open3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius
类的 radius
参数用于定义 KD 树搜索算法中的搜索距离半径。在进行 KD 树搜索时,会在指定距离半径内搜索最近的点集合。该参数的单位为输入点云坐标的单位。
open3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius
类的实例化需要传入 radius
参数:
radius = 0.2
search_param = o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(radius)
radius
:搜索半径。类型为浮点数。open3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius
类的实例会被传入开放三维库(Open3D)的 estimate_normals
函数中,以进行法向量的估计。其计算结果将被存储在点云的 .normals
属性中。如果 radius
参数被设置过小,可能会导致法向量估计不准确。如果 radius
参数被设置过大,则可能会导致计算量过大且无法完成。
以下代码演示如何使用 open3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius
类和 estimate_normals
函数来估计点云数据集的法向量:
import open3d as o3d
pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd")
# 定义法向量的搜索半径
radius = 0.2
search_param = o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(radius)
# 估计法向量,并将结果存入点云数据集的 `.normals` 属性中
o3d.geometry.estimate_normals(pcd, search_param=search_param)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
在定义 radius
参数时,建议根据场景(比如,点云密度及噪声程度等)调整其大小,以获得最佳的法向量估计结果。同时,建议设定的 radius
参数应当保证法向量估计准确性的前提下,避免过大的计算量。