Open3D点云可视化渲染

NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - AI模型在线查看 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割 - 3D道路快速建模

Open3D 是一个开源库，提供了一组 3D 数据处理工具和算法。 它是用 C++ 编写的，并具有 Python 绑定，使其可供广泛的用户使用。

Open3D 被设计为易于使用，可用于各种 3D 数据处理任务，例如点云和网格处理、3D 重建和可视化。 它还提供高级功能，例如注册和基于深度学习的语义分割。

Open3D 在研究社区中广泛使用，是实现 3D 算法和应用程序的流行选择。本文将介绍如何使用Open3D渲染3D点云。

首先导入Open3D库：

import open3d as o3d
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

然后读取3D点云数据：

print("Load a ply point cloud, print it, and render it")
ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()
pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)
points = np.asarray(pcd.points)
print(pcd)
print(np.asarray(pcd.points))

处理点云的颜色和法线：

colors = None
if pcd.has_colors():
    colors = np.asarray(pcd.colors)
elif pcd.has_normals():
    colors = (0.5, 0.5, 0.5) + np.asarray(pcd.normals) * 0.5

使用Plotly可视化3D点云数据：

fig = go.Figure(
  data=[
    go.Scatter3d(
      x=points[:,0], y=points[:,1], z=points[:,2],
      mode='markers',
      marker=dict(size=1, color=colors)
)
],
  layout=dict(
    scene=dict(
      xaxis=dict(visible=False),
      yaxis=dict(visible=False),
      zaxis=dict(visible=False)
)
)
)
fig.show()

成功！

原文链接：Visualize point cloud using Open3D in Colab

BimAnt翻译整理，转载请标明出处