目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

二、代码实现

2.1关键函数

2.2完整代码

三、实现效果

3.1原始点云

3.2处理后点云

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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

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一、概述

1.1原理

        在Open3D中，计算去质心后的点云是一个常见的操作，尤其是在点云配准、对齐和归一化过程中。去质心操作是将点云的质心平移到原点，使得点云数据相对于原点对称分布。

1.2实现步骤

1. 读取点云数据：读取点云文件。
2. 计算质心：计算点云中所有点的质心。
3. 平移点云：将点云中所有点平移，使质心位于原点。
4. 可视化去质心后的点云：使用Open3D可视化去质心后的点云。

二、代码实现

2.1关键函数

将点云中所有点的坐标减去质心的坐标，使得新的点云质心位于原点。

points_centered = points - centroid

2.2完整代码

import open3d as o3d
import numpy as np# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("path_to_your_point_cloud.pcd")# 提取点云数据
points = np.asarray(pcd.points)# 计算质心
centroid = np.mean(points, axis=0)
print("质心坐标:", centroid)# 去质心操作
points_centered = points - centroid# 创建新的点云对象
centered_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
centered_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_centered)# 如果原始点云有颜色信息，也将其复制到新的点云对象
if pcd.has_colors():centered_pcd.colors = pcd.colors
if pcd.has_normals():centered_pcd.normals = pcd.normals# 可视化去质心后的点云
o3d.visualization.draw_geometries([centered_pcd,pcd], window_name="Centered Point Cloud")# 如果需要，可以将去质心后的点云保存到文件
o3d.io.write_point_cloud("centered_point_cloud.pcd", centered_pcd)

三、实现效果

3.1原始点云

3.2处理后点云