点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码

代码是一个Python程序,用于处理3D点云数据,特别是检测和修复点云中的孔洞区域。

1. **导入库**:
   - `numpy`:用于数学运算。
   - `open3d`:用于处理3D数据和可视化。
   - `torch`:PyTorch库,用于深度学习。
   - `torch.nn`和`torch.optim`:PyTorch的神经网络和优化器模块。
   - `mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyplot`:用于3D绘图。
   - `sklearn.model_selection`和`sklearn.preprocessing`:用于数据分割和预处理。
   - `sklearn.neighbors`和`sklearn.cluster`:用于最近邻搜索和聚类。

2. **设置Matplotlib中文字体和负号显示**:
   - 配置Matplotlib以支持中文显示和正确显示负号。

3. **定义函数**:
   - `compute_knn_density`:计算点云中每个点的K最近邻密度。
   - `detect_hole_region

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