我们使用Open3D库中的read_image函数加载深度图像,然后使用PointCloud类的create_from_depth_image方法将深度图像转换为点云数据。该方法需要相机内参(宽度、高度、焦距和主点坐标),以及深度比例因子和最大深度值。另一方面,RGBD图像和点云之间的转换可以通过将RGBD图像的每个像素转换为点云数据来实现。RGBD图像包含彩色和...
Visualize point cloud 点云可视化 读取点云文件并可视化: import open3d as o3d import numpy as np #读取点云文件(.ply、.pcd、.xzy等格式) pcd = o3d.io.read_point_cloud(filepath) #可视化点云,用鼠标可以选择视图,+-(小键盘区可能不行,用主键盘区的+-)可以修改点大小 o3d.visualization.draw_...
Visualize point cloud 点云可视化 主要方法: importopen3daso3d importnumpyasnp #读取点云文件(.ply、.pcd、.xzy等格式) pcd=o3d.io.read_point_cloud(filepath) #可视化点云,用鼠标可以选择视图,+-(小键盘区可能不行,用主键盘区的+-)可以修改点大小 o3d.visualization.draw_geometries([pcd], zoom=0.341...
1,0]) # 初始化 vis = o3d.visualization.Visualizer() # 可以指定宽度 vis.create_window(width=1...
vis.create_window(window_name='32line Lidar', width=1080, height=720, left=300, top=150, visible=True) point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(pointcloud[:, 0:3].reshape(-1, 3)) ...
Open3D中的 create_from_point_cloud_poisson函数实现该算法。该函数的一个重要参数是depth,它定义了用于曲面重建的八叉树的深度,因此表示生成的三角形网格的分辨率。depth值越高,网格的细节就越多。 2.代码示例 importopen3daso3d# 加载点云pcd=o3d.io.read_point_cloud("chair.pcd")pcd.paint_uniform_color(...
将上述文件保存成create_pcd.py，执行"python3 ./create_pcd.py"就会创建一个包含有10000个点的pcd点云文件。三、加载并显示一个点云文件 #!/usr/bin/python3import open3d as o3dimport numpy as npprint("加载点云文件... ")pcd = o3d.io.read_point_cloud("10000.pcd") #加载点云文件获取点云...
解决:不要外参,函数默认已给pointcloud = o3d.geometry.PointCloud().create_from_rgbd_image(rgbdImage, intrinsic=intrinsics)#翻转点云pointcloud.transform([[1, 0, 0, 0], [0,-1, 0, 0], [0, 0,-1, 0], [0, 0, 0,1]])#将pcd点云保存o3d.io.write_point_cloud('./data/pcdAdirondack...
open3d中对应的函数为TriangleMesh.create_from_point_cloud_ball_pivoting,其关键参数为radii。radii是滚球的半径,而且可以设置多个值,也就是可以用多个尺寸的滚球来进行三角面构建。重建需要先计算点云法向量。 # 2. Ball pivoting滚球算法pcd_rc2 = deepcopy(pcd)pcd_rc2.translate([-50, 0, 50])pcd_rc2.es...