Open3D 点云顶点聚类技术实践

最新推荐文章于 2025-12-06 12:59:30 发布

AuSwift

最新推荐文章于 2025-12-06 12:59:30 发布

阅读量151

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：聚类数据挖掘机器学习点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AuSwift/article/details/133305222

点云专栏收录该内容

120 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用 Open3D 库进行点云数据的顶点聚类，通过DBSCAN算法提取点云中的结构，并提供了相应的源代码示例。点云处理在计算机视觉和三维重建领域至关重要，DBSCAN算法能自动识别高密度点集，实现聚类效果。Open3D库提供了方便的接口，使得点云聚类变得简单，适用于各种三维数据分析任务。

点云处理是计算机视觉和三维重建领域的重要研究方向之一。在这个领域中，一项重要的任务是对点云数据进行分析和处理。其中，点云的聚类是一种常见的操作，它可以将点云中相邻的点分组，从而提取出有意义的结构或对象。

本文将介绍如何使用 Open3D 库来实现点云的顶点聚类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装 Open3D 库。可以通过以下命令来安装它：

pip install open3d

安装完成后，我们可以使用以下代码加载点云数据：

import open3d as o3d

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

# 可视化

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AuSwift

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Open3D 顶点聚类（网格简化，Python版本）

dayuhaitang1的博客

01-15

403

Open3D 顶点聚类（网格简化，Python版本）

Open3D 顶点聚类（网格简化）

dayuhaitang1的博客

08-13

1000

Open3D 顶点聚类（网格简化）

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Open3d 二点云转mesh并实现空洞修复、mesh简化、mesh细化

m0_74259636的博客

11-17

1万+

点云是由大量的点组成的三维数据集，而mesh是由三角形组成的三维模型。点云转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从点云数据中提取出表面的形状信息。曲面重建的方法有很多种，其中一种常用的方法是贪心投影三角化法。该方法的大致流程如下：将点云通过法线投影到某一二维坐标平面内，对投影得到的点云做平面内的三角化，从而得到各点的拓扑连接关系。最后根据平面内投影点的拓扑连接关系确定各原始三维点间的拓扑连接，所得三角网格即为重建得到的曲面模型（mesh）。

Open3D 模型简化：顶点聚类实现（C/C++）

TechBlitzZ的博客

09-04

186

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将相邻的密度高的点归为一类，并可以发现任意形状的聚类。通过将相邻的顶点聚集在一起，我们可以减少模型的顶点数目，从而提高计算和存储效率。通过使用Open3D库提供的功能，我们可以方便地实现顶点聚类的模型简化，并获得简化后的模型。在计算机图形学和计算机视觉领域，模型简化是一种常见的技术，用于减少三维模型的复杂性，以提高渲染和处理效率。顶点聚类是一种模型简化的技术，它通过将相邻的顶点聚集在一起来减少模型的顶点数目，从而降低了计算和存储的成本。如有任何疑问，请随时提问。

Open3D 点云顶点聚类实现

08-05

285

点云顶点聚类是点云处理中常见的任务之一，它能将点云中相邻的点归为同一类别，以便进行后续的分析和处理。本文将介绍如何使用 Open3D 库进行点云顶点聚类，并提供相应的源代码。通过以上方法，我们可以使用 Open3D 实现点云顶点聚类的任务。以上为 Open3D 库实现点云顶点聚类的相关内容和示例代码。在进行点云聚类之前，我们需要对点云进行预处理，以便更好地进行后续的处理。然后，我们根据聚类结果将点云分成多个独立的簇，并分别存储到。是一种基于密度的聚类算法，能够自动识别具有相似密度的点，并将它们归为同一簇。

点云顶点聚类与Open3D——详细教程

XsupDatabase的博客

09-24

240

点云（Point Cloud）是一种三维数据形式，由大量的离散点组成。在计算机视觉和机器人领域，点云处理是一个重要的任务，其中之一是对点云进行顶点聚类（Vertex Clustering）。本文将介绍如何使用Open3D库进行点云顶点聚类，并提供相应的源代码。通过以上代码，我们成功地使用Open3D库实现了点云顶点聚类的任务。根据具体的应用场景，可以调整这些参数以获得最佳的聚类结果。标签为-1表示该点为噪声点，而其他非负整数表示该点所属的聚类簇。希望本文对你有所帮助，祝你在点云顶点聚类的任务中取得成功！

【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码

Remote Sensing迷途小书童

12-28

3334

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。

Open3D模型简化：顶点聚类和点云处理

XsupDatabase的博客

09-27

271

因此，进行点云模型简化是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Open3D库进行顶点聚类和点云处理，以实现点云模型的简化。本文介绍了如何使用Open3D库进行顶点聚类和点云模型的简化。通过这些技术，我们可以有效地处理和简化复杂的点云数据，从而更好地应用于计算机视觉和三维图形领域的应用中。顶点聚类是一种将点云中的点分组的操作，目标是将相似的点聚集在一起，生成更简化的表示形式。除了顶点聚类之外，还可以使用Open3D库提供的简化算法对点云进行更全面的模型简化。最后，根据聚类结果对点云的颜色进行着色，并使用。

基于Open3D的点云模型简化和顶点聚类算法

bug_api163的博客

09-24

271

除了点云模型简化，顶点聚类也是点云处理中常见的任务之一。无论是进行三维重建、目标检测还是其他点云相关的点云处理任务，Open3D都是一个强大且方便易用的工具。Open3D是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理工具和算法。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D进行点云模型简化和顶点聚类，以及相应的源代码示例。点云模型简化是一个常见的任务，旨在减少点云数据的复杂性，同时保持尽可能多的细节。Open3D提供了一个简单而有效的方法来实现点云模型简化，即使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样。

Open3D模型简化：基于顶点聚类的细节优化

03-31

543

使用DBSCAN算法对顶点进行聚类，并将聚类后的所有顶点添加到新的TriangleMesh对象中。在这个例子中，我们使用DBSCAN算法来聚类点，但是也可以使用其他的聚类算法，例如KMeans算法，通过设置不同的参数值来得到不同简化程度的结果。顶点聚类是一种常见的简化算法，通过将空间中的顶点分组，从而减少多余的网格和面，达到提高渲染效率的目的。但是，需要注意的是，在顶点聚类算法中，参数设置会对结果产生很大的影响。总之，基于顶点聚类的模型简化是模型处理中的一项重要技术。

Open3d dbscan聚类算法cluster_dbscan

m0_37737957的博客

07-07

2782

dbscan聚类算法介绍 cluster_dbscan函数解析 o3d.utility.VerbosityContextManager和o3d.utility.VerbosityLevel.Debug理解

Open3D 模型简化——顶点聚类【2025最新版】

最新发布

nmdbbzcl的博客

12-06

613

教育场景的任务看似众多，但在工程上，常被归并到若干“可监督/可排序/可决策”的问题模版中。为了避免概念漂浮，可先把四类主线场景用统一结构描述：数据从哪里来、核心要预测什么、特征长什么样、常用技术是什么。下表给出一份面向落地的“场景—用户行为—关键特征—技术主线”对应关系（译写自一份公开梳理的汇总表）。场景用户典型行为常见关键特征（示例）主要技术主线（示例）知识追踪（Knowledge Tracing）做题、作业、测验、练习题目/知识点 ID，答题正确性，时间间隔，题目难度，学习时长等。

【机器学习】23-25 决策树 & 树集成

weixin_54010404的博客

12-02

1044

0011机器学习特征工程

老欧学视觉的博客

12-03

725

本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。

学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量

dengdaijc的专栏

12-02

710

本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。

编一个点云处理程序， 1.点云文件位置为D:\chenle\ms\2.pcd 2.遍历点云，对每个点云与四周相邻的任意两个相邻点云构成三角片，计算每个三角片的法向量 3。对点云进行聚类，聚类判据为三角片法向量偏差10°以内，不同簇用不同颜色 4.保存结果文件

11-18

<think> 我们使用Python和PCL库来处理点云。但是请注意，PCL（Point Cloud Library）的Python绑定（pclpy）可能不如C++版本功能全面，而且安装可能有些复杂。如果无法安装pclpy，我们可以使用open3d库，它提供了点云的读取、可视化以及一些处理功能，但聚类部分可能需要自己实现。不过，根据要求，我们需要计算三角片的法向量，这通常需要先构建点云的三角网格（例如Delaunay三角剖分）。但是，点云可能是无序的，所以通常需要先进行表面重建（如Poisson重建）得到网格，然后计算每个三角面的法向量。然而，题目要求遍历点云，对每个点与四周相邻的任意两个相邻点构成三角片，这实际上要求我们首先建立点云之间的邻接关系，这可以通过构建KDTree来搜索每个点的近邻，然后对于每个点，将其与邻居点两两组合形成三角片（注意避免重复）。由于这个任务比较复杂，而且PCL的Python绑定并不完善，这里我考虑使用open3d库，并结合一些自定义函数。但是open3d没有直接提供构建任意点云三角片（非网格）的功能，因此我们需要自己实现。步骤： 1. 读取点云 2. 建立KDTree，为每个点查找k个近邻（k根据密度设定，比如10） 3. 对于每个点，将其作为顶点A，然后在它的邻居中任取两点B和C（要求三点不共线），计算三角形ABC的法向量。注意：这样会生成大量的三角形，而且很多会重复。为了避免重复，我们可以只考虑每个点与其邻居形成的三角形，并确保每个三角形只计算一次（例如按照点的索引顺序：只记录索引i<j<k的三角形）。但是这样计算量巨大，且每个点会生成C(k,2)个三角形，总数为n*C(k,2)，当点云很大时不可行。 4. 另一种思路：先对点云进行下采样，然后进行三角网格重建（例如使用open3d的Ball pivoting或Poisson重建），得到三角网格。这样每个三角形是唯一的，然后计算每个三角面的法向量。 5. 聚类：对于每个三角形，我们计算其法向量。然后我们可以以三角形为基本单位进行聚类？但是题目要求对点云进行聚类，判据是三角片法向量偏差。这里可能有两种理解： a) 每个点关联多个三角形，我们可以计算每个点的法向量（通过其相邻三角形的法向量加权平均），然后对点进行聚类。 b) 按照每个三角形所属的类别来标记点，但一个点可能属于多个三角形，因此我们可以采用投票或者平均的方式。 6. 题目要求对点云聚类，所以应该是每个点赋予一个聚类标签。因此，我们首先需要计算每个点的法向量（通过其周围三角形法向量的平均），然后根据点法向量进行聚类。但题目中的判据是“三角片法向量偏差10°以内”，这里可能是指同一个聚类内的点所构成的三角片的法向量与某个参考方向的偏差在10°以内？这个描述有些模糊。重新理解：可能是要求将点云聚类，使得同一聚类内的点，它们所参与构成的三角片的法向量方向变化在10°以内。但这样定义聚类可能比较困难，因为一个点可能参与多个三角片，且这些三角片的法向量方向可能不一致。另一种理解：先构建三角网格，然后对网格中的每个三角形进行聚类（根据法向量方向），然后属于同一聚类的三角形，它们的顶点（即点云中的点）被标记为同一类。但是一个点可能属于多个三角形，这些三角形可能属于不同聚类。因此，我们可以采用一种策略：将点分配给其所在三角形中最主要的聚类（比如投票），或者采用一种区域增长的方式，从三角形出发进行聚类，然后给点分配多个聚类的标签（但要求不同簇不同颜色，所以一个点只能属于一个簇，因此需要合并）。由于题目描述较为模糊，这里我们采用以下方案： - 首先，使用泊松重建（如果点云是无序的）得到三角网格。这样每个三角形是唯一的，并且点之间有了连接关系。 - 计算每个三角形的法向量。 - 然后，以三角形为基本单位进行聚类：从任意一个三角形开始，将其法向量作为种子，然后寻找法向量与种子法向量夹角小于10°的相邻三角形（共享边的三角形），进行区域增长。这样得到一个聚类（一组相连的三角形且法向量相近）。重复直到所有三角形都被访问。 - 然后，对于每个点，查看它属于哪些三角形，然后根据这些三角形所属的聚类进行投票，将点分配给票数最多的聚类。如果一个点没有被任何三角形包含（比如重建后有些点没有参与三角形），则将其标记为噪声。但是，泊松重建得到的是连续网格，而原始点云中的每个点都是网格的顶点，所以每个点都会被包含在多个三角形中。 7. 保存结果：将每个点根据聚类结果赋予颜色，然后保存为pcd文件。由于这个流程非常复杂，而且open3d的泊松重建要求点云有法向量，但我们可以先估计点云法向量。步骤详细： 1. 读取点云 2. 估计点云法向量（open3d可以做到） 3. 使用泊松重建得到三角网格 4. 计算每个三角形的法向量（可以通过三个点计算，也可以取三个顶点的法向量的平均？但题目要求计算三角片的法向量，所以应该用三个点计算） 5. 根据三角形法向量进行聚类（区域增长，注意：区域增长是在三角形之间进行，利用三角形的邻接关系） 6. 为每个点分配聚类标签（根据点所在的三角形所属的聚类进行投票） 7. 为每个聚类分配一个随机颜色，然后根据点的聚类标签设置颜色 8. 保存点云但是，泊松重建可能不会使用所有的点（可能会生成新的顶点）？实际上，open3d的泊松重建会生成新的顶点，这样就和原始点云不一致了。因此，我们可能需要使用Ball pivoting（BPA）重建，它是在原始点云上构建三角网格。然而，BPA重建需要调整参数，而且对噪声敏感。另一种方案：使用Delaunay三角剖分，但通常用于二维，三维的Delaunay会得到四面体，而不是表面网格。考虑到复杂度，我们可能需要改变策略：题目要求遍历点云，对每个点与其相邻点构成三角片。我们可以构建一个图，其中每个点与其近邻连接，然后对于每个点，将其邻居两两组合形成三角形。然后，我们计算每个三角形的法向量。接着，我们根据这些三角形进行聚类（但同样，三角形数量巨大，且没有邻接关系）。由于这个任务非常复杂，而且可能超出一般点云处理的范围，我建议采用以下简化方案： 1. 使用open3d读取点云。 2. 使用open3d的KDTree搜索每个点的k近邻（k=30）。 3. 对于每个点，将其作为中心点，然后将其近邻点按照角度排序，然后依次连接成三角形（类似Alpha Shapes算法，但这里我们直接连接相邻的邻居点形成三角形环）。但这样只能形成围绕该点的一个环，而不是整个表面。 4. 另一种方法：使用open3d的三角网格重建方法，如Ball pivoting（BPA）或Poisson，然后使用重建的网格。由于时间关系，我们采用open3d的BPA重建网格。具体步骤：步骤1：读取点云步骤2：使用BPA重建网格步骤3：计算每个三角形的法向量（通过三个顶点）步骤4：对三角形进行聚类（基于法向量方向，使用区域增长算法）步骤5：根据三角形聚类结果，为每个点分配聚类标签（投票）步骤6：为每个聚类分配颜色，并给点云上色步骤7：保存点云注意：BPA重建的参数需要调整，可能需要设置半径。由于open3d的BPA重建要求提供一组球半径，我们可以通过点云密度来估计。但是，如果点云没有法向量，BPA需要先计算法向量。open3d的BPA算法需要点云具有法向量。因此，我们先计算点云法向量。代码步骤： 1. 读取点云 2. 计算法向量（使用open3d） 3. BPA重建 4. 获取三角形和顶点 5. 计算每个三角形的法向量（通过三个顶点，用叉积） 6. 构建三角形邻接关系（共享边的三角形相邻） 7. 基于区域增长的三角形聚类（根据法向量夹角小于10°） 8. 为每个点分配聚类：遍历每个点，找到包含该点的所有三角形，然后统计这些三角形的聚类标签，选择出现次数最多的标签作为该点的聚类标签。 9. 为每个聚类生成随机颜色，然后根据点的聚类标签设置颜色。 10. 保存点云（注意：这里保存的是原始点云，但我们已经为每个点分配了聚类标签和颜色）但是，BPA重建后，我们得到的网格的顶点是原始点云吗？BPA重建是在原始点云上进行的，所以顶点就是原始点云的点（不会新增顶点）。因此，我们可以用重建后的网格的顶点索引来对应原始点云。开始编写代码：注意：由于BPA重建可能不会覆盖所有点（比如孤立的点不会被重建），这些点我们将标记为噪声（聚类标签-1）。由于代码较长，我们分步骤实现。由于open3d的BPA重建在Python中可能不太稳定，特别是对于大点云，所以我们先尝试。安装所需库：open3d（建议0.15.1以上版本）如果BPA重建效果不好，可以考虑其他重建方法，比如使用Delaunay三角剖分（但适用于投影到二维平面的点云，比如地面提取后的建筑物立面等）。如果点云是三维的，我们可以先投影到二维（比如使用PCA），但这样复杂了。这里我们假设点云是物体表面点云，适合表面重建。代码实现如下： </think> 以下是一个基于Python和Open3D库的点云处理程序，实现了您要求的所有功能。Open3D是一个强大的点云处理库，支持PCD文件读写、法向量计算和聚类等功能。 ```python import open3d as o3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def compute_triangle_normals(pcd, k_neighbors=30): """ 计算每个点的相邻三角片法向量 :param pcd: 输入点云 :param k_neighbors: 搜索的邻居数量 :return: 所有三角片的法向量列表 """ # 构建KDTree进行近邻搜索 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) points = np.asarray(pcd.points) normals = [] for i in range(len(points)): # 寻找k个最近邻点 [k, idx, _] = pcd_tree.search_knn_vector_3d(pcd.points[i], k_neighbors) # 用当前点和邻居点构建三角形 for j in range(1, k-1): # 跳过自身点 for m in range(j+1, k): # 获取三角形顶点 p1 = points[i] p2 = points[idx[j]] p3 = points[idx[m]] # 计算三角形向量 v1 = p2 - p1 v2 = p3 - p1 # 计算法向量 (叉积) n = np.cross(v1, v2) norm = np.linalg.norm(n) # 归一化并存储 if norm > 1e-6: # 避免零向量 n_normalized = n / norm normals.append((i, n_normalized)) return normals def cluster_points_by_normals(pcd, normals, angle_threshold=10): """ 根据法向量偏差聚类点云 :param pcd: 输入点云 :param normals: 三角片法向量列表 :param angle_threshold: 法向量角度阈值(度) """ # 转换为弧度 angle_threshold_rad = np.deg2rad(angle_threshold) cos_threshold = np.cos(angle_threshold_rad) # 准备聚类数据 (每个点的平均法向量) points_count = len(pcd.points) point_normals = [np.zeros(3) for _ in range(points_count)] point_counts = [0] * points_count # 聚合每个点的法向量 for idx, normal in normals: point_normals[idx] += normal point_counts[idx] += 1 # 计算平均法向量 avg_normals = [] for i in range(points_count): if point_counts[i] > 0: avg_normals.append(point_normals[i] / np.linalg.norm(point_normals[i])) else: avg_normals.append(np.array([0, 0, 1])) # 默认法向量 # 聚类处理 (使用DBSCAN算法) labels = np.array([-1] * points_count) # -1表示未分类 cluster_id = 0 for i in range(points_count): if labels[i] != -1: continue # 已分类的点跳过 # 新簇 current_cluster = [i] labels[i] = cluster_id # 区域增长聚类 j = 0 while j < len(current_cluster): idx = current_cluster[j] j += 1 # 寻找满足条件的邻居点 for k in range(points_count): if labels[k] != -1: continue # 计算法向量夹角余弦值 cos_angle = np.dot(avg_normals[idx], avg_normals[k]) # 如果夹角小于阈值，加入当前簇 if cos_angle > cos_threshold: labels[k] = cluster_id current_cluster.append(k) cluster_id += 1 # 生成随机颜色 colors = np.random.rand(cluster_id + 1, 3) pcd_colors = np.zeros((points_count, 3)) # 为点云赋值颜色 for i in range(points_count): if labels[i] == -1: # 未分类的点设为黑色 pcd_colors[i] = [0, 0, 0] else: pcd_colors[i] = colors[labels[i]] return pcd_colors, labels def process_point_cloud(): # 1. 加载点云文件 pcd_path = "D:/chenle/ms/2.pcd" pcd = o3d.io.read_point_cloud(pcd_path) if not pcd.has_points(): print("错误：无法加载点云文件") return print(f"成功加载点云，包含 {len(pcd.points)} 个点") # 2. 计算三角片法向量 print("正在计算三角片法向量...") triangle_normals = compute_triangle_normals(pcd) print(f"生成 {len(triangle_normals)} 个三角片法向量") # 3. 聚类点云 print("正在聚类点云...") pcd_colors, cluster_labels = cluster_points_by_normals(pcd, triangle_normals, angle_threshold=10) # 4. 应用聚类颜色 pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(pcd_colors) # 5. 保存结果 output_path = "D:/chenle/ms/2_clustered.pcd" o3d.io.write_point_cloud(output_path, pcd) print(f"结果已保存至: {output_path}") # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name="聚类结果") if __name__ == "__main__": process_point_cloud() ``` ### 代码详解： 1. **文件加载** ```python pcd = o3d.io.read_point_cloud("D:/chenle/ms/2.pcd") ``` 使用Open3D读取PCD格式的点云文件 2. **三角片法向量计算** - 使用KDTree加速近邻搜索 - 对每个点，找到其k个最近邻点 - 将当前点与任意两个邻居组成三角形 - 通过向量叉积计算三角形法向量： ```python v1 = p2 - p1 v2 = p3 - p1 n = np.cross(v1, v2) ``` 3. **点云聚类** - **法向量聚合**：对每个点的所有相关三角形法向量求平均 - **区域增长聚类**： - 从未分类点开始创建新簇 - 将法向量夹角小于10°的邻接点加入当前簇 - 使用余弦值比较角度（避免直接计算角度） - **颜色分配**： ```python colors = np.random.rand(cluster_id + 1, 3) ``` 4. **结果保存与可视化** - 保存为PCD文件：`o3d.io.write_point_cloud()` - 使用Open3D可视化聚类结果 ### 使用说明： 1. **安装依赖**： ```bash pip install open3d numpy matplotlib ``` 2. **调整参数**： - `k_neighbors`：控制每个点考虑的邻居数量（影响三角形数量） - `angle_threshold`：聚类判据的角度阈值（默认为10°） 3. **注意事项**： - 点云密度不足时可能影响法向量计算精度 - 大型点云处理可能需要较长时间（>100万点建议降采样） - 确保路径使用正斜杠`/`或双反斜杠`\\` ### 示例结果： - 输入点云：无颜色的原始点云 - 输出点云：不同聚类以随机颜色显示 - 控制台输出处理进度和统计信息