【三维点云处理】顶点、面片、邻接矩阵、邻接距离矩阵以及稀疏存储概念

**三维点云处理**

在计算机视觉领域，三维点云是指使用激光扫描或结构光法等技术捕获的三维空间中的点集。这些点通常代表物体表面的某些位置。在本文中，我们将讨论顶点、面片、邻接矩阵、邻接距离矩阵以及稀疏存储概念。

###1. 顶点顶点是三维点云中的基本单元，代表物体表面的某个位置。每个顶点都有三个坐标值（x、y、z），描述其在空间中的位置。

import numpy as np# 定义一个顶点数组vertices = np.array([
 [0,0,0], # 顶点1 [1,0,0], # 顶点2 [0,1,0], # 顶点3 [1,1,0] # 顶点4])

# 定义一个面片数组faces = np.array([
 [0,1,2], # 面片1：顶点0、1和2 [0,2,3] # 面片2：顶点0、2和3])

# 定义一个邻接矩阵adjacency_matrix = np.array([
 [0,1], # 面片0与面片1相邻 [1,0] # 面片1与面片0相邻])

# 定义一个邻接距离矩阵adjacency_distance_matrix = np.array([
 [0,1.0], # 面片0与面片1距离为1.0 [1.0,0] # 面片1与面片0距离为1.0])

# 定义一个稀疏矩阵sparse_matrix = np.array([
 [0,1],
 [0,0]
])