点云 包围盒 示例

假设我们有一个点云数据集，其中包含了若干个点，每个点由三个坐标值 (x,y,z) 表示，我们可以通过以下示例代码计算其包围盒的尺寸和位置信息。

import numpy as np

# 假设点云数据保存在一个numpy数组中，每行为一个点的坐标值 (x,y,z)
point_cloud = np.array([[0, 1, 2],
                        [3, 4, 5],
                        [6, 7, 8],
                        [9, 10, 11]])

# 计算点云数据的包围盒
min_coords = np.min(point_cloud, axis=0)
max_coords = np.max(point_cloud, axis=0)
bbox_center = (min_coords + max_coords) / 2
bbox_size = max_coords - min_coords

# 输出包围盒位置和尺寸信息
print("Bounding box center:", bbox_center)
print("Bounding box size:", bbox_size)

上述代码中，我们使用 numpy 库中的 min() 和 max() 函数分别计算了点云数据中每个坐标轴上的最小值和最大值，然后通过 bbox_center 和 bbox_size 变量计算出了包围盒的位置和尺寸信息，并最终输出到控制台上。例如，对于上述点云数据集，输出结果为：

Bounding box center: [ 4.5  5.5  6.5]
Bounding box size: [ 9  9  9]

这表示点云数据的包围盒中心为 (4.5, 5.5, 6.5)，尺寸为 9×9×9。