Я считаю, что это связано с for i in range(len(seed_cur)):
в вашем def regiongrowing(pointcloud,nn_glob,theta_th = 'auto', cur_th = 'auto'):
. Я считаю, что когда python использует цикл for, он фактически не перебирает все элементы, которые добавляются в список после запуска цикла. так что для
if curvature[nn_cur] < cur_th:
seed_cur.append(nn_cur)
Он не продолжает цикл по nn_cur. Я немного изменил ваш код, используя цикл while. Мой результат был 21 регион. Не совсем так, как в PCL, но ближе. Моя функция regiongrowing1
для справки.
import math
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree
unique_rows=np.loadtxt("test.txt")
tree = KDTree(unique_rows, leaf_size=2)
dist,nn_glob = tree.query(unique_rows[:len(unique_rows)], k=30)
def normalsestimation(pointcloud,nn_glob,VP=[0,0,0]):
ViewPoint = np.array(VP)
normals = np.empty((np.shape(pointcloud)))
curv = np.empty((len(pointcloud),1))
for index in range(len(pointcloud)):
nn_loc = pointcloud[nn_glob[index]]
COV = np.cov(nn_loc,rowvar=False)
eigval, eigvec = np.linalg.eig(COV)
idx = np.argsort(eigval)
nor = eigvec[:,idx][:,0]
if nor.dot((ViewPoint-pointcloud[index,:])) > 0:
normals[index] = nor
else:
normals[index] = - nor
curv[index] = eigval[idx][0] / np.sum(eigval)
return normals,curv
#seed_count = 0
#while seed_count < len(current_seeds)
def regiongrowing(pointcloud,nn_glob,theta_th = 'auto', cur_th = 'auto'):
normals,curvature = normalsestimation(pointcloud,nn_glob=nn_glob)
order = curvature[:,0].argsort().tolist()
region = []
if theta_th == 'auto':
theta_th = 15.0 / 180.0 * math.pi # in radians
if cur_th == 'auto':
cur_th = np.percentile(curvature,98)
while len(order) > 0:
region_cur = []
seed_cur = []
poi_min = order[0] #poi_order[0]
region_cur.append(poi_min)
seed_cur.append(poi_min)
order.remove(poi_min)
for i in range(len(seed_cur)):
nn_loc = nn_glob[seed_cur[i]]
for j in range(len(nn_loc)):
nn_cur = nn_loc[j]
if all([nn_cur in order , np.arccos(np.abs(np.dot(normals[seed_cur[i]],normals[nn_cur])))<theta_th]):
region_cur.append(nn_cur)
order.remove(nn_cur)
if curvature[nn_cur] < cur_th:
seed_cur.append(nn_cur)
region.append(region_cur)
return region
def regiongrowing1(pointcloud,nn_glob,theta_th = 'auto', cur_th = 'auto'):
normals,curvature = normalsestimation(pointcloud,nn_glob=nn_glob)
order = curvature[:,0].argsort().tolist()
region = []
if theta_th == 'auto':
theta_th = 15.0 / 180.0 * math.pi # in radians
if cur_th == 'auto':
cur_th = np.percentile(curvature,98)
while len(order) > 0:
region_cur = []
seed_cur = []
poi_min = order[0] #poi_order[0]
region_cur.append(poi_min)
seedval = 0
seed_cur.append(poi_min)
order.remove(poi_min)
# for i in range(len(seed_cur)):#change to while loop
while seedval < len(seed_cur):
nn_loc = nn_glob[seed_cur[seedval]]
for j in range(len(nn_loc)):
nn_cur = nn_loc[j]
if all([nn_cur in order , np.arccos(np.abs(np.dot(normals[seed_cur[seedval]],normals[nn_cur])))<theta_th]):
region_cur.append(nn_cur)
order.remove(nn_cur)
if curvature[nn_cur] < cur_th:
seed_cur.append(nn_cur)
seedval+=1
region.append(region_cur)
return region
region= regiongrowing(unique_rows,nn_glob)
region1 = regiongrowing1(unique_rows,nn_glob)
Попробуйте и посмотрите, что вы получите.