用Python控制点云中点的大小代码

以下是控制点云中点的大小的Python代码示例：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 构建点云对象
point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
# 读取点云文件
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply")

# 获取点云中所有点的坐标并存储到numpy数组中
points = np.asarray(point_cloud.points)

# 构建点的大小数组，根据点到点云中心的距离设置点的大小
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(points - np.mean(points, axis=0)), axis=1))
# 将距离标准化到0到1的范围内
normalized_distances = (distances - np.min(distances)) / (np.max(distances) - np.min(distances))
# 根据标准化后的距离设置点的大小
point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
point_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(point_cloud.colors))
point_cloud.colors[:, :] = normalized_distances[:, np.newaxis] * np.array([1, 0, 0]) + (1 - normalized_distances[:, np.newaxis]) * np.array([0, 0, 1])

# 可视化点云
o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud])

以上代码会将点云中距离点云中心越远的点设置为较大的点，距离越近的点设置为较小的点，并且将点云可视化展示。