从三维点云中选择圆柱体内的点

Question

我有大的点文件（点云？），它们有X、Y、Z和第四个“值”列。从这些点云中，我希望选择属于某个形状（例如圆柱体）的点并更改值。 我可以使用.loc并识别长方体区域中的点，但无法确定如何对圆柱体（或其他任意形状）执行此操作。 在下面的示例中，我创建了一个小型点云，然后选择由X、Y、Z限制定义的框内的点- 我当前需要定义一个高度为10、半径为1的圆柱体（圆柱体应沿X轴，从-5开始，以X=0和Z=3为中心） 有什么建议吗

import numpy as np# for array data processing
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
X, Y, Z, V = np.mgrid[-10:10:10j, -2:2:10j, 0:5:10j, 1:1:10j]
data = np.array([X, Y, Z, V]).reshape(4, -1).T
points = pd.DataFrame(data, columns = ['X', 'Y', 'Z', 'Value'])
#boundaries of interest
Xl = 5
Yl = 1
Ztop = 4
Zbottom = 2
#in box
pointsneeded = points.loc[(points['X'] >= -Xl) & (points['X'] <= Xl) & (points['Y'] >= -Yl) & (points['Y'] <= Yl) 
                       & (points['Z'] >= Zbottom) & (points['Z'] <= Ztop)]

#visualize
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
scat = ax.scatter(points['X'], points['Y'], points['Z'], c=points['Value'], alpha=0.1)
scat1 = ax.scatter(pointsneeded['X'], pointsneeded['Y'], pointsneeded['Z'], c='r', alpha=0.5)
plt.show()

Answer 1

将圆柱体分成2个问题：（1）（x，y）在圆内，（2）z值在一定范围内

例如，点p（x，y，z）

def inside_circle(x, y, circle_radius):
  return sqrt(x*x+y*y) <= circle_radius:

def between_range(z, min_z, max_z):
  return min_z <= z <= max_z

radius, min_z, max_z = ...some number...
points_to_keep = list()
for x, y, z in your_dataset:
  if inside_circle(x,y) and between_range(z, min_z, max_z):
    points_to_keep.append([x,y,z])