OCtree

octree 是一个树数据结构，其中每个内部节点有八个子节点。八叉树通常用于 3D 点云的空间分区。八叉树的非空叶节点包含一个或多个位于同一空间细分内的点。Octrees是对3D空间的有用描述，可用于快速查找附近的点。Open3D 具有Octree类型，可用于创建、搜索和遍历具有用户指定的最大树深度的八进制,max_depth.

From point cloud 从点云

可以使用convert_from_point_cloud方法从点云构造八叉树。每个点都是通过沿着从根节点到深度max_depth的相应叶节点的路径插入到树中的。随着树深度的增加，内部（最终是叶）节点表示 3D 空间的较小分区。

如果点云具有颜色，则相应的叶节点将采用最后插入点的颜色。参数size_expand增加根八叉节点的大小，使其略大于原始点云边界以容纳所有点。

import open3d as o3d
import numpy as np

print('input')
N = 2000

armadillo_path = r'../data/ArmadilloMesh.ply'
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(armadillo_path)
pcd = mesh.sample_points_poisson_disk(N)
# fit to unit cube
pcd.scale(1 / np.max(pcd.get_max_bound() - pcd.get_min_bound()),
          center=pcd.get_center())
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.uniform(0, 1, size=(N, 3)))
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

print('octree division')
octree = o3d.geometry.Octree(max_depth=4)
octree.convert_from_point_cloud(pcd, size_expand=0.01)
o3d.visualization.draw_geometries([octree])

From voxel grid 从体素网格

八叉树也可以使用create_from_voxel_grid方法从Open3D几何体VoxelGrid构建。输入VoxelGrid的每个体素都被视为3D空间中的一个点，其坐标对应于原始体素。每个叶节点都采用其相应体素的颜色。

print('voxelization')
voxel_grid = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pcd,
                                                            voxel_size=0.05)
o3d.visualization.draw_geometries([voxel_grid])

print('octree division')
octree = o3d.geometry.Octree(max_depth=4)
octree.create_from_voxel_grid(voxel_grid)
o3d.visualization.draw_geometries([octree])

另外, Octree 可以通过to_voxel_grid转化为VoxelGrid。

Traversal 遍历

可以遍历八叉树，这对于搜索或处理3D几何体的子部分非常有用。通过为traverse方法提供回调，每次访问节点（内部或叶）时，都可以执行其他处理。

在下面的示例中，早期停止条件用于仅处理点数超过一定数量的内部/叶节点。这种早期停止能力可用于有效地处理满足特定条件的空间区域。

def f_traverse(node, node_info):
    early_stop = False

    if isinstance(node, o3d.geometry.OctreeInternalNode):
        if isinstance(node, o3d.geometry.OctreeInternalPointNode):
            n = 0
            for child in node.children:
                if child is not None:
                    n += 1
            print(
                "{}{}: Internal node at depth {} has {} children and {} points ({})"
                .format('    ' * node_info.depth,
                        node_info.child_index, node_info.depth, n,
                        len(node.indices), node_info.origin))

            # we only want to process nodes / spatial regions with enough points
            early_stop = len(node.indices) < 250
    elif isinstance(node, o3d.geometry.OctreeLeafNode):
        if isinstance(node, o3d.geometry.OctreePointColorLeafNode):
            print("{}{}: Leaf node at depth {} has {} points with origin {}".
                  format('    ' * node_info.depth, node_info.child_index,
                         node_info.depth, len(node.indices), node_info.origin))
    else:
        raise NotImplementedError('Node type not recognized!')

    # early stopping: if True, traversal of children of the current node will be skipped
    return early_stop

octree = o3d.geometry.Octree(max_depth=4)
octree.convert_from_point_cloud(pcd, size_expand=0.01)
octree.traverse(f_traverse)

Find leaf node containing point 查找包含点的叶节点

使用上述遍历机制，可以快速搜索八叉树以查找包含给定点的叶节点。此功能通过locate_leaf_node方法提供。

octree.locate_leaf_node(pcd.points[0])