写一个代码,功能如下:1.从三维点集中拟合出多条直线;2.找出长度前3的直线,并返回

时间: 2024-06-04 20:12:39 浏览: 228
import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA from scipy.spatial.distance import cdist def fit_lines(points, num_lines): """ 从三维点集中拟合出多条直线 :param points: 三维点集,形状为(n, 3),n为点的个数 :param num_lines: 需要拟合的直线数量 :return: 拟合后的直线列表,每条直线由两个点表示 """ # 使用PCA将三维点集降到二维 pca = PCA(n_components=2) points_2d = pca.fit_transform(points) # 使用KMeans将点集聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=num_lines) kmeans.fit(points_2d) # 从每个簇中找到距离最远的两个点,作为直线的端点 lines = [] for i in range(num_lines): cluster_points = points_2d[kmeans.labels_ == i] distances = cdist(cluster_points, cluster_points) max_distance_indices = np.unravel_index(distances.argmax(), distances.shape) p1, p2 = cluster_points[max_distance_indices[0]], cluster_points[max_distance_indices[1]] p1_3d = pca.inverse_transform(np.hstack([p1, 0])) p2_3d = pca.inverse_transform(np.hstack([p2, 0])) lines.append((p1_3d, p2_3d)) return lines def top_n_lines(lines, n): """ 找出长度前n的直线,并返回 :param lines: 直线列表,每条直线由两个点表示 :param n: 需要返回的直线数量 :return: 长度前n的直线列表,每条直线由两个点表示 """ # 计算每条直线的长度 line_lengths = [np.linalg.norm(p1 - p2) for p1, p2 in lines] # 找到长度前n的直线 indices = np.argsort(line_lengths)[-n:] return [lines[i] for i in indices]
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