python利用open3d可视化npy文件


1.可视化代码

#coding=utf-8
import open3d as o3d
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True) # 取消默认科学计数法,open3d无法读取科学计数法表示
data = np.load('./Area_1_conferenceRoom_1.npy')
b = np.array([1 , 1, 1,255, 255, 255]) # 每一列要除的数
np.savetxt('./scene.txt', data[:,:6]/b)
# 读取点云并可视化
pcd =o3d.io.read_point_cloud('./scene.txt', format='xyzrgb') # 原npy文件中的数据正好是按x y z r g b进行排列
print(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], width=1200, height=600)

2.代码分析

  • 加载数据

    data = np.load('./Area_1_conferenceRoom_1.npy') 
    

    这时候的数据大小要分清,一般是n * 6,这里的6维分别指的XYZRGB;
    但是我的S3dis数据集是n * 7,最后一位是标签,所以需要把最后一维去掉。

  • 维度减少

    np.savetxt('./scene.txt', data[:,:6]/b)
    
  • rgb范围减少
    原数据中rgb值的范围为0-255,而open3d需要调整为0-1。所以需要数组中指定列除以一个255,即将最后3列除以255,最后保存为txt文件

    b = np.array([1 , 1, 1,255, 255, 255]) # 每一列要除的数
    np.savetxt('./scene.txt', data[:,:6]/b)
    

    如果不进行减少的话,可能会报错:[Open3D WARNING] [ViewControl] SetViewPoint() failed because window height and width are not set.

3.可视化txt文件

因为npy文件,无法直接可视化,所以需要转换成txt文件,最后再利用open3d可视化。
在这里插入图片描述

# 读取点云并可视化
pcd =o3d.io.read_point_cloud('point_cloud/scene.txt'format='xyzrgb') # 原npy文件中的数据正好是按x y z r g b进行排列
print(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], width=1200, height=600)

在这里插入图片描述

参考链接:https://blog.csdn.net/zyoung17/article/details/106963253/

posted @   小小新一枚  阅读(308)  评论(0编辑  收藏  举报  
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