【点云预处理】N种点云数据数据预处理方法 — 持续总结和更新（二）

        1~10种点云预处理方法请参考：10种点云数据数据预处理方法 — 持续总结和更新（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客_点云预处理。深度学习中点云基本数据处理和增强方式，包括点云归一化、随机打乱、随机平移、随机旋转、随机缩放和随机丢弃等，持续总结与更新。

11 剔除指定范围之外的点

def removePoints(PointCloud, BoundaryCond):
    # Boundary condition
    minX = BoundaryCond['minX']
    maxX = BoundaryCond['maxX']
    minY = BoundaryCond['minY']
    maxY = BoundaryCond['maxY']
    minZ = BoundaryCond['minZ']
    maxZ = BoundaryCond['maxZ']
    # Remove the point out of range x,y,z
    mask = np.where((PointCloud[:, 0] >= minX) & (PointCloud[:, 0] <= maxX) & (PointCloud[:, 1] >= minY) & (
            PointCloud[:, 1] <= maxY) & (PointCloud[:, 2] >= minZ) & (PointCloud[:, 2] <= maxZ))
    PointCloud = PointCloud[mask]
    PointCloud[:, 2] = PointCloud[:, 2] - minZ
    return PointCloud

12 待持续补充

python三维点云从基础到深度学习_Coding的叶子的博客-CSDN博客_python三维点云重建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。更新完成的部分可以在三维点云专栏中查看。https://blog.csdn.net/suiyingy/category_11740467.htmlhttps://blog.csdn.net/suiyingy/category_11740467.html1、点云格式介绍（已完成）常见点云存储方式有pcd、ply、bin、txt文件。open3d读写pcd和plhttps://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716

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