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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
德劳内三角剖分（Delaunay Triangulation）是一种用于从一组点生成三角形网格的算法。它的特点是使得生成的三角形尽量接近等边三角形，即最大化最小角度，避免生成细长的三角形。
1.1原理
德劳内三角剖分的基本原理是：
- 给定一组点，构建一个三角网格，使得每个三角形的外接圆不包含任何其他点。
- 该算法通过递归地添加点并进行局部优化来实现。
1.2实现步骤
- 加载点云数据：读取点云数据文件。
- 计算德劳内三角剖分：使用德劳内三角剖分算法生成三角网格。
- 可视化和保存结果：可视化生成的三角网格，并将其保存到文件中。
1.3应用
- 地理信息系统（GIS）：用于生成地形模型。
- 计算机图形学：用于生成多边形网格模型。
- 有限元分析：用于生成计算网格。
- 三维重建：从点云数据生成表面网格。
二、代码实现
2.1关键函数
函数 delaunay_triangulation 通过计算输入点云数据的德劳内三角剖分，生成一个包含顶点和三角形面片信息的三角网格对象。
def delaunay_triangulation(points):
"""
计算德劳内三角剖分。
参数:
points (numpy.ndarray): 输入点云数据，形状为 (N, 3)。
每一行表示一个点的坐标 (x, y, z)。
返回:
open3d.geometry.TriangleMesh: 生成的三角网格。
包含顶点和三角形面片信息。
"""
# 进行德劳内三角剖分
tri = scipy.spatial.Delaunay(points[:, :2])
# 将点云数据转换为 Open3D 的点集合
vertices = o3d.utility.Vector3dVector(points)
# 将德劳内三角剖分结果中的三角形面片索引转换为 Open3D 的三角形集合
triangles = o3d.utility.Vector3iVector(tri.simplices)
# 使用顶点和三角形集合创建一个三角网格
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(vertices, triangles)
return mesh2.2完整代码
import open3d as o3d
import numpy as np
import scipy.spatial
def delaunay_triangulation(points):
"""
计算德劳内三角剖分。
参数:
points (numpy.ndarray): 输入点云数据，形状为 (N, 3)。
返回:
open3d.geometry.TriangleMesh: 生成的三角网格。
"""
tri = scipy.spatial.Delaunay(points[:, :2])
vertices = o3d.utility.Vector3dVector(points)
triangles = o3d.utility.Vector3iVector(tri.simplices)
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(vertices, triangles)
return mesh
# 加载点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("hand.pcd")
points = np.asarray(pcd.points)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name="Delaunay Triangulation", width=800, height=600)
# 计算德劳内三角剖分
mesh = delaunay_triangulation(points)
# 可视化生成的三角网格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name="Delaunay Triangulation", width=800, height=600)
# 保存重建结果
# o3d.io.write_triangle_mesh("delaunay_mesh.ply", mesh)三、实现效果
3.1原始点云
3.2重建后点云
