vis.destroy_window() 首先获取渲染选项对象get_render_option()的句柄opt然后通过修改opt提供一个属性来控制背景颜色,然后调用vis.run()来将点云显示出来,最后还需要对资源进行回收。 vis.create_window(width=600,height=320) 也可以通过传入 width=600 和 height=320 参数指定窗口大小 opt = vis.get_render_op...
break vis.destroy_window() 运行可视化 最后一个代码片段提供了一个工作流,用于使用脚本前面定义的函数将一系列2D深度图像加载、处理和模拟到3D点云中。 #Directorycontainingthedepthimagefiles directory='archive/2011_09_30_drive_0028_sync/2011_09_30_drive_0028_sync/2011_09_30/2011_09_30_drive_0028_sync...
然后,我们创建了一个 Visualizer 对象,并通过 create_window() 方法创建了一个可视化窗口。接着,我们使用 add_geometry() 方法将点云对象添加到 Visualizer 中,并通过 run() 方法显示可视化窗口。最后,我们使用 destroy_window() 方法关闭可视化窗口。 通过这段简单的代码,我们就可以使用 Open3D 对点云数据进行可视...
vis = o3d.visualization.VisualizerWithEditing() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 激活窗口。此函数将阻止当前线程,直到窗口关闭。 vis.run() # 等待用户拾取点 vis.destroy_window() print("") return vis.get_picked_points() def demo_manual_registration(): print("手动ICP演示") # 加...
vis.update_renderer()# 设置窗口存在时间,根据需要自行更改time.sleep(2)# 关闭窗口vis.destroy_window()classTestThread(threading.Thread):defrun(self):print("副线程开始")whileTrue:# time.sleep(0.1)# print("副线程 进行中")visPcd(pcd)defvisOpen3d_Noblockmain(pcd):# 要调用此函数,需先定义TestTh...
() vis.destroy_window() im = (255 * np.asarray(im)).astype(np.uint8) IPython.display.display(PIL.Image.fromarray(im, "RGB")) o3d.visualization.draw_geometries = jupyter_draw_geometries def edges_to_lineset(mesh, edges, color): ls = o3d.geometry.LineSet() ls.points = mesh....
vis.destroy_window() def vis_by_one_viewpoint(load_view_point_flag:bool, window_name:str, pcd): # if load_view_point is False: # save_view_point = True if load_view_point_flag is False: save_view_point(pcd = pcd, filename = './view.json') ...
vis.destroy_window()###defcalculate_zy_rotation_for_arrow(vec):"""rotation over axis z and y required to get the vector vec into the same orientation as axis z of the original FOR Args: - vec (): """# Rotation over z axis of the FORgamma = np.arctan(vec[1] / vec[0]) Rz ...
vis.destroy_window() if __name__=="__main__": main() 图3 点云可视化代码运行结果 3.可视化3D Bbox候选框 3D box候选框由八个顶点之间的十二条连线组成,我们要可视化Bbox候选框,那就要通过Label或模型输出内容里的[物体中心点位置(x,y,z),物体长度l,物体宽度w,物体高度h,物体旋转角度rot]这几个信...
vis.add_geometry(vis_list) vis.run() # user picks points vis.destroy_window() ...