本文介绍了如何利用Open3D库在Python中实现欧氏距离聚类算法，对点云数据进行聚类处理。通过加载XYZ格式的点云文件，运用Open3D的聚类工具，可以将相似点分组并提取有用信息。文章还涵盖了安装Open3D、聚类结果分析和结论。
Open3D 点云聚类：实现欧氏距离聚类算法
点云聚类是三维数据处理中的重要任务，可以将点云中相似的点分组，从而提取出有意义的信息。Open3D 是一个功能强大的开源库，提供了许多点云处理的工具和算法。本文将介绍如何使用 Open3D 实现欧氏距离聚类算法。
1. 安装 Open3D
首先，我们需要安装 Open3D。可以通过以下命令在 Python 环境中安装：
pip install open3d
2. 加载点云数据
接下来，我们需要加载点云数据。假设我们有一个以 XYZ 格式保存的点云文件 point_cloud.xyz，可以使用以下代码加载数据：
import open3d as o3d
# 读取点云文件
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud(
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