• pcd点云的存储形式一共有两种，分别是binary和ascll码的形式，其详解见https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/107187907

• 前期准备：
  open3d的安装：
  pip install open3d
  pip install open3d-python==0.7.0.0 （这个必须有）

1.可视化代码

#coding=utf-8
import open3d as o3d
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True) # 取消默认科学计数法，open3d无法读取科学计数法表示
data = np.load('./Area_1_conferenceRoom_1.npy')
b = np.array([1 , 1, 1,255, 255, 255]) # 每一列要除的数
np.savetxt('./scene.txt', data[:,:6]/b)
# 读取点云并可视化
pcd =o3d.io.read_point_cloud('./scene.txt', format='xyzrgb') # 原npy文件中的数据正好是按x y z r g b进行排列
print(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], width=1200, height=600)

  

 

  
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2.代码分析

• 加载数据

  data = np.load('./Area_1_conferenceRoom_1.npy') 
  
      
  
     
  
      
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  这时候的数据大小要分清，一般是n * 6，这里的6维分别指的XYZRGB;
  但是我的S3dis数据集是n * 7，最后一位是标签，所以需要把最后一维去掉。

• 维度减少

  np.savetxt('./scene.txt', data[:,:6]/b)
  
      
  
     
  
      
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• rgb范围减少
  原数据中rgb值的范围为0-255，而open3d需要调整为0-1。所以需要数组中指定列除以一个255，即将最后3列除以255，最后保存为txt文件

  b = np.array([1 , 1, 1,255, 255, 255]) # 每一列要除的数
  np.savetxt('./scene.txt', data[:,:6]/b)
  
      
  
     
  
      
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  如果不进行减少的话，可能会报错：[Open3D WARNING] [ViewControl] SetViewPoint() failed because window height and width are not set.

3.可视化txt文件

因为npy文件，无法直接可视化，所以需要转换成txt文件，最后再利用open3d可视化。

# 读取点云并可视化
pcd =o3d.io.read_point_cloud('point_cloud/scene.txt'， format='xyzrgb') # 原npy文件中的数据正好是按x y z r g b进行排列
print(pcd)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], width=1200, height=600)


  

 

  
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参考链接：https://blog.csdn.net/zyoung17/article/details/106963253/

文章来源: blog.csdn.net，作者：Studying_swz，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/123178985