Open3D-Geometry-8:Octree八叉树的数据处理

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叉树是一种树形数据结构,其中每个内部节点有八个子节点。八叉树通常用于 3D 点云的空间分区。八叉树的非空叶节点包含一个或多个属于同一空间细分的点。八叉树是 3D 空间的有用描述,可用于快速查找附近的点。 Open3D 具有Octree可用于创建、搜索和遍历具有用户指定的最大树深度 的八叉树的 几何类型max_depth

1. 从点云

可以使用该方法从点云构建八叉树convert_from_point_cloud。每个点都按照从根节点到深度适当的叶节点的路径插入到树中max_depth。随着树深度的增加,内部(最终是叶)节点表示 3D 空间的较小分区。

如果点云有颜色,则相应的叶节点采用最后插入点的颜色。该size_expand参数增加了根八叉树节点的大小,因此它比原始点云边界稍大,以容纳所有点。

import open3d as o3d
import numpy as np

### 如何在Open3D中使用点云创建或操作八叉树 #### 创建八叉树 为了基于给定的点云数据创建八叉树,在Open3D库中有专门的方法支持这一过程。首先,需要加载点云数据至`open3d.geometry.PointCloud`对象内;之后调用该对象上的`create_octree_from_point_cloud()`函数,并设置最大深度参数`max_depth`以控制八叉树细化程度[^4]。 ```python import open3d as o3d # 加载点云文件为例展示 pcd = o3d.io.read_point_cloud("path_to_your_pcd_file.ply") octree = o3d.geometry.Octree(max_depth=5) octree.convert_from_point_cloud(pcd, size_expand=0.01) print(octree) ``` 这段代码展示了如何读取外部存储的点云文件并将其转换成八叉树结构。这里设置了最大深度为5层,并指定了轻微扩展边界框大小以便更好地适应所有点的位置分布情况。 #### 遍历八叉树 一旦成功建立了八叉树实例,则可以通过遍历其节点来执行特定的任务,比如查询某个区域内的所有点或者查找最接近目标位置的那个点。下面的例子说明了怎样迭代访问整棵八叉树: ```python def traverse_octree(node, depth=0): indent = ' ' * depth + '-' if isinstance(node, o3d.geometry.OctreeNodeLeaf): print(f"{indent} Leaf node at level {depth}") else: print(f"{indent} Branch node at level {depth}") for child_idx in range(len(node.children)): if node.children[child_idx]: traverse_octree(node.children[child_idx], depth + 1) traverse_octree(octree.root_node) ``` 此递归函数会打印出每一级分支和叶子的信息,帮助理解当前所构建出来的层次化索引体系是如何组织起来的[^3]。 #### 可视化八叉树 最后还可以借助Open3D内置的功能将生成好的八叉树直观呈现出来供进一步研究之用。这不仅有助于确认构造无误,而且对于调试目的也十分有用: ```python o3d.visualization.draw_geometries([octree]) ``` 上述命令可以直接弹窗显示出带有颜色区分不同级别的单元格网格图样,使得观察者更容易把握整体布局特征[^2]。
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