点云法曲率Python 代码
时间: 2023-11-12 22:03:08 浏览: 46
以下是基于Python实现的点云法曲率计算代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree
def compute_normals(points, k=20):
"""
计算点云法向量
:param points: 点云数据,shape为(N, 3)
:param k: 用于计算法向量的邻域点数,默认为20
:return: 法向量,shape为(N, 3)
"""
# 创建KDTree
tree = KDTree(points)
# 查询k个最近邻
_, idx = tree.query(points, k=k)
# 计算每个点的法向量
normals = []
for i in range(points.shape[0]):
# 获取邻域点的坐标
neighbor_points = points[idx[i], :]
# 计算协方差矩阵
cov = np.cov(neighbor_points, rowvar=False)
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov)
# 获取最小特征值对应的特征向量
idx = np.argmin(eigenvalues)
normal = eigenvectors[:, idx]
normals.append(normal)
# 将法向量转换为numpy数组
normals = np.array(normals)
return normals
def compute_curvature(points, k=20):
"""
计算点云曲率
:param points: 点云数据,shape为(N, 3)
:param k: 用于计算法向量的邻域点数,默认为20
:return: 曲率,shape为(N, )
"""
# 计算法向量
normals = compute_normals(points, k=k)
# 计算每个点的曲率
curvatures = []
for i in range(points.shape[0]):
# 获取邻域点的坐标和法向量
neighbor_points = points[idx[i], :]
neighbor_normals = normals[idx[i], :]
# 计算协方差矩阵
cov = np.cov(neighbor_points, rowvar=False)
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov)
# 获取最小特征值对应的特征向量
idx = np.argmin(eigenvalues)
min_eigenvector = eigenvectors[:, idx]
# 计算曲率
curvature = np.abs(np.dot(min_eigenvector, neighbor_normals))
curvatures.append(curvature)
# 将曲率转换为numpy数组
curvatures = np.array(curvatures)
return curvatures
```
代码中使用了sklearn库的KDTree数据结构来进行最近邻搜索,计算法向量使用了点云中的协方差矩阵,并且使用了最小特征值对应的特征向量来计算曲率。
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