get_minimal_oriented_bounding_box

def get_minimal_oriented_bounding_box(
        *,
        save_vertices_to_file="",
        **kwargs
) -> Tuple[open3d.geometry.OrientedBoundingBox, np.ndarray]:
    pass

功能

计算最小定向包围盒（OBB）。

参数

• save_vertices_to_file (str, optional): 可选参数，一个可写的文件路径，保存OBB的顶点的xyz坐标。默认为""。

除了上述参数外，该函数还接受以下其它参数:

• radius: 确定点云的边界球的半径。具体来说，该半径内的所有点都被考虑在内。当使用体素网格时需要该参数。半径的值应大于点云中点之间的最大距离。

• sample: 对点云进行下采样的因子，即每个采样体素的边长。通过将点云下采样到较小的密度来加速计算。

• fast: 是否使用快速方法。快速方法迭代次数较少，但通常能够获得足够准确的结果。如果需要更高精度的结果，请将其设置为False。

• return_pcd: 是否同时返回采样后的点云。开启该项会使函数返回一个二元组，其中第二个元素是采样后的点云。

• use_convex_hull: 是否先计算点云的凸包。当点云具有强凸包结构时，可以加速计算。

• growing_duration: 迭代方法的最长时间（秒）。对于大型点云，设置一个合适的时间可以使结果更好。

• growing_speed: 迭代方法的速度因子。值越高，速度越快。

• max_num_points: 当原始点云的数量超过该指定数量时，使用减小采样密度的方法来简化计算。对于大型点云，建议将该参数设置为一个较小值，否则可能会导致内存溢出或计算时间过长。

• counter: 该参数不应手动指定，在点云下采样过程中自己更新。

返回

返回一个二元组 (obb, pcd), pcd 是采样点云，obb 是最小定向包围盒。

若禁用了 return_pcd，则仅返回一个 obb。

示例

import open3d as o3d

pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.ply")

# 求解OBB
obb = pcd.get_minimal_oriented_bounding_box()

# 保存采样后的点云和OBB的顶点的xyz坐标
obb, sampled_pcd = pcd.get_minimal_oriented_bounding_box(save_vertices_to_file="./obb.xyz", return_pcd=True)

# 读取保存的OBB的顶点的xyz坐标
import numpy as np
obb_vertices = np.loadtxt("./obb.xyz")

异常

• NotImplementedError: 当点云为空时抛出。

参见

• open3d.geometry.OrientedBoundingBox: 表示最小定向包围盒的类。

实现细节

该函数使用了下采样和不同的回国方法。先计算点云的凸包，再生成多个正交轴方向的候选轴。从其中一个轴开始，计算轴方向上的点云范围。利用新点在坐标系中的距离计算一个范围并移动坐标系。一旦找到一个比之前更好的轴，以其方向为新的轴开始计算，直到所有轴都被枚举。最终OBB的姿势和范围存储在 OrientedBoundingBox 对象中返回。