【Lidar】基于Python的Open3D库可视化点云数据
1 Open3D库介绍
1.1 介绍
Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过Python Pybinding提供了前端Python API。 Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量和场景图等。Open3D的目标是成为一个高效,可扩展和易用的3D数据处理库。
1.2 功能
- 点云处理:Open3D可以读取和处理各种格式的点云数据,包括PLY,XYZ,PZSD等等。此外,它还提供了一些处理点云的函数,如滤波,配准,分割等等。
- 网格处理:Open3D可以处理三角网格数据,包括读取和处理OBJ,PLY等等格式的三角网格数据。此外,它还提供了一些处理三角网格的函数,如平滑,重建等等。
- 体积计算:Open3D提供了计算3D体积的功能。你可以使用它来计算点云或三角网格的体积。
- 可视化:Open3D提供了可视化的功能。你可以使用它来显示点云,三角网格等等。此外,它还提供了一些交互式的工具,如旋转,缩放等等。
- 深度学习:Open3D提供了支持深度学习的功能。你可以使用它来实现一些深度学习的算法,如卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)等等。此外,它还提供了一些预训练的模型,如PointNet,PointNet++等等。
- 测量:Open3D提供了测量点云或三角网格之间距离的功能。你可以使用它来测量两个点云或三角网格之间的距离,或者一个点云或三角网格到另一个点云或三角网格的距离。
- 场景图:Open3D提供了一个场景图的功能。你可以使用它来表示和操作场景中的物体。场景图是一种数据结构,可以有效地表示和管理场景中的物体之间的关系。
2 基于Python可视化点云
主体函数:o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name='Point Cloud View', width=1920,height=1080,left=50,top=50,point_show_normal=False,mesh_show_wireframe=False, mesh_show_back_face=False)
参数含义:显示内容、窗口标题、长、宽、左边距、右边距、是否可视化法线、是否可视化网络线框、是否可视化网络三角形背面。
3 总结
上诉的代码中还包含了保存点云的代码,之后如果对点云数据处理后就可以使用这个代码对数据进行保存。Open3D库是一个非常强大的点云处理库,后续我会更新更多的相关代码,如果感兴趣可以关注我。对咯!可视化的窗口是有快捷键的,但是我记不太清,R应该是重置视角,Q是退出窗口,鼠标滑轮可以控制大小,其他的我忘了。。。。。。
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 清华大学推出第四讲使用 DeepSeek + DeepResearch 让科研像聊天一样简单!
· 推荐几款开源且免费的 .NET MAUI 组件库
· 实操Deepseek接入个人知识库
· 易语言 —— 开山篇
· Trae初体验