三维点云骨架提取（以树木为例 python 代码）

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1. 读取数据：

   • 使用 numpy.genfromtxt 从文件 tree8.txt 读取数据。

2. 数据可视化：

   • 使用 matplotlib.pyplot 绘制散点图，显示所有数据点。

3. 计算三维空间中的网格数量：

   • 计算数据点的最小和最大值，以确定每个维度的范围。
   • 根据范围计算每个维度的网格数量。

4. 递归粗分类所有点：

   • create3Dstree 函数通过递归方式将点云数据分类到不同的网格中。
   • 使用 calculation 函数计算每个点所属的网格编号。
   • createXdTree 函数用于递归地划分数据点，并且当网格中的点数小于一个阈值时停止划分。

5. 计算中心点：

   • getCenterPoint 和 findCoentPoint 函数用于计算每个网格的中心点。

6. 绘制连接图：

   • dreawConnet 函数用于绘制点云数据及其连接图。

7. 添加虚拟根节点：

   • 根据Y坐标的值选择一部分点作为根节点，并计算这些点的中心。
   • 将虚拟根节点添加到点云数据中，并重新排序和绘制。

8. 计算最近邻并构建邻接图：

   • K_Adjacent 函数用于计算每个点的最近邻，并构建邻接图。

9. 分层和分类：

   • Stratification 函数用于分层处理，通过计算每个点到根节点的最短路径。
   • 使用BFS算法对点进行分类，并为每个点分配一个类别。

10. 绘制分层和分类结果：

    • 使用 seaborn 库的颜色绘制不同类别的点。

11. 骨架提取：

    • 通过计算每层的中心点和它们之间的连接，提取点云的骨架。

12. 使用插值方法平滑处理：

    • interpolate 函数用于对提取的骨架进行插值和平滑处理。

13. 最终可视化：

    • 使用 matplotlib.pyplot 和 seaborn 库对最终的分层、分类和骨架提取结果进行可视化。

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