目錄

一、概述

1.1歐式距離定義

1.2作用和用途

二、代碼實現

2.1關鍵函數

2.2完整代碼

三、實現效果

3.1原始點云

3.2處理后點云

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一、概述

????????在Open3D中，compute_point_cloud_distance函數用于計算兩個點云之間的距離。具體來說，它計算的是源點云中每個點到目標點云最近點的歐氏距離。這個函數在點云配準和誤差評估中非常有用。

1.1歐式距離定義

1.2作用和用途

1. 點云配準：在點云配準（如ICP算法）中，計算歐氏距離是關鍵步驟。配準過程通過迭代最小化源點云與目標點云中對應點對的歐氏距離，使兩個點云對齊。
2. 最近鄰搜索：歐氏距離用于最近鄰搜索（Nearest Neighbor Search），如K近鄰（KNN）和半徑搜索（Radius Search）。這些搜索方法在點云配準、分類、聚類等任務中非常重要。
3. 點云降噪：通過計算點與其鄰域點的歐氏距離，可以識別和去除孤立點或噪聲點，改善點云數據質量。
4. 點云下采樣：在點云下采樣（如體素下采樣、均勻下采樣）中，歐氏距離用于確定鄰域范圍，從而選擇代表點。
5. 點云特征描述：歐氏距離用于計算點云特征描述子（如FPFH、SHOT），這些描述子用于點云匹配和識別。
6. 點云分割和聚類：歐氏距離在點云分割（如區域生長法）和聚類（如DBSCAN）中用于度量點與點之間的相似性，指導分割和聚類過程。
7. 形狀分析和度量：歐氏距離用于計算點云的幾何特性，如曲率、表面積、體積等，有助于形狀分析和度量。

二、代碼實現

2.1關鍵函數

def compute_point_cloud_distance(source, target):"""Compute the distance from each point in the source point cloud to the nearest point in the target point cloud.Parameters:- source (open3d.geometry.PointCloud): The source point cloud.- target (open3d.geometry.PointCloud): The target point cloud.Returns:- distances (List[float]): A list of distances from each point in the source point cloud to the nearest point in the target point cloud."""distances = source.compute_point_cloud_distance(target)return distances

該函數的作用與用途：

1. 誤差評估：在點云配準后，compute_point_cloud_distance可以用于評估配準誤差。通過計算配準后源點云中每個點到目標點云的最近距離，可以得到誤差分布，從而評估配準的效果。
2. 距離測量：該函數可以用于測量點云之間的相似度。距離越小，表示兩個點云越接近或越相似。
3. 配準算法優化：在迭代優化過程中，compute_point_cloud_distance可以用作損失函數的一部分，通過最小化這些距離來優化配準結果。

2.2完整代碼

import open3d as o3d
import numpy as np
#--------------------讀取點云數據-------------------
source = o3d.io.read_point_cloud("Horse.pcd")
target = o3d.io.read_point_cloud("Horse_trans.pcd")
o3d.visualization.draw_geometries([source,target])
#計算點云之間的距離
dists = source.compute_point_cloud_distance(target)
dists = np.asarray(dists)
#篩選出距離大于0.08的點
ind = np.where(dists > 0.09)[0]
source_without_target = source.select_by_index(ind)
o3d.visualization.draw_geometries([source_without_target])

三、實現效果

3.1原始點云

3.2處理后點云

篩選出點云距離大于0.08的點云