激光雷达（LiDAR）| Open3D：第四节 表面重建之凸包法convex hull

本节基于Open3D中的凸包法实现点云的表面重建

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1. convex hull法

convex hull凸包法：是包含所有点的集合的最小凸包，基于Qhull思想来实现。

1.1 加载数据

# 加载包
import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取点云
pcd = o3d.io.read_point_cloud("./tree/Tree_singel.pcd")
pcd.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])  # 渲染为灰色
o3d.visualization.draw_geometries([pcd],width = 700, height = 900)

2. 实现过程

2.1 计算过程

采用compute_convex_hull函数来计算点云凸包，然后通过create_from_triangle_mesh以以三角形网格的形式返回。

hull, idx = pcd.compute_convex_hull()
hull_ls = o3d.geometry.LineSet.create_from_triangle_mesh(hull) # 生成三角网
hull_ls.paint_uniform_color((1, 0, 0))  
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, hull_ls]) # 同时显示两组点云

2.1 获取凸包顶点

# hull, idx = pcd.compute_convex_hull()
hull_cloud = pcd.select_by_index(idx)
hull_cloud.paint_uniform_color((0, 0, 1))  
o3d.visualization.draw_geometries([hull_ls,hull_cloud, pcd]

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