使用open3d分离背景和物体点云（一）

一、代码

方法简单介绍

RANSAC（随机采样一致性）是一种常用的分割算法，通常用于从点云中分割出最大的平面（如地面、墙壁等）。RANSAC速度相对较快，特别是当点云数据量不是很大时。在物体与背景之间存在明显的平面界限时效果较好，但如果背景复杂或物体表面也较平坦，则可能无法有效分割。

DBSCAN（基于密度的空间聚类的噪声应用）是一个无监督的聚类算法，能够根据密度将数据分割成多个子集群。DBSCAN的运行时间主要取决于点云的密度和大小。对于大型点云，DBSCAN可能会比较慢。对于分离具有不同密度分布的物体和背景，DBSCAN通常效果不错。参数选择对结果有很大影响。

Python

import open3d as o3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def ransacDbscanPlaneSeg(pointcloud):
    plane_model, inliers = pointcloud.segment_plane(distance_threshold=0.001,