点云数据生成2D图像并分块输出

输入：点云数据，栅格图像分辨率，图像分块的尺寸

输出：按照固定尺寸分块的图像集合

实现细节：

（1）采用open3d库读取点云，计算点云的包围盒。

（2）根据包围盒和图像分辨率计算图像的行列数。

（3）定义图像数组

（4）遍历点云中的每一个点，判断点所在的像素行列号，将数组中对应行列号的像素赋值。

（5）根据图像分块尺寸，计算分块的行列数目

（6）对每一个分块图像中的像素赋值，输出分块图像

import open3d as o3d
import numpy as np
import cv2

#读取点云，转换为栅格图像
#将栅格图像分块
resolution = 0.2
save_path = r"data/dsm.png"
print("->正在加载点云... ")
m_pc = o3d.io.read_point_cloud("WHU.ply")
print(m_pc)
print('体素化')
points = np.asarray(m_pc.points)  # 将点云数据转化为 numpy 数组
print("数组形状：", points.shape)  # 输出数组的形状（行列数）
x = points[:, 0]
y = points[:, 1]
z = points[:, 2]

# 获取栅格范围
xmin, xmax = np.nanmin(x), np.nanmax(x)
ymin, ymax = np.nanmin(y), np.nanmax(y)

# 创建栅格, dtype=np.uint8
arr_width = int((xmax - xmin) / resolution)