Open3d点云处理之边缘提取

点云处理工具：open3d==0.17

注意：pcd.compute_boundary_points()函数只能读取tensor格式的点云，所以pcd=o3d.t.geometry.PointCloud（）是将np格式的点云转成tensor格式

如何直接读取tensor请参考空间里点云读取的文章

import open3d as o3d
import numpy as np
import torch

def edge_estimate(points,max_nn=30,normals_raduis=10,search_raduis=10,nb_points=30,angle=90,vis=False):
    """

    :param points: 传入的点云点坐标，np格式
    :param max_nn: 邻域内最大值
    :param normals_raduis:用于HybridSearch的邻域内搜索半径
    :param search_raduis:边界提取搜索半径
    :param nb_points:边界提取领域点
    :param angle:角度阈值
    :param vis:是否可视化
    :return:
    """

    pcd = o3d.t.geometry.PointCloud(points)
    pcd.estimate_normals(max_nn=max_nn, radius=normals_raduis)  # 计算点云法向量
    boundarys, mask = pcd.compute_boundary_points(radius = search_raduis, max_nn=nb_points, angle_threshold=angle)  # 边界提取的搜索半径、邻域最大点数和夹角阈值（角度制）

    print(f"Detect {boundarys.point.positions.shape[0]} bnoundary points from {pcd.point.positions.shape[0]} points.")
    boundarys = boundarys.paint_uniform_color([1.0, 0.0, 0.0])
    boundarys_points = np.array(boundarys.to_legacy().points)

    if vis == True:
        pcd = pcd.paint_uniform_color([0.6, 0.6, 0.6])
        vis = o3d.visualization.Visualizer()
        vis.create_window(window_name='三维点云边界提取', width=1200, height=800)
        # 可视化参数设置
        opt = vis.get_render_option()
        opt.background_color = np.asarray([1, 1, 1])  # 设置背景色
        opt.point_size = 3  # 设置点的大小
        vis.add_geometry(boundarys.to_legacy())  # 加载边界点云到可视化窗口
        #vis.add_geometry(pcd.to_legacy())  # 加载原始点云到可视化窗口
        vis.run()  # 激活显示窗口，这个函数将阻塞当前线程，直到窗口关闭。
        vis.destroy_window()  # 销毁窗口，这个函数必须从主线程调用。


    return boundarys_points