Open3D 使用numpy(2)——保存RGB颜色【2025最新版】

已于 2025-01-01 09:51:21 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 计算机视觉 算法 3d
于 2022-01-23 08:48:09 首次发布
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本文详细介绍了如何利用Open3D和NumPy来生成并保存3D点云的颜色。内容涵盖算法原理，包括点云颜色的赋值方法及颜色范围限制。此外，提供了两种不同的方式来设定单一颜色，并展示了具体的结果。

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博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。

一、算法原理

1、概述

  Open3D中的所有数据结构都与NumPy兼容。下面的教程使用NumPy生成颜色，使用opend3d将颜色赋值给pcd点云，然后保存至本地文件夹。

2、主要函数

pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(col
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使用NumPy保存RGB颜色
.
03-30 599
在Open3D中，每个点都包含三个坐标和一个RGB颜色值。本文将通过使用NumPy数组来存储RGB颜色信息，并将其应用于Open3D中的点云数据。本文介绍了使用NumPy数组来操作Open3D点云数据中的RGB颜色值的方法，并提供了一些示例程序。该程序从一个PLY文件中读取点云数据，然后为每个点赋予一个与其高度相关的RGB颜色值，并将新的点云数据保存到另一个PLY文件中。格式将RGB颜色值应用于点云数据中，最后将新的点云数据保存到另一个PLY文件中。格式，将RGB颜色值应用于点云数据中，最终可视化点云。
使用Numpy保存RGB颜色数据——Open3D
.
03-30 659
在Open3D中，我们可以使用NumPy数组来表示图片的RGB颜色，然后将其保存到硬盘上。最后，我们可以将点云及其RGB颜色数据保存为.ply文件。Open3D支持保存多种数据格式，如.ply，.xyz，.pcd等。在这个示例中，我们使用NumPy创建了一个带有随机颜色的点云，并将其保存为.ply文件。为了演示如何保存RGB颜色数据，我们将创建一个简单的点云，并为每个点设置颜色。在这个示例中，我们需要使用Open3D和NumPy。现在，我们可以打开生成的.ply文件，并检查是否正确保存了RGB颜色数据。
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C++版本Open3D实现模型随机渲染颜色。
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本文内容来自官网教程翻译，文中代码略有修改。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月23日。
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红色RGB(230,26,26) 转换为 Open3D红色是RGB(0.9,0.1,0.1)open3D的颜色是用小数表示的，和我们正常0-255不一样。计算机颜色值=255*Open3D颜色值。Open3D颜色值=计算机颜色值/255。Open3D颜色值= value/255。计算机颜色=255*open3D颜色值。
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cv2.imread()读取rgba图像为rgb
最新发布
03-18
### 如何使用 `cv2.imread()` 将 RGBA 图像转换为 RGB 格式 `cv2.imread()` 默认情况下不会读取图像的 alpha 通道 (透明度信息)，因此即使输入的是 RGBA 图像，它也只会返回 BGR 格式的三通道图像[^1]。然而，在某些场景下可能需要手动处理 RGBA 图像并将其转换为 RGB 格式。 以下是具体的实现方式： #### 方法一：通过 OpenCV 自带功能 OpenCV 提供了多种标志来控制图像的读取模式。可以通过设置不同的 flags 来改变行为。例如，使用 `cv2.IMREAD_COLOR` 或者直接传递整数值 `1` 可以强制只读取前三个通道 (RGB/BGR)[^4]。由于 `cv2.imread()` 不会自动保留 alpha 通道的信息，这种方法适用于大多数情况下的简单转换需求。 ```python import cv2 # 使用 IMREAD_COLOR 标志加载图片，默认去掉 Alpha 通道 image_bgr = cv2.imread('rgba_image.png', cv2.IMREAD_COLOR) # 如果需要转成标准 RGB 模式而非 BGR，则需额外操作 image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) ``` #### 方法二：先用其他库读取再转换至 CV2 格式 有时为了更灵活地处理带有 Alpha 通道的数据，可以选择借助第三方工具如 Pillow (`PIL.Image`) 进行初步解析后再交给 OpenCV 处理。此过程需要注意不同框架间色彩空间定义差异——比如 PIL 是基于自然视觉习惯采用 RGB 排列次序；而 OpenCV 则相反地选择了计算机图形学领域更为常见的 BGR 表达形式[^3]。 ```python from PIL import Image import numpy as np import cv2 # 使用 PIL 打开文件，支持完整的 RGBA 数据结构 pil_img = Image.open('rgba_image.png') # 转换成 NumPy 数组，并丢弃最后一个维度上的 A 值 np_array_rgba = np.array(pil_img) np_array_rgb = np_array_rgba[:, :, :3] # 若后续还需配合 OpenCV 工作则应进一步调整颜色布局方向 bgr_version_for_cv2 = cv2.cvtColor(np_array_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR) ``` 以上两种途径均能有效达成目标即将原始包含透明层在内的四维像素矩阵简化降级成为普通的三维表征样式。具体选用哪一种取决于实际应用场景以及个人偏好等因素影响。 ### 注意事项 - 当涉及复杂图像编辑任务时建议优先考虑利用专门设计用于此类工作的软件包或者服务端解决方案而不是单纯依赖基础级别的 API 函数完成全部工作流程。 - 对于特殊类型的高精度浮点数编码或者是更高比特率存储格式的支持程度也可能因版本更新等原因存在变化，请始终查阅最新官方文档获取最精确指导说明[^5]。
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