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数据显示

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Open3D与点云深度学习的应用_白葵新的博客-CSDN博客

一、概述

        该博客在Open3D中实现点云占地面积的计算。该方法在地形分析、建筑物面积估算、环境监测、农业应用和灾害评估等领域具有广泛的应用。通过提取地面点云、投影到二维平面、计算凸包和凸包面积，可以准确计算点云的占地面积。

1.1实现步骤

1. 取点云数据：加载点云数据。
2. 提取地面点云：通过高度阈值提取地面附近的点云。
3. 投影到2D平面：将三维点云数据投影到二维平面（通常是xy平面）。
4. 计算二维凸包：使用凸包算法计算投影后的点云的二维边界。
5. 计算凸包面积：计算二维凸包的面积，得到点云的占地面积。

1.2应用

1.地形分析：
        - 计算地形点云的占地面积，用于地形图绘制和地理信息系统（GIS）分析。
2.建筑物面积估算：
        - 计算建筑物点云的占地面积，用于建筑物面积估算和城市规划。
3.环境监测：
        - 计算植被点云的占地面积，用于生态系统监测和环境保护。
4.农业应用：
        - 计算农田点云的占地面积，用于农业资源管理和产量预测。
5.灾害评估：
        - 计算受灾区域点云的占地面积，用于灾害评估和救援工作。

二、代码实现

1.1关键函数

        使用SciPy库的 ConvexHull 函数计算投影后的点云的二维凸包。凸包是包含所有点的最小凸多边形。

1. 使用自定义函数 extract_points_within_height_range 提取高度在阈值以下的地面点云。
2. 将提取的地面点云投影到二维平面（xy平面），即只保留x和y坐标。
3. 使用SciPy的 ConvexHull 函数计算投影后的点云的二维凸包。
4. 根据凸包的顶点计算面积，得到点云的占地面积。

def compute_ground_area(pcd, height_threshold=0.5):"""计算点云的占地面积。参数:pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入点云。height_threshold (float): 高度阈值，用于提取地面点云。返回:float: 点云的占地面积。"""# 提取指定高度范围内的点云ground_pcd = extract_points_within_height_range(pcd, -np.inf, height_threshold)# 提取点云数据并投影到二维平面（xy平面）ground_points = np.asarray(ground_pcd.points)ground_points_2d = ground_points[:, :2]# 计算二维凸包hull = ConvexHull(ground_points_2d)# 计算凸包面积area = hull.volumereturn area

1.2完整代码

import open3d as o3d
import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHulldef compute_ground_area(pcd, height_threshold=0.5):"""计算点云的占地面积。参数:pcd (open3d.geometry.PointCloud): 输入点云。height_threshold (float): 高度阈值，用于提取地面点云。返回:float: 点云的占地面积。"""# 提取点云数据points = np.asarray(pcd.points)# 提取地面点云ground_points = points[points[:, 2] <= height_threshold]# 投影到二维平面（xy平面）ground_points_2d = ground_points[:, :2]# 计算二维凸包hull = ConvexHull(ground_points_2d)# 计算凸包面积area = hull.volumereturn area# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("bunny.pcd")# 计算占地面积
ground_area = compute_ground_area(pcd)
print(f"点云的占地面积: {ground_area:.2f} 平方单位")

三、实现效果

3.1原始点云

3.2数据显示

点云的占地面积: 0.02 平方单位