使用PCA查找网格的三维点云的长轴

Question

您好，我正在尝试通过python中的3d网格计算主轴的向量(使用open3d库与网格交互)。我已经使用泊松分布( numpy数组中的1000个点)将网格转换为点云，并考虑使用scikit learn及其PCA功能来尝试获取该向量的值。

通过谷歌搜索，我认为我是在正确的轨道上，但对如何使用PCA函数来获得我想要的东西知之甚少。

我认为我需要从点云及其伴随的特征向量中提取最大的特征值-希望这应该是我正在寻找的。

我几乎不知道如何做到这一点，因为我完全不熟悉scikit学习。有什么需要帮忙的吗？

Answer 1

我找到了一个使用trimesh库的解决方案：

使用principal_inertia_vectors函数找到了3个最大的特征值和相应的特征向量。特征向量对应于网格的3个轴。

此函数直接在网格上运行，因此不需要转换为点云。