Nube de puntos Open3D: busque el punto del modelo más cercano en los datos de la nube de puntos
El procesamiento de nubes de puntos es una de las tareas importantes en la visión y los gráficos por computadora. Los datos de nubes de puntos juegan un papel importante en muchas áreas de aplicación, como el modelado 3D, el reconocimiento de objetos y la percepción del entorno. Como una poderosa biblioteca de código abierto, Open3D proporciona funciones ricas para procesar y analizar datos de nubes de puntos. Este artículo describe cómo usar Open3D para encontrar el punto más cercano a un modelo en una nube de puntos dada.
Primero, necesitamos preparar los datos de la nube de puntos y los datos del modelo. Los datos de la nube de puntos pueden provenir de escaneos LIDAR, cámaras de profundidad u otros sensores, mientras que los datos del modelo suelen ser un modelo 3D preestablecido. Aquí, asumimos que ya tenemos datos de nubes de puntos y un archivo de modelo.
import open3d as o3d
import numpy as np
# 读取点云数据和模型数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
model_mesh = o3d.io