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本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。
点云旋转平移介绍，请参考上一节：
点云旋转平移（一）—基础知识介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客
。
本节所使用的示例pcd点云文件请参考：
pcd格式点云样例文件-深度学习文档类资源-CSDN下载
。
1 python open3d点云平移函数
open3d中点云的平移函数为translate。其函数原型如下所示：
pcd.translate((tx,ty,tz),relative=True)
当relative为True时，（tx, ty, tz）表示点云平移的相对尺度，也就是平移了多少距离。当relative为False时，（tx, ty, tz）表示点云中心（质心）平移到的指定位置。质心可以坐标可以通过pcd.get_center()得到。
pcd.get_center()<
在处理点
云
数据时，常常需要进行滤波操作以去除噪声或平滑点
云
表面。本文将介绍如何使用
Open
3D
库实现点
云
的均值滤波，并附上相应的源代码。通过编写相应的代码，我们可以对点
云
数据进行平滑处理，去除噪声或者获得更加光滑的表面。通过以上代码，我们可以对点
云
数据进行均值滤波，并将结果可视化展示。在滤波过程中，我们将以每个点为中心，取其相邻半径范围内的点集，并计算其均值作为滤波后的点的位置。至此，我们已经完成了使用
Open
3D
库实现点
云
均值滤波的全部过程。
Open
3D
点
云
均值滤波：实现点
云
数据的平滑处理。
1、资源内容：基于Matlab实现二维坐标
旋转
平移
（完整源码）.rar
2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
4、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download
5、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、
Python
、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
在上一篇文章（https://blog.csdn.net/weixin_38636815/article/details/109495227）中我写了如何使用ceres，根据一系列的点来拟合一个平面，很难保证ORB-SLAM输出的轨迹严格与某一个坐标平面平行，所以这篇文章我我将说一下，如何将不与任何一个
坐标平面平行的三维平面绕着一个轴，
旋转
一个角度，使得其与某一个坐标平面平行。
一、原理分析
实现步骤：
1. 获得拟合出的平面的法向量
2. 找到参考向量，如要与XOY平面平行，参考向量为(0,0
仿射变换是一种仅在二维平面中发生的几何变形，变换之后的图像仍然可以保持直线的 “平直性” 和 “平行性”，也就是说原来的直线变换之后还是直线，平行线变换之后还是平行线。图像
平移
和图像
旋转
是常见的放射变换。
import numpy as npclass Img:
def __init__(self,image,rows,cols,center=[0,0]):
self.src=image #原始图像
