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Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客
一、概述
Alpha Shapes（α-形状）是一种用于点云边界重建的算法。通过调节α参数，可以生成不同分辨率的边界形状。α-形状是通过将点云中的点连成三角形，并移除长于α的边，从而生成符合数据特征的形状。
1.1原理
α-形状算法的基本原理是：
- 构建点云的Delaunay三角剖分。
- 移除所有边长大于α的边。
- 剩下的边和三角形构成了α-形状。
1.2实现步骤
- 加载点云数据：读取点云数据文件。
- 计算α-形状：使用α-形状算法重建边界。
- 可视化和保存结果：可视化生成的形状，并将其保存到文件中。
二、代码实现
2.1关键函数
2.1.1函数
def create_from_point_cloud_alpha_shape(self, alpha, alpha_1, tetra_mesh, pt_map):
2.1.2参数详解
1.alpha (float):
控制形状细节的参数α。较小的α值会生成较细致的形状，而较大的α值会生成较粗略的形状。α值决定了要移除的边的最大长度。
2.alpha_1 (float):
备用的α参数，用于生成备选的α-形状。当alpha参数生成的形状不理想时，可以使用alpha_1参数进行调整。
3.tetra_mesh (open3d.geometry.TetraMesh):
四面体网格对象，表示通过 Delaunay 三角剖分生成的四面体网格。这个参数是用来辅助计算α-形状的中间数据。
4.pt_map (open3d.utility.Vector3iVector):
点映射，用于记录点云中的点在四面体网格中的映射关系。这个参数是用来辅助计算α-形状的中间数据。
2.2完整代码
import open3d as o3d
import numpy as np
pcd = o3d.io.read_point_cloud("bunny.pcd")
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], width=800, height=800,
window_name="原始点云",
mesh_show_back_face=False) # 可视化点云
alpha = 0.03
print(f"alpha={alpha:.3f}")
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha) # 执行单一alpah阈值
mesh.compute_vertex_normals() # 计算mesh的法线
o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name="单一alpah阈值的结果",
width=800, height=800,
mesh_show_back_face=True)
# 从给定点云中计算多个a-shape
tetra_mesh, pt_map = o3d.geometry.TetraMesh.create_from_point_cloud(pcd) # 从点云创建四面体网格
for alpha in np.logspace(np.log10(0.5), np.log10(0.01), num=4):
print(f"alpha={alpha:.3f}")
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(
pcd, alpha, tetra_mesh, pt_map)
mesh.compute_vertex_normals()
o3d.visualization.draw_geometries([mesh], mesh_show_back_face=True)三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云
alpha=0.030
alpha=0.500
alpha=0.136
alpha=0.037
alpha=0.010
