Open3D realisiert die Anpassung der Raumsphäre der kleinsten Quadrate an Punktwolkendaten
In den letzten Jahren wurde die Punktwolkenverarbeitungstechnologie in Bereichen wie Computer Vision und 3D-Rekonstruktion weit verbreitet eingesetzt. Unter diesen ist die Anpassungsraumkugel der kleinsten Quadrate eine häufig verwendete Punktwolkenanpassungsmethode, mit der anhand von Punktwolkendaten eine optimale Anpassungssphäre im Sinne der kleinsten Quadrate geschätzt werden kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Open3D-Bibliothek die Sphäre der kleinsten Quadrate für Punktwolkendaten realisieren und den entsprechenden Quellcode bereitstellen.
Zuerst müssen wir das Open3D-Modul zusammen mit anderen notwendigen Bibliotheken importieren:
import numpy as np
import open3d as o3d
from scipy.optimize import least_squares
Als nächstes definieren wir eine Funktion sphere_residuals, die das Quadrat des Abstands vom Punkt zur Kugel als Fehlerfunktion berechnet. Hier definieren wir ein Kugelmodell unter Verwendung des Mittelpunkts und des Radius als Parameter und berechnen den Abstand zwischen jedem Punkt und dem Kugelmodell.
def sphere_residuals(params,