写一个点云边缘提取的代码

以下是一个简单的点云边缘提取代码的示例：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud_file.pcd")

# 构造搜索树
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)

# 定义参数
radius = 0.02
max_nn = 30

# 创建空点云，存储提取出的边缘点
edge_points = []

# 对每个点进行搜索
for i in range(len(pcd.points)):
    [k, idx, _] = tree.search_radius_vector_3d(pcd.points[i], radius, max_nn)
    
    # 如果周围点云密度较低，则将该点标记为边缘点
    if k < max_nn:
        edge_points.append(pcd.points[i])
        
# 创建点云并可视化
edge_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
edge_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(edge_points))
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, edge_cloud])

该代码使用 Open3D 库从点云数据中提取边缘点，其中搜索半径和最大邻居点数定义为参数。对于每个点，我们使用 KD 树搜索邻居，并检查邻居的数量是否达到最大值。如果周围的点云密度较低，则将该点标记为边缘点，并将其添加到新的点云数据结构中。最后，我们可视化输入点云和提取出的边缘点云。