基于python版的pcl库---open3d,下面对其使用进行简单总结:
一、安装
pip install open3d
二、简单使用
open3d支持如下点云文件类型
Format | Description |
xyz | 每行包含[x, y, z] , 其中 x , y , z 分别是三维坐标 |
xyzn | 每行包含[x, y, z, nx, ny, nz] , 其中 nx , ny , nz 是法向量 |
xyzrgb | 每行包含 [x, y, z, r, g, b] , 其中r , g , b 是[0, 1]的float数据 |
pts | 第一行是点数. 接下来的行遵循如下其中一种格式:[x, y, z, i, r, g, b] , [x, y, z, r, g, b] , [x, y, z, i] or [x, y, z] , 其中x , y , z , i 是 double类型 ,r , g , b 是 uint8类型 |
ply | 见 多边形格式, ply文件可以包含点云和mesh网格数据 |
pcd | 见 点云数据 //可直接打开pcd,ply文件 source = o3.io.read_point_cloud('bunny.pcd') o3.io.write_point_cloud("C:\\Users\\1\\Desktop\\配准数据\\result(cpd).pcd",result) |
txt | //打开txt文件 //保存为txt文件 |
(1)点云读取
read_point_cloud(filename, format='auto', remove_nan_points=True, remove_infinite_points=True, print_progress=False):
参数:
filename (str): 点云文件路径
format (str, optional, default='auto'): 输入文件格式filehe的路径。 如果未指定或设置为“auto”,则从文件扩展名推断格式
remove_nan_points (bool, optional, default=False): 如果True,所有包含NaN的点都将从PointCloud中删除。
remove_infinite_points (bool, optional, default=False): 如果为True,所有包含无限值的点都将从PointCloud中删除
print_progress (bool, optional, default=False): 如果设置为true,控制台中会显示一个进度条
返回:open3d.geometry.PointCloud
默认情况下,Open3D尝试通过文件名扩展名推断文件类型,默认读取的是xyz维度信息。
pcd = o3d.io.read_point_cloud("../../test_data/my_points.txt", format='xyz')
也可以显式地指定文件类型。 在这种情况下,文件扩展名将被忽略。
(2)点云写入
write_point_cloud(filename, pointcloud, write_ascii=False, compressed=False, print_progress=False)
参数:
filename (str): 点云文件保存路径名.
pointcloud (open3d.geometry.PointCloud): 目标点云
compressed (bool, optional, default=False): 设置为' ' True ' '以压缩格式写入。
print_progress (bool, optional, default=False):如果设置为true,控制台中会显示一个进度条
返回:bool类型
保存一个点云(o3d.pcd)到本地文件
(3)点云显示
draw_geometries(window_name='Open3D', width=1920, height=1080, left=50, top=50, point_show_normal=False, mesh_show_wireframe=False, mesh_show_back_face, *args, **kwargs):
参数:
geometry_list (List[open3d.geometry.Geometry]): 可视化点云列表。
window_name (str, optional, default='Open3D'): 可视化窗口名称。
width (int, optional, default=1920): 可视化窗口宽
height (int, optional, default=1080): 可视化窗口高
left (int, optional, default=50): 可视化窗口左边距
top (int, optional, default=50): 可视化窗口上边距
point_show_normal (bool, optional, default=False): 如果设置为True,可视化点的法向量。
mesh_show_wireframe (bool, optional, default=False): 如果设置为true,可视化网格线框。
mesh_show_back_face (bool, optional, default=False): 可视化网格三角形背面。
返回:None
还有一些特殊场景可能需要自定义可视化,具体可以参考tutorial:Customized visualization — Open3D 0.15.1 documentation
(4)示例
import open3d as o3d
import numpy as np
print("Load a ply point cloud, print it, and render it")
# ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()
plyname = r'fragment.ply'
#读点云
pcd = o3d.io.read_point_cloud(plyname)
print(pcd)
print(np.asarray(pcd.points))
#点云显示
o3d.visualization.draw_geometries([pcd],
zoom=0.3412,
front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])
#保存点云
o3d.io.write_point_cloud("save.pcd", pcd)
参考链接:
1、Basic — Open3D 0.9.0 documentation
2、open3d-点云读写和显示_月亮299的博客-CSDN博客
3、爆肝5万字❤️Open3D 点云数据处理基础(Python版)_孙 悟 空的博客-CSDN博客_open3d教程