points)

# 查询最近点对距离
dist, ind = tree.query(points, k=2)
min_dist = np.min(dist[:, 1])

print("点云中最近点对距离为：", min_dist)

在这个示例中，我们使用numpy生成了一个包含100个随机点的点云数据。然后我们使用sklearn库中的KDTree类构建了一个KD树，并使用query方法查询了每个点和它的最近邻点之间的距离，并取其中的第二列作为距离值，因为每个点到自身的距离为0。最后我们取所有距离值中的最小值作为最近点对距离。