标签: open3d

我有一些顶点，其坐标存储为 NumPy 数组。

xyz_np：

array([[  7,  53,  31],
       [ 61, 130, 116],
       [ 89,  65, 120],
       ...,
       [ 28,  72,  88],
       [ 77,  65,  82],
       [117,  90,  72]], dtype=int32)

我想将这些顶点保存为点云文件（例如 .ply）并在 Blender 中将其可视化。

我没有脸部信息。

我有一个 numpy 数组，它是形状（高度，宽度，3）的彩色图像“img”，也是形状（高度，宽度）的深度 numpy 数组。我想创建一个 RGBD 图像并显示它，为此我正在执行以下操作：

o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(img, depth)

但我收到错误：

TypeError: create_from_color_and_depth(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (color: open3d.open3d_pybind.geometry.Image, depth: open3d.open3d_pybind.geometry.Image, depth_scale: float = 1000.0, depth_trunc: float = 3.0, convert_rgb_to_intensity: bool = True) -> open3d.open3d_pybind.geometry.RGBDImage

如何解决这个问题？如果需要Image类型，那么如何将numpy数组转换为Image类型？

即使我将 numpy 数组传递到 o3d.geometry.Image 构造函数中，如下所示：

o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(o3d.geometry.Image(img), o3d.geometry.Image(depth))

我收到错误：

TypeError: create_from_color_and_depth(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (color: open3d.open3d_pybind.geometry.Image, depth: open3d.open3d_pybind.geometry.Image, depth_scale: float = 1000.0, depth_trunc: float = 3.0, convert_rgb_to_intensity: bool = True) -> open3d.open3d_pybind.geometry.RGBDImage

如何解决这个问题并从 …

我正在使用 Open3D 在 Python 中可视化点云。本质上，我想做的是以编程方式向点云添加另一个点，然后实时渲染它。

这是我到目前为止所拥有的。我找不到任何解决方案。

在下面的代码中，我展示了一种可能的解决方案，但它并不有效。第一个窗口关闭后，点将被添加并打开一个新窗口。这不是我想要的。我希望它能够动态显示新点，而无需再次关闭和打开。以及创建一个新变量的事实，我认为在处理越来越大的数据集时可能会出现问题

import open3d as o3d
import numpy as np

#Create two random points
randomPoints = np.random.rand(2, 3)

pointSet = o3d.geometry.PointCloud()

pointSet.points = o3d.utility.Vector3dVector(randomPoints)

#Visualize the two random points
o3d.visualization.draw_geometries([pointSet])

#Here I want to add more points to the pointSet
#This solution does not work effective

#Create another random set
p1 = np.random.rand(3, 3)

p2 = np.concatenate((pointSet.points, p1), axis=0)

pointSet2 = o3d.geometry.PointCloud()

pointSet2.points = o3d.utility.Vector3dVector(p2)

o3d.visualization.draw_geometries([pointSet2])

有没有可能解决这个问题？

如果没有，我还可以查看哪些其他库能够实时渲染新的传入点。

我已经使用 RGB+深度视频生成了多个点云，并且希望将多个点云可视化为视频或动画。

目前我使用的是Python，我的部分代码如下：

for i in range(1,10)\n       pcd = Track.create_pcd(i)\n       o3d.visualization.draw_geometries([pcd])\n       pcd_list.append(pcd)\n

当我使用draw_geometries或draw_geometries_with_animation_callback时，它们似乎无法显示点云列表：

o3d.visualization.draw_geometries([pcd_list])\n

或者

def rotate_view(vis):\n    ctr = vis.get_view_control()\n    ctr.rotate(10.0, 0.0)\n    return False\n    \no3d.visualization.draw_geometries_with_animation_callback([pcd_list],rotate_view)\n

它给出了以下错误：

\n

类型错误：draw_geometries()：函数参数不兼容。支持\n以下参数类型：

\n

\n
1. （geometry_list：列表[open3d.open3d_pybind.geometry.Geometry]，window_name：str = \xe2\x80\x98Open3D\xe2\x80\x99，宽度：int = 1920，高度：int = 1080，\n左：int = 50，顶部：int = 50，point_show_normal：bool = False，\ nmesh_show_wireframe：bool = False，mesh_show_back_face：bool = False）\ n->无
\n

\n

是否有任何示例说明如何将点云列表导出到视频中，例如设置查看器，并使用 0.5 秒的等待键显示每个点云，然后另存为视频文件（.mp4/.avi）？\n和还要获取然后设置视频中点云的固定视点？

非常感谢！

Open3D (Python) 有没有办法为给定的点云设置透明度通道？我已经搜索了很长一段时间，但没有找到任何东西。我在该项目的Github上发现了一个讨论，暗示这是可能的，但我找不到任何示例。

有人知道如何做到这一点吗？

我有一个 3D 模型 (.obj) 纹理，可以在其他软件中正确加载：

但使用 Open3D 时，纹理都会被显示出来：

这是我正在使用的代码：

import open3d as o3d

def visualize(mesh):
    vis = o3d.visualization.Visualizer()
    vis.create_window()
    vis.add_geometry(mesh)
    vis.run()
    vis.destroy_window()

def main():
    mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("scene_mesh_decimated_textured.obj")
    visualize(mesh)

main()

这是模型和纹理： https://www.dropbox.com/s/xm0sun3hoijwbjf/Archive.zip ?dl=0

社区，

我正在尝试使用 Open3D 将点云与检测到的地板对齐。到目前为止，我实施了以下步骤（此答案的一部分）：

\n
1. 使用 Open3D 的平面分割检测地板
\n
2. 将平面平移到坐标中心
\n
3. 计算平面法线与 z 轴之间的旋转角度
\n
4. 计算旋转轴
\n
5. 使用 Open3Ds 函数旋转点云get_rotation_matrix_from_axis_angle（参见3）
\n

结果还不错，但我必须在最后使用优化因子以获得更好的结果。是否有错误或更简单/更精确的对齐方式？

# See functions below\n\n# Get the plane equation of the floor \xe2\x86\x92 ax+by+cz+d = 0\nfloor = get_floor_plane(pcd)\na, b, c, d = floor\n\n# Translate plane to coordinate center\npcd.translate((0,-d/c,0))\n\n# Calculate rotation angle between plane normal & z-axis\nplane_normal = tuple(floor[:3])\nz_axis = (0,0,1)\nrotation_angle = vector_angle(plane_normal, z_axis)\n\n# Calculate rotation axis\nplane_normal_length = …

我正在尝试用代表锥束 CT 图像的器官轮廓数据的点云创建一个防水网格。我的目标是获取两个网格并计算它们两个之间的相交体积。

我尝试过使用此处显示的每种方法

泊松重建

point_cloud = np.genfromtxt('ct_prostate_contour_data.csv', delimiter=',')
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)
pcd.compute_convex_hull()
pcd.estimate_normals()
pcd.orient_normals_consistent_tangent_plane(10)

mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd, depth=10, width=0, scale=20, linear_fit=True)[0]
mesh.compute_vertex_normals()
mesh.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])
mesh.remove_degenerate_triangles()
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, mesh], mesh_show_back_face=True)

虽然这个方法在我看来似乎会产生一个水密网格，但 mesh.is_watertight() 的结果是 False，但是对于膀胱数据它返回 True。此外，该算法将网格扩展到数据垂直限制的上方和下方。虽然这并不是一个破坏交易的问题，但如果有一种方法可以最大限度地减少它，那就太好了。

泊松网格图像

球旋转

point_cloud = np.genfromtxt('ct_prostate_contour_data.csv', delimiter=',')
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)
pcd.compute_convex_hull()
pcd.estimate_normals()
pcd.orient_normals_consistent_tangent_plane(30)

distances = pcd.compute_nearest_neighbor_distance()
avg_dist = np.mean(distances)
radii = [0.1*avg_dist, 0.5*avg_dist, 1*avg_dist, 2*avg_dist] 
r = o3d.utility.DoubleVector(radii)
rec_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_ball_pivoting(pcd, r)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, rec_mesh], mesh_show_back_face=True)

如果我能够填充孔，这将是我的首选方法，因为它只是连接顶点而无需插值。也许如果我能够使其进入仅剩下的孔很大的状态，我可以将该网格转换为 Pyvista 兼容的网格并使用 Pymeshfix …

我在Windows 10中使用pyCharm软件，当我尝试安装open3d时出现以下错误：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement open3d (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for open3d

我尝试使用cmd安装它，但出现了同样的错误，pip版本也是20.1.1。

我参考http://www.open3d.org/docs/release/tutorial/visualization/visualization.html#Function-draw_geometries中的代码和代码如下：

import open3d as o3d

print("Let's draw a box using o3d.geometry.LineSet.")
points = [
[0, 0, 0],
[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 1, 1],
[1, 1, 1],
]
lines = [
[0, 1],
[0, 2],
[1, 3],
[2, 3],
[4, 5],
[4, 6],
[5, 7],
[6, 7],
[0, 4],
[1, 5],
[2, 6],
[3, 7],
]
colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))]
line_set = o3d.geometry.LineSet( …