Open3D 计算点云的欧式距离

一、概述

1.1欧式距离定义

1.2作用和用途

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

一、概述

在Open3D中，compute_point_cloud_distance函数用于计算两个点云之间的距离。具体来说，它计算的是源点云中每个点到目标点云最近点的欧氏距离。这个函数在点云配准和误差评估中非常有用。

1.1欧式距离定义

1.2作用和用途

点云配准：在点云配准（如ICP算法）中，计算欧氏距离是关键步骤。配准过程通过迭代最小化源点云与目标点云中对应点对的欧氏距离，使两个点云对齐。
最近邻搜索：欧氏距离用于最近邻搜索（Nearest Neighbor Search），如K近邻（KNN）和半径搜索（Radius Search）。这些搜索方法在点云配准、分类、聚类等任务中非常重要。
点云降噪：通过计算点与其邻域点的欧氏距离，可以识别和去除孤立点或噪声点，改善点云数据质量。
点云下采样：在点云下采样（如体素下采样、均匀下采样）中，欧氏距离用于确定邻域范围，从而选择代表点。
点云特征描述：欧氏距离用于计算点云特征描述子（如FPFH、SHOT），这些描述子用于点云匹配和识别。
点云分割和聚类：欧氏距离在点云分割（如区域生长法）和聚类（如DBSCAN）中用于度量点与点之间的相似性，指导分割和聚类过程。
形状分析和度量：欧氏距离用于计算点云的几何特性，如曲率、表面积、体积等，有助于形状分析和度量。

二、代码实现

2.1关键函数

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

该函数的作用与用途：

误差评估：在点云配准后，compute_point_cloud_distance可以用于评估配准误差。通过计算配准后源点云中每个点到目标点云的最近距离，可以得到误差分布，从而评估配准的效果。
距离测量：该函数可以用于测量点云之间的相似度。距离越小，表示两个点云越接近或越相似。
配准算法优化：在迭代优化过程中，compute_point_cloud_distance可以用作损失函数的一部分，通过最小化这些距离来优化配准结果。

2.2完整代码

import open3d as o3d
import numpy as np
#--------------------读取点云数据-------------------
source = o3d.io.read_point_cloud("Horse.pcd")
target = o3d.io.read_point_cloud("Horse_trans.pcd")
o3d.visualization.draw_geometries([source,target])
#计算点云之间的距离
dists = source.compute_point_cloud_distance(target)
dists = np.asarray(dists)
#筛选出距离大于0.08的点
ind = np.where(dists > 0.09)[0]
source_without_target = source.select_by_index(ind)
o3d.visualization.draw_geometries([source_without_target])