pytorch3d.ops.ball_query 用法

官网介绍:
在这里插入图片描述

输入是两个点云P1,P2(也可以是同一个,比如都是P1),

举个例子:

import torch
from pytorch3d.ops import ball_query

# 示例点云数据
N = 2  # 批次大小
P1 = 5  # 源点云中的点数
P2 = 3  # 查询点云中的点数
p1 = torch.rand(N, P1, 3)  # 形状为 (N, P1, 3) 的随机源点云
p2 = torch.rand
### PyTorch3D中的`knn_points`函数解析 #### 函数概述 PyTorch3D库提供了丰富的几何处理工具,其中`pytorch3d.ops.knn_points`用于执行K近邻(KNN)搜索操作。该功能旨在给定两组点云数据的情况下找到一组点到另一组点的距离最近的前K个邻居。 #### 参数说明 此方法接受多个参数以灵活配置查询行为: - `p1`: 形状为`(minibatch, N, D)`的第一批点集张量,表示待查找其邻居的目标点。 - `p2`: 同样形状为`(minibatch, M, D)`的第二批点集张量,作为候选邻居源。 - `K`: 整数,指定要检索的最接近邻居的数量。 - `return_nn`: 布尔值,默认False;设置为True时返回实际的临近点坐标而非仅索引。 - `return_sorted`: 控制是否按距离升序排列结果,默认为True[^1]。 #### 返回值描述 调用完成后会得到一个命名元组对象,包含三个主要字段: - `idx`: 类型LongTensor,大小为(batch_size, num_queries, K),存储着对于每一个查询点,在P2中对应的K个最近邻的位置索引; - `dist`: FloatTensor,尺寸同上,记录各查询点至相应邻居间的欧氏平方距离; - `nn`: 如果设置了`return_nn=True`,则额外提供这些邻居的具体位置信息。 #### 使用实例 下面给出一段Python代码片段展示如何利用这个API实现基本的功能演示: ```python import torch from pytorch3d.ops import knn_points # 创建模拟输入数据 points_src = torch.randn((1, 5, 3)).cuda() # 源点集 (batch=1, point_count=5, dim=3) points_dst = torch.randn((1, 7, 3)).cuda() # 目标点集 (batch=1, point_count=7, dim=3) # 执行KNN计算 result = knn_points(points_src, points_dst, K=2, return_nn=True) print("Nearest neighbor indices:\n", result.idx) print("\nSquared distances to nearest neighbors:\n", result.dist) if hasattr(result, 'nn'): print("\nCoordinates of the nearest neighbors:\n", result.nn) ``` 通过上述介绍可以看出,`pytorch3d.ops.knn_points`是一个强大而高效的接口,适用于各种涉及三维空间内点间关系分析的任务场景。
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