一种新的三维点云轮廓边界提取方案：

1 手动选择一个边界或者其附近的点

2 自动搜索临近区域，并找到附近的平面和进行平面分割

3 提取平面的交点

4 该交点就是点云的轮廓边界点，把它往两边延展，就是完整的点云轮廓边界

import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import pairwise_distances
 
class PointCloudProcessing:
    def __init__(self, point_cloud_path):
        self.point_cloud = o3d.io.read_point_cloud(point_cloud_path)
        self.seed_point = None
        self.picked_indices = None
    # 交互式选择点
    def pick_points(self):
        print("")
        print(
            "1) 请至少选择三个对应点，使用 [Shift + 左键单击]"
        )
        print("   按 [Shift + 右键单击] 取消点的选择")
        print("2) 选择完点后，按 'Q' 键关闭窗口")
        vis = o3d.visualization.VisualizerWithEditin