1 点云缩放

点云缩放是指尺度按比例缩放一定的倍数，点云数量保持不变。点云缩放的方法主要有numpy数组法、open3d缩放函数、open3d投影变换函数。

2 numpy 数组方法

通过将点云数组乘以一个缩放因子来改变大小，同时通过加法运算实现质心平移。

points = points/2.0#缩小到原来的一半
points[:, 0] = points[:, 0] + 20#质心平移到x=20处

3 open3d缩放函数

open3d的缩放函数为scale，包含两个参数。第一个参数是缩放的比例，即放大的倍数。第二个参数是坐标系原点移动到的位置，相当于缩放后的质心朝相反的方向平移相同的尺度。如果设置第二个参数为（40， 0， 0），那么缩放后的点云质心为（-40，0， 0）。

pcd2.scale(2.0, (40, 0, 0))#点云放大两倍，质心平移至(-40, 0, 0)

4、open3d投影变换函数

在点云仿射变换一节(https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124426323)中介绍过open3d投影变换矩阵，矩阵中包含平移参数和缩放参数，同样也可以达到点云缩放的效果。

T = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 80], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 3]])#点云缩小到1/3，质心平移到(0, 80, 0)
pcd3.transform(T)

5 完整示例程序

pcd文件请参考：pcd格式点云样例文件-深度学习文档类资源-CSDN下载。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
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@author: https://blog.csdn.net/suiyingy
"""
import open3d as o3d
from copy import deepcopy
import numpy as npif __name__ == '__main__':file_path = 'rabbit.pcd'pcd = o3d.io.read_point_cloud(file_path)pcd.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])#指定显示为灰色print(pcd)print('原始点云质心：', pcd.get_center())# 采用numpy计算points = np.array(pcd.points)points = points/2.0#缩小到原来的一半points[:, 0] = points[:, 0] + 20#质心平移到x=20处pcd1 = o3d.geometry.PointCloud()pcd1.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)pcd1.paint_uniform_color([0, 0, 1])#指定显示为蓝色print('数组平移后点云质心：', pcd1.get_center())# 采用scale函数pcd2 = deepcopy(pcd)pcd2.scale(2.0, (40, 0, 0))#点云放大两倍，质心平移至(-40, 0, 0)pcd2.paint_uniform_color([0, 1, 0])#指定显示为绿色print('scale缩放后点云质心：', pcd2.get_center())# 采用仿射变换T = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 80], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 3]])#点云缩小到1/3，质心平移到(0, 80, 0)pcd3 = deepcopy(pcd)pcd3.transform(T)pcd3.paint_uniform_color([1, 0, 0])#指定显示为红色print('仿射变换缩放后点云质心：', pcd3.get_center())# 点云显示o3d.visualization.draw_geometries([pcd, pcd1, pcd2, pcd3], #点云列表window_name="点云缩放",point_show_normal=False,width=800,  # 窗口宽度height=600)  # 窗口高度

6 示例结果

灰色为原图，蓝色为数组缩放结果，绿色为scale缩放结果，红色为投影变换缩放结果。

python三维点云从基础到深度学习_Coding的叶子的博客-CSDN博客_3d点云 python从三维基础知识到深度学习，将按照以下目录持续进行更新。https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716

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