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