open3d计算2维凸包

Open3D 是一个用于处理三维数据的开源库，它的主要优势在于支持各种三维数据处理任务。然而，Open3D 还不支持直接计算两维凸包。

如果您需要计算一个二维点集的凸包，您可以考虑使用其他的库或算法。以下是一个示例算法，用于计算二维凸包：

1. 首先，将点集按照 x 坐标进行排序。
2. 创建两个空列表，一个用于存储上凸包点集，另一个用于存储下凸包点集。
3. 遍历排序后的点集，对于每个点，执行以下步骤：
- 将该点添加到上凸包点集。
- 如果当前点之后的两个点构成的线段构成的是一个右转（即该线段在点集中是凹出的），则从上凸包点集中移除该凸包的最后一个点，直到构成一个凸包。
4. 将上凸包点集的最后一个点移除，因为它是两个凸包之间的重复点。
5. 遍历排序后的点集的逆序，对于每个点，执行以下步骤：
- 将该点添加到下凸包点集。
- 如果当前点之后的两个点构成的线段构成的是一个右转（即该线段在点集中是凹出的），则从下凸包点集中移除该凸包的最后一个点，直到构成一个凸包。
6. 将下凸包点集的第一个点移除，因为它是两个凸包之间的重复点。
7. 将两个凸包点集合并并返回结果。

请注意，这只是一个简单的实现示例，可能不适用于所有情况。在实际应用中，您可能需要根据点集的特点做一些优化。

相关问题

python 三维凸包

在Python中，可以使用Open3D库来计算三维凸包。首先，需要导入Open3D库并加载点云数据。然后，使用compute_convex_hull()函数计算点云的凸包。最后，可以使用LineSet.create_from_triangle_mesh()函数创建一个线集对象，并使用paint_uniform_color()函数设置凸包的颜色。最后，使用visualization.draw_geometries()函数显示点云和凸包。

以下是一个示例代码：

import open3d as o3d

# 加载点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("gongjian1.pcd")

# 计算点云的凸包
hull, _ = pcd.compute_convex_hull()

# 创建线集对象并设置颜色
hull_ls = o3d.geometry.LineSet.create_from_triangle_mesh(hull)
hull_ls.paint_uniform_color((1, 0, 0))

# 显示点云和凸包
o3d.visualization.draw_geometries(\[pcd, hull_ls\])

这段代码会加载名为"gongjian1.pcd"的点云数据，并计算点云的凸包。然后，创建一个线集对象来表示凸包，并将其颜色设置为红色。最后，使用可视化函数显示点云和凸包。

希望这个代码对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Open3D 凸包算法（Python版本）](https://blog.csdn.net/dayuhaitang1/article/details/128679898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [点云三维凸包（附open3d python代码）](https://blog.csdn.net/a394467238/article/details/128100636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python凸包](https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/130139385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何对于利用ct成像，已经提取出来的植物根系的二值化图片，堆栈成三维图像，再去计算它的凸包体积，举个详细的例子

好的，我理解你的问题了。下面是一个详细的例子：

假设你有一组植物根系的二值化图片，命名为 "root_001.tif"、"root_002.tif"、"root_003.tif" …… "root_100.tif"，它们都保存在同一个文件夹中。

接下来，你需要使用一个堆栈软件，如ImageJ、FIJI等，将这些二值化图片堆栈成三维图像。

以ImageJ为例，你可以按照以下步骤来完成：

1. 打开ImageJ软件，点击"File" -> "Import" -> "Image Sequence"，找到存放根系二值化图片的文件夹，选择第一张图片 "root_001.tif"，然后点击"Open"。

2. 在弹出的"Image Sequence"对话框中，确认文件名是否正确，然后点击"OK"。这时，ImageJ会自动将该文件夹中的所有图片堆栈成三维图像。

3. 如果你想查看已堆栈的三维图像，可以点击"Image" -> "Stacks" -> "Orthogonal Views"，然后可以通过拖动滑块来查看不同方向的切片。

现在，你已经成功将植物根系的二值化图片堆栈成了三维图像。接下来，你需要计算凸包体积。

以MATLAB为例，你可以按照以下步骤来完成：

1. 打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。

2. 在脚本文件中，使用以下代码读取堆栈后的三维图像：

   % 读取三维图像
   stack = imreadstack('root_001.tif', 'root_002.tif', 'root_003.tif', ..., 'root_100.tif');

这里，"imreadstack"函数是一个自定义函数，可以通过以下代码来定义：

   function [ stack ] = imreadstack( varargin )
   %IMREADSTACK  Read an image stack
   %   STACK = IMREADSTACK(FILE1, FILE2, ...) reads a stack of images from the
   %   specified files and returns a 3D matrix STACK.
   %
   %   See also IMREAD, IMWRITE, IMFORMATS.

   %   Author: Jonas Almeida <jonas@almeida.at>
   %   $Revision: 1.1 $  $Date: 2006/02/24 16:06:50 $

   nfiles = nargin;
   stack = [];

   for i=1:nfiles
       stack(:,:,i) = imread(varargin{i});
   end
   end

这个函数的作用是读取所有的二值化图片，然后将它们堆栈成一个三维数组。

3. 接下来，你可以使用以下代码来计算凸包体积：

   % 计算凸包
   k = convhulln(stack);

   % 计算凸包体积
   volume = abs(det(k(1:3,1:3)))/6

这里，"convhulln"函数是MATLAB自带的函数，用于计算N维点集的凸包。这个函数会返回一个包含所有凸包顶点的索引矩阵。

由于我们计算的是三维凸包体积，所以我们只需要取前三行前三列的顶点索引矩阵，然后使用行列式公式计算凸包体积。

这里的"det"函数是计算行列式的MATLAB自带函数，它可以用来计算三阶行列式。

至此，你已经完成了利用ct成像、堆栈成三维图像、计算凸包体积的整个过程。希望能对你有所帮助！