OPEN3D（python）学习笔记-1.3 法线估计

http://www.open3d.org/docs/release/

先对点云进行下采样，然后用estimate_normals函数进行点云的法线估计，该函数查找相邻点并使用协方差分析主轴。

该函数将KDTreeSearchParamHybrid类的实例作为参数。 两个关键参数radius = 0.1和max_nn = 30指定搜索半径和最大最近邻近点个数。 它的搜索半径为10厘米，最多可考虑30个邻居，以节省计算时间。

import open3d as o3d
import numpy as np

print("Load a ply point cloud, print it, and render it")

# 从文件中读取点云
pcd = o3d.io.read_point_cloud('./fragment.ply')

print("Recompute the normal of the downsampled point cloud")

downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)

downpcd.estimate_normals(
    search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))
o3d.visualization.draw_geometries([downpcd],
                                  zoom=0.3412,
                                  front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
                                  lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
                                  up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024],
                                  point_show_normal=True)

print("Print a normal vector of the 0th point")
print(downpcd.normals[0])

print("Print the normal vectors of the first 10 points")
print(np.asarray(downpcd.normals)[:10, :])

将需要读取的文件放在与该py文件的同级目录下，文件可从文章末尾的某盘中获取。

运行结果：

按键 “+” 和 “-” 可以改变法线的长短，按键 “n” 可以切换原始状态。

链接：https://pan.baidu.com/s/1V3anL9caeDe6bWgHsrEpTg 
提取码：5u7b