非晚非晚的博客

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。

官网提供了add_3d_label方法，同时也给出了绘制label的案例，代码还是比较简单的，直接看代码就可以理解了。下面对代码进行简要的说明：代码中提供了两种绘制label信息的方式，分别为函数high_level()和low_level()，两种方法都可以，根据自己的需求选择。make_point_cloud函数为随机生成npts个点云。o3d.utility.Vector3dVector方法为将numpy格式的数据转换为open3d格式的点云数据。

1. 绘制圆锥2. 绘制圆柱3. 绘制长方体4. 绘制球形5. 绘制箭头6. 绘制坐标轴7. 绘制多边形和顶点可以通过o3d.visualization.Visualizer()添加我们需要的组件，我们在下面使用了vis.add_geometry添加了边和点，同样也可以使用它添加上面讲到的长方体、球形等。

下面分别介绍open3d的点云基本操作：可视化、降采样、法向量、裁剪和绘制点云。首先会统一给出代码和注释，然后分别对这些基本操作进行一一解释。

本文是上一篇文章的延续，也是open3d处理点云的高级操作篇。本文将依次介绍open3d如何处理点云边界框、凸包、DBSCAN、RANSCA和隐点移除等操作。

Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。Open3D的核心功能包括：3D 数据结构3D 数据处理算法场景重建表面对齐3D 可视化基于物理渲染 (PBR)支持使用 PyTorch 和 TensorFlow 的 3D 机器学习内核 3D 操作的 GPU 加速在C ++ 和 Python 中可用