Open3D 最小生成树用于法向量定向【2025最新版】

已于 2025-01-01 09:40:12 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 算法 3d 计算机视觉 开发语言
于 2023-03-03 07:14:08 首次发布
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本文介绍了使用最小生成树算法进行3D点云模型法向量调整的方法，首先确定种子点，通过遍历最小生成树确保相邻点法向量内积为正。算法首先提取正确法向量的子点，然后沿着权值最小的路径传播，调整点云中所有点的法向量，最终形成权值总和最小的树。详细阐述了算法原理，并提到了相关参考文献和主要函数。

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博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。

一、算法原理

1、实现流程

  最小生成树法是最先提出也是应用最为广泛的法矢调整算法。算法首先确定一个种子点，然后沿着一个较平坦的路径来遍历点云的最小生成树( MST) ，调整路径上点的法矢，使得相邻点的法矢内积为正。
  MST 法将点云模型划分为法矢已调整的点集 U U

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最小生成树算法是一种图论算法，它可以从一个无向图中生成一棵生成树，使得生成树的所有边连接在一起形成一个树形结构，同时保证连接的边权重之和最小。在点云处理中，最小生成树算法可以用来寻找点云中最相邻的点，并将其连接起来形成一个连通图。这个过程中，我们可以使用法向量来计算边权重，从而让生成树更加符合点云的形态。使用最小生成树算法进行法向量定向，可以显著地提高点云数据的准确性和可视化效果。函数来计算点云中所有点之间的距离，用来作为最小生成树算法的边权重。函数来计算点云的最小生成树，并将结果可视化显示出来。
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最小生成树（Minimum Spanning Tree，简称 MST）是图论中的一个重要概念，它可以用来找到一个无向图中的最小连接子图，使得所有节点都能够通过边连接，并且总权重最小。其中，Open3D 中的最小生成树算法可以应用于法向量定向的问题，用于确定三维模型中各个点的法向量方向。接下来，我们将使用 Open3D 中的最小生成树算法来定向点云模型中的法向量。通过以上代码，我们可以使用 Open3D 中的最小生成树算法对点云模型的法向量进行定向。首先，我们需要准备一个三维模型，该模型包含一组点云数据。
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