岛民浩哥的博客

OPEN3D学习笔记（六）Multiway registrationInputPose graphVisualize optimizationMake a combined point cloudMultiway registration多向配准是在全局空间中对齐多个几何图形的过程。通常，输入是一组几何图形（例如，点云或RGBD图像） {Pi}。输出是一组刚性变换{Ti} ，因此变换后的点云{TiPi}在全局空间中对齐。Input读取，并下采样# 返回的是一个list，里面都是降采样的（如果体素大

OPEN3D学习笔记（五）Point cloud outlier removalPrepare input dataSelect down sampleStatistical outlier removalRadius outlier removalPoint cloud outlier removal去除离群点Prepare input data准备输入数据：加载点云文件、进行下采样print("Load a ply point cloud, print it, and render it")

报错类别

OPEN3D学习笔记（四）Global registrationExtract geometric featureGlobal registration这个通常产生不太严格的对齐结果，并用作局部方法的初始化。因为 ICP registration 和Colored point cloud registration都依赖于一个粗略的初始矩阵Extract geometric feature...

这OPEN3D学习笔记（三）RGBD imagesRedwood datasetRGBD imagesOpen3D具有用于图像的数据结构。它支持各种功能，例如read_image，write_image，filter_image和draw_geometries。Open3D图像可以直接与numpy数组转换。Open3D RGBDImage由两个图像RGBDImage.depth和RGBDImage.color组成。我们要求将两个图像注册到相同的相机框架中，并具有相同的分辨率。以下教程显示了如何从许多众

OPEN3D学习笔记（二）Mesh可视化Mesh表面法线估计裁剪Mesh上颜色Mesh网格属性MeshOpen3D具有3D三角形网格的数据结构，称为TriangleMesh。下面的代码显示了如何从层中读取三角形网格并打印其顶点和三角形。print("Testing mesh in open3d ...")mesh = o3dtut.get_knot_mesh()print(mesh)print('Vertices:')print(np.asarray(mesh.vertices)) # 每个

OPEN3D学习笔记（一）安装File IOPointcloudMeshImagePointCloud可视化点云安装这个在linux下，按照官方教程给的提示，没出问题。其中换了清华镜像源可以快一点。File IOPointcloudprint("Testing IO for point cloud ...")pcd = o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/fragment.pcd")print(pcd) # 可以打印这个点云的点数o3d.io.w