利用Open3D进行点云可视化

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57215172

很多时候在python里面你要找一个3D点云可视化的库真的是难啊。你的选择可能是：

• pcl
• mayavi
• matplolib

但是以上都不好用，pcl甚至没有靠谱的python wrapper，唯一一个开源的已经很久没有维护了。在3D显示或者点云处理中，效率是很重要的，不能岁岁便便用一个假的框架。此时一个由intel发布的Open3D出现了。
我在上一篇分享中也提到过open3d可以将pointnet++推理速度提速的到10fps以内。非常有用。（要知道点云的分割可是非常好时的）。

 

 

open3d 显示点云的效果。它的安装非常简单：

pip3 install open3d-python

导入的时候打概率可能因为IPYthon导致出错，安装IPython就行。实力程序：

import os
import numpy as np
from open3d import *


points = np.random.rand(10000, 3)
point_cloud = PointCloud()
point_cloud.points = Vector3dVector(points)
draw_geometries([point_cloud])

Open3D的真正强大之处不在于精简的显示点云，而是一些自定义的功能，这个在可视化的时候非常有用。

比如我们可以添加自定义的 draw_geometries 函数，显示结果可以：

def custom_draw_geometry_with_key_callback(pcd):
    def change_background_to_black(vis):
        opt = vis.get_render_option()
        opt.background_color = np.asarray([0, 0, 0])
        return False
    def load_render_option(vis):
        vis.get_render_option().load_from_json(
                "../../TestData/renderoption.json")
        return False
    def capture_depth(vis):
        depth = vis.capture_depth_float_buffer()
        plt.imshow(np.asarray(depth))
        plt.show()
        return False
    def capture_image(vis):
        image = vis.capture_screen_float_buffer()
        plt.imshow(np.asarray(image))
        plt.show()
        return False
    key_to_callback = {}
    key_to_callback[ord("K")] = change_background_to_black
    key_to_callback[ord("R")] = load_render_option
    key_to_callback[ord(",")] = capture_depth
    key_to_callback[ord(".")] = capture_image
    draw_geometries_with_key_callbacks([pcd], key_to_callback)

custom_draw_geometry_with_key_callback(point_cloud)

 

 

 

看着还不错。本来想显示一下kitti点云的。但是好像有的点是4的倍数有的是5的倍数, 这，，，这怎么reshape？