实践教程，3D Python
一份10步Python指南，自动化进行3D形状检测、分割、聚类和体素化，用于室内点云数据的空间占用3D建模。
如果您有点云或数据分析的经验，您就知道发现模式有多么重要。识别具有相似模式的数据点或“对象”对于获得更有价值的洞察是很重要的。我们的视觉认知系统可以轻松完成这个任务，但通过计算方法来复制这种人类能力是一个巨大的挑战。
目标是利用人类视觉系统将元素集合分组的自然倾向。👀
但为什么它有用呢？
首先，它可以让您轻松访问和处理数据的特定部分，将它们分组成段落。其次，通过查看区域而不是个别点，可以加快数据处理速度。这可以节省大量的时间和精力。最后，分割可以帮助您找到您仅仅通过查看原始数据无法看到的模式和关系。🔍 总体而言，分割对于从点云数据中获取有用信息至关重要。如果您不知道如何做到这一点，不要担心 – 我们将一起解决这个问题！🤿
策略
在以高效的解决方案处理项目之前，让我们先制定总体方法。本教程遵循一个由十个简单步骤组成的策略，如下面的策略图所示。
策略已经制定好了，下面是不同步骤的快速链接：
步骤1. 环境设置步骤2. 3D数据准备步骤3. 数据预处理步骤4. 参数设置步骤5. RANSAC平面检测步骤6. 多阶段RANSAC步骤7. 欧几里德聚类细化步骤8. 体素化标记步骤9. 室内空间建模步骤10. 3D工作流程导出