02-open3D点云可视化

最新推荐文章于 2025-11-19 08:47:54 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-19 08:47:54 发布 · 318 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #3d #jupyter #pycharm #矩阵

本文介绍了Open3D库中三维变换的实现，包括平移、旋转、缩放和变换矩阵，以及与numpy的互转操作，重点讲解了旋转向量、欧拉角和四元数在表示旋转时的优势与不足。

三维变换：
三维变换主要包括：平移、旋转、缩放
在open3d中，针对三维对象的变换主要有translate、rotate、scale和transform

Translate 平移
在这里插入图片描述
• Rotate 旋转
在这里插入图片描述
• Scale 缩放
在这里插入图片描述
• Transform 变换矩阵（4*4）
在这里插入图片描述
三维旋转：
旋转矩阵（最终都以此进行）：用九个数来表示三个自由度，矩阵中的每一列表示旋转后的单位向量方向，缺点是有冗余性，不紧凑。
旋转向量：用一个旋转轴和一个旋转角来表示旋转，但是因为周期性，任何2nπ的旋转等价于没有旋转，具有奇异性。
欧拉角：将旋转分解为三个分离的转角，常用在飞行器上，但因为万向锁问题（Gimbal Lock) 而同样具有奇异性。
四元数：是一种紧凑、易于迭代、又不会出现奇异值的表示方法。它在程序中广为使用，例如ROS和几个著名的SLAM公开数据集、g2o等程序都使用四元数记录机器人的姿态

Open3D与numpy互转：
Numpy 转 open3d.pointcloud
主要借助Vector3dVector函数，对其进行直接赋值
pcd = o3d.geometry.PointCloud(

最低0.47元/天 解锁文章
Open3D点云可视化：使用快捷键操作可视化窗口
LpmShell的博客
09-27 384
其中，点云可视化是Open3D的一个重要特性，它允许用户以直观的方式查看和分析点云数据。总结：本文介绍了如何使用Open3D库进行点云可视化，并展示了一些常用的快捷键操作来控制可视化窗口。通过使用这些快捷键，用户可以更好地探索和分析点云数据，以便进行更深入的研究和应用。现在，我们已经创建了一个点云可视化窗口，并将点云添加到窗口中。通过运行上述代码，您将能够打开一个点云可视化窗口，并使用快捷键进行交互操作，以控制视角的平移、旋转和缩放等操作。接下来，我们将创建一个简单的点云对象，并将其可视化。
Open3D点云镜像变换：如何快速实现点云数据的镜像处理？
.
03-30 1130
该函数需要指定一个3*3的变换矩阵，用于描述点云镜像需要进行的变换方向。因此，通过指定不同的变换矩阵，即可实现在不同方向上进行镜像变换的操作。然后，定义一个3*3的变换矩阵，其中第一行为(-1,0,0)，表示在x轴方向上进行镜像变换；点云镜像变换是点云数据处理中常用的一种方法，可以通过将点云数据进行镜像对称，得到与原始点云形状相反的形态，广泛应用于数据增强、模型训练等领域。综上所述，点云镜像变换是点云数据处理中常用的一种方法，可以通过Open3D的transform_points函数实现。
使用open3D可视化各种类型的点云数据
weixin_45783508的博客
02-16 1000
【代码】使用open3D可视化各种类型的点云数据。
open3d实现点云凸包检测并可视化
qhu1600417010的博客
08-16 1003
代码】open3d实现点云凸包检测并可视化。
Open3d学习计划——5（变换）
梦醒Blue的博客
05-29 6585
Open3d学习计划——5（变换） 欢迎大家关注“点云PCL”公众号，进入群聊一起学习。 Open3d的几何类型有许多变化方法。在本节教程中我们将会展示如何使用旋转(rotate)，平移(translate)，缩放(scale)和变换(transform)。 平移(translate) 这里我们展示的第一个算法是平移。平移算法就是通过单个三维向量 ttt 来平移所有点/顶点，vt=v+tv_{t} = v + tvt​=v+t。下面的代码展示了网格分别在x方向和y方向平移一次的结果。 mesh = o3d.
Open3D点云可视化
old_power的博客
06-09 839
Open3D是一个高效的3D数据处理开源库，支持点云和网格处理。它提供点云读写、滤波、可视化等功能，支持PLY、PCD等格式。通过示例代码展示了基础点云可视化方法，以及进阶处理技巧，包括深度范围筛选、镜像调整、背景和点大小设置。优化后的可视化效果更清晰，能有效去除无效远点并改善显示效果。
人工智能-项目实践-可视化-visualization点云可视化(open3D, mayavi, rviz(ros), PCL等
12-23
人工智能-项目实践-可视化-visualization点云可视化(open3D, mayavi, rviz(ros), PCL等) Visualization可视化 open3D [python] mayavi[python] matplolib [python] rviz(ROS) topic可视化 [c++][python] pcl 点云...
3.3 点云可视化——open3D可视化
qq625924821的博客
07-16 104
本文介绍了使用Open3D进行三维点云可视化的基本流程和进阶技巧。主要包括：1）基础可视化，通过draw_geometries函数显示点云，并设置视角参数；2）交互式可视化，使用draw_geometries_with_editing等函数实现点选择、裁剪等操作；3）多几何对象可视化，同时显示多个点云或网格。实战部分展示了两个点云的合并与可视化，通过设置不同颜色区分点云，并实现交互式观察。这些功能为三维点云处理提供了直观的分析工具。
激光雷达点云可视化：Open3D与PCL实战
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-19 12万+
激光雷达点云可视化：Open3D与PCL实战 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，该文围绕激光雷达点云可视化，介绍了Open3D与PCL的实战应用。先阐述点云基础概念、特点及可视化意义，接着讲解Open3D的简介、环境配置，以及其在点云读取、显示、颜色设置、下采样和滤波等方面的实战操作，还介绍了PCL的基础、环境配置及相关实战，包括点云读取、显示、颜色设置、下采样和滤波，同时对比了两者的易用性、功能覆盖、性能和适用场景，给出综合实战案例与常见问题解决方法，为点云可视化处理提供了全面指导。
Open3D 点云的旋转与平移
纵马踏花向自由
07-01 1925
在Open3D中，点云的旋转和平移是通过几何变换来实现的。几何变换可以应用于点云对象，使其在空间中移动或旋转到新的位置和方向。这些变换在许多计算机视觉和机器人应用中非常重要，比如在点云配准、物体跟踪、姿态估计等任务中。
Open3D：从四元数、欧拉角到旋转向量的转换方法
.
03-31 797
而在Open3D中，常用的旋转表示方法有四元数、欧拉角和旋转向量。本文将介绍如何使用Open3D中提供的API，进行四元数、欧拉角和旋转向量之间的相互转换，并给出详细的代码实现。本文介绍了Open3D中的三种旋转表示方法：四元数、欧拉角和旋转向量，并给出了它们之间相互转换的代码实现。在Open3D中，可以使用Rtvec类来处理旋转向量，并支持旋转向量到旋转矩阵、欧拉角和四元数之间的转换。Open3D提供了Quaternion类来处理四元数，并支持四元数到旋转矩阵、欧拉角和旋转向量之间的转换。
3D点云的可视化
qq_43025979的博客
08-29 723
1.激活所在虚拟环境，安装open3d。
点云缩放—python open3d
叶子的博客
04-27 9012
点云三种缩放方法，含数据和源码，python open3d
OpenGL之3D数学的向量和矩阵
╰つ栺尖篴夢ゞ
07-16 581
向量 基本概念 既有大小又有方向的量称之为向量，与之相对应的是标量，标量是只有大小没有方向的量； 在3D笛卡尔坐标系：基本上，一个顶点就是XYZ 坐标空间上的一个位置，而在空间中给定的⼀个位置恰恰是由⼀个单独的 XYZ 定义的，而这样的 XYZ 就是向量; 长度为0的向量称之为零向量，零向量与所有向量平行； 模为1的向量称之为单位向量，单位向量并不是唯一的，每个向量单位化以后都是单位向量； 空间向量长度(向量的模)计算公式： math3d库，有2个数据类型，能够表示一个三维或者四维向量： M3DVe
Open3D处理点云数据(一)点云文件读取、写入、显示
xiaoyaolangwj的博客
06-09 1万+
import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.geometry.PointCloud() # pcd类型的数据。 np_points = np.random.rand(100, 3) # 随机生成点云 # print(np_points.shape) # pcd = o3d.io.read_point_cloud("1.csv") # 将点云转换成open3d中的数据形式并用pcd来保存，以方便用open3d处理 pcd.points.
使用python-open3d给rosbag点云加载包围盒框(2)
qq_39311949的博客
08-19 423
import rospy import open3d as o3d import numpy as np from sensor_msgs.msg import PointCloud2 from sensor_msgs import point_cloud2 global d d = None def callback_pcl(data): global d d=data def Point_cloud(): global d ss=point_cloud2.read_
Open3D与numpy点云数据格式相互转换
非晚非晚的博客
06-27 1179
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。
Open3D点云按XYZ轴旋转
easyboot的专栏
02-22 681
创建了一个箭头，默认箭头是朝上的。修改让点云按照X轴旋转180.
点云 3D 可视化 - Open3D 库
77wpa的博客
03-10 7358
点云 3D 可视化 - Open3D 库1. 文章信息2. Open3D 库简介2. 3D 可视化使用 1. 文章信息 （1）标题：Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing (2018) （2）文章链接：https://arxiv.org/pdf/1801.09847.pdf （3）Open3D 库网址：http://www.open3d.org/ 2. Open3D 库简介 Open3D 是一个开源库，支持快速开发处理 3D 数据的软件。Open3D
DAIR-V2X 点云可视化
04-03
<think>好的，我现在需要帮助用户寻找关于DAIR-V2X点云可视化的实现方法或工具。首先，我要回忆一下用户提供的引用内容。根据引用[2]，用户提到通过修改config.yaml文件中的路径，将DAIR-V2X数据集转换为KITTI格式，然后存放在kitti_format文件夹中，并提到了3D可视化。这可能意味着他们已经有了一些脚本或工具来进行数据转换和可视化。 接下来，我应该考虑用户的需求是具体的实现步骤或可用工具。用户可能希望知道如何将DAIR-V2X的点云数据正确转换，并使用现有的可视化工具进行展示。常见的点云可视化工具包括Open3D、PCL和Mayavi，这些工具支持KITTI格式的数据，所以转换后的数据可以方便地使用这些库进行可视化。 然后，我需要检查用户提供的引用是否有具体的代码或步骤。引用[2]中提到了修改配置文件路径和转换数据格式的步骤，但没有给出具体的代码。因此，在回答时需要建议用户查阅相关的开源代码库，比如DAIR-V2X的官方GitHub仓库，通常这些仓库会提供数据预处理和可视化的示例代码。 此外，用户可能需要知道如何调整配置文件和路径，确保转换后的数据能够被正确读取。可能还需要指导用户安装必要的依赖库，比如Python的Open3D或Mayavi库，并编写简单的脚本加载点云文件进行可视化。 需要注意的是，用户可能在转换数据格式时遇到路径错误或格式不匹配的问题，因此建议用户仔细检查配置文件中的路径设置，并确保文件结构符合要求。同时，提醒用户参考官方文档或社区资源来解决常见问题。 总结一下，回答应该包括以下几个步骤：数据格式转换（DAIR-V2X转KITTI）、选择可视化工具（如Open3D）、编写可视化脚本、处理可能遇到的问题。同时，引用用户提供的参考资料中的步骤，确保回答与用户已有的信息一致，并补充必要的细节和工具推荐。</think>关于DAIR-V2X点云数据可视化实现方法，根据引用内容可整理为以下步骤： ### 一、数据格式转换 1. 需将DAIR-V2X原生数据转换为KITTI格式 2. 修改配置文件`config/config.yaml`中的路径参数： ```yaml kitti_format: /path/to/kitti_format # 转换结果存放路径 source_format: /path/to/DAIR-V2X # 原始数据集路径 ``` 3. 通过官方提供的转换脚本生成标准化点云数据[^2] ### 二、可视化工具选择 推荐使用以下开源工具实现3D点云可视化： 1. **Open3D**：支持Python/C++的轻量级可视化库 ```python import open3d as o3d pcd = o3d.io.read_point_cloud("kitti_format/000001.bin") o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ``` 2. **PCL**：经典点云处理库，支持KITTI格式数据读取 3. **Mayavi**：适合科研场景的Python可视化工具 ### 三、实现建议 1. 官方仓库通常包含可视化示例代码（建议访问DAIR-V2X的GitHub仓库） 2. 注意点云坐标系的转换，DAIR-V2X采用激光雷达坐标系 3. 可结合标注数据实现目标框叠加显示
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值