Open3D与numpy点云数据格式相互转换

对于python，Open3d读取点云数据是一种很方便的利器，而对于数据处理，numpy同样是一种不可避免的工具。下面我们介绍一下这两种格式的数据怎么实现互相转换。

1. numpy转open3d

numpy转open3D需要借助Vector3dVector函数，这样可以直接把数据喂给open3d.PointCloud.points，大多数情况下，我们使用的点云数据包括xyz的点云数据，另外一些场景我们或许会使用nxnynz的法向量，还有rgb的颜色数据，现在假设它们都是nx3维度的numpy数据。它们的具体转换关系如下所示：

import numpy as np
import open3D as o3d

# 如果没有法向量和颜色数据，可以不添加
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(xyz) #点云数据
pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(nxnynz) # 法向量数据
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(rgb) # 颜色数据

需要注意的是，如果没有法向量和颜色数据，可以不添加。

2. open3d转numpy

从上面的例子，同样可以根据open3d数据格式的points、normals和colors属性获得对应的点云数据、法向量数据和颜色数据，它们的具体操作如下：

import open3d as o3d
import numpy as np

#*******************************点云的可视化***********************************

pcd = o3d.io.read_point_cloud("../test_data/fragment.ply") # 读取ply或者pcd文件

print(pcd) # 点云简单信息 》》PointCloud with 113662 points.

xyz = np.asarray(pcd.points)
nxnynz = np.asarray(pcd.normals)
rgb= np.asarray(pcd.colors)

# 可视化点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])