目录

一、概述

二、代码实现

三、实现效果

3.1原始点云

3.2处理后的点云

3.3计算结果

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一、概述

        在点云处理中，重叠点（即重复点）可能会对数据分析和处理的结果产生负面影响。因此，删除重叠点是点云预处理中常见且重要的步骤。

该方法常应用于:

• 数据压缩：通过删除重叠点，减少点云数据量，从而降低存储和处理的成本。
• 提高计算效率：删除重叠点后，点云数据量减少，可以显著提高后续处理算法的效率，如点云配准、表面重建等。
• 噪声过滤：重叠点可能是由传感器噪声或重复扫描引起的，通过删除重叠点，可以改善点云数据质量。
• 三维建模：在三维重建和建模中，删除重叠点有助于生成更光滑和准确的模型。

二、代码实现

import open3d as o3d
import numpy as nppcd = o3d.io.read_point_cloud("test.pcd")
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
point = np.asarray(pcd.points)
point_size = point.shape[0]
print("原始点云中点的个数为：", point_size)
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)  # 建立KD树索引
radius = 0.000001                     # 定义搜索半径
total_idx = []
for i in range(point_size):[k, idx, _] = tree.search_radius_vector_3d(pcd.points[i], radius)  # 半径搜索if k != 0:total_idx.append(np.array(idx[0]))
true_idx = np.unique(total_idx)                          # 去除重复点的索引
repe_cloud = pcd.select_by_index(true_idx, invert=True)  # 获取重复的点
true_cloud = pcd.select_by_index(true_idx)               # 获取去重之后的点
print("删除重复点：", repe_cloud)
print("去重之后：", true_cloud)
repe_cloud.paint_uniform_color([1, 0, 0])
true_cloud.paint_uniform_color([0, 1, 0])
o3d.visualization.draw_geometries([repe_cloud,true_cloud])

三、实现效果

3.1原始点云

3.2处理后的点云

3.3计算结果

原始点云中点的个数为： 2400
删除重复点： PointCloud with 400 points.
去重之后： PointCloud with 2000 points.