python计算点到面的距离

已知M个点，记P∈R^(M*3)，目的是求M个点到平面Z= aX + bY + c的距离解法1: 使用平面的法向量来求解
平面Z= aX + bY + c的法向量为[a,b,-1];解法2： 使用系数[a,b,c]来求解

code1

# 加入normal就为法向量[a,b,-1]
def point_plane_dist(normals,pcd):max_dist = 0.4a1 = normals[0] # aa2 = normals[1] # ba3 = normals[2] # -1normals = normals.reshape(3,1)FM = np.sqrt(a1**2 + a2**2+a3**2)dists = abs(np.dot(normals,A)+a3)/FM# 求点集中于平面距离小于阈值的点集的索引ground_idx = (dists <= max_dist).ravel()ground_points = pcd[ground_idx]pre_cloud = pcd[np.logical_not(ground_idx)]# 输出地面背景点和前景点return ground_points, pre_cloud

code2

def point_plane_dist(normals,pcd):max_dist = 0.4a1 = normals[0]a2 = normals[1]a3 = normals[2]FM = np.sqrt(a1**2 + a2**2+1)A = np.array([a1,a2,-1]).reshape(3,1)dists = abs(np.dot(pcd,A)+a3)/FMground_idx = (dists <= max_dist).ravel()ground_points = pcd[ground_idx]pre_cloud = pcd[np.logical_not(ground_idx)]return ground_points, pre_cloud

code2（c++版本代码）

#include<iostream>
#include<vector>using namespace std;vector<float> mat(vector<vector<float>> P, vector<float> N)
{float c = N[2];N[2] = -1;float FM = sqrt(pow(N[0], 2.0) + pow(N[1], 2.0) + 1);vector<float> res(P.size(), 0);for (int i = 0; i < P.size(); i++){for (int j = 0; j < N.size(); j++)res[i] += P[i][j] * N[j];res[i] += c;res[i] = res[i] / FM;}return res;
}int main()
{// 平面Z = aX + bY + cvector<float> normals(3, 0);//法向量[a,b,c]int N;cin >> N;vector<vector<float>> points(N, vector<float>(3, 0));vector<float> dist = mat(points, normals);return 0;}

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