目录
一、概述
1.1实现步骤
1.2应用
二、代码实现
1.1关键函数
1.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云
Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：
Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客
一、概述
该博客实现了在Open3D中实现提取点云中指定高度区域的所有点的功能。获取点云中指定高度区域的所有点是点云数据处理中一个重要的操作，它在建筑物分析、地形分析、树木测量、工业检测、城市规划、文化遗产保护、环境监测和农业应用等多个领域具有广泛的应用。通过提取特定高度范围内的点云数据，可以进行更加精细和有针对性的分析和处理，提高数据处理的效率和准确性。
1.1实现步骤
- 读取点云数据：从文件中读取点云数据。
- 定义高度阈值：确定需要提取的高度范围。
- 提取指定高度范围内的点：通过判断每个点的高度值是否在给定范围内，提取满足条件的点云子集。
- 可视化结果：使用Open3D可视化提取后的点云。
1.2应用
1.建筑物分析：
- 提取建筑物不同高度范围内的点云数据，分析建筑物的不同楼层结构和特征。
2.地形分析：
- 提取地形不同高度范围内的点云数据，分析不同海拔高度的地形特征和变化。
3.树木测量：
- 提取树木不同高度范围内的点云数据，分析树木的高度分布和树冠特征。
4.工业检测：
- 提取工业产品不同高度范围内的点云数据，检测产品在不同高度范围内的缺陷和形状特征。
5.城市规划：
- 提取城市不同高度范围内的点云数据，分析建筑物和基础设施的高度分布和布局。
二、代码实现
1.1关键函数
- 使用自定义函数 extract_points_within_height_range 提取满足条件的点云子集。该函数接受点云对象、最小高度值和最大高度值作为参数。
- 在函数内部，通过判断每个点的高度值是否在给定范围内，提取满足条件的点云子集。
def extract_points_within_height_range(pcd, min_height, max_height):points = np.asarray(pcd.points)mask = (points[:, 2] >= min_height) & (points[:, 2] <= max_height)extracted_points = points[mask]extracted_pcd = o3d.geometry.PointCloud()extracted_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(extracted_points)if pcd.has_colors():colors = np.asarray(pcd.colors)[mask]extracted_pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)if pcd.has_normals():normals = np.asarray(pcd.normals)[mask]extracted_pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(normals)return extracted_pcd
1.2完整代码
import open3d as o3d
import numpy as npdef extract_points_within_height_range(pcd, min_height, max_height):"""提取点云中指定高度范围内的所有点。参数:pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入点云。min_height (float): 最小高度值。max_height (float): 最大高度值。返回:open3d.geometry.PointCloud: 提取后的点云子集。"""points = np.asarray(pcd.points)mask = (points[:, 2] >= min_height) & (points[:, 2] <= max_height)extracted_points = points[mask]extracted_pcd = o3d.geometry.PointCloud()extracted_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(extracted_points)if pcd.has_colors():colors = np.asarray(pcd.colors)[mask]extracted_pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)if pcd.has_normals():normals = np.asarray(pcd.normals)[mask]extracted_pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(normals)return extracted_pcd# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("bunny.pcd")# 定义高度范围
min_height = 0.02 # 最小高度值
max_height = 0.2 # 最大高度值# 提取指定高度范围内的点
extracted_pcd = extract_points_within_height_range(pcd, min_height, max_height)# 可视化提取后的点云
o3d.visualization.draw_geometries([extracted_pcd], window_name="Extracted Point Cloud within Height Range")
三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云
)
