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  • 安装open3d复盘 在安装open3d以及一些比较不常用的库的时候,conda就会报如下图的错误: 1.踩过的坑 搜索关键词“安装open3d http错误”,大量相关的博客的解决方法无非就是四种: 换清华源 改.condarc文件 清华源...

    安装open3d复盘

    在安装open3d以及一些比较不常用的库的时候,conda就会报如下图的错误:
    在这里插入图片描述

    1.踩过的坑

    搜索关键词“安装open3d http错误”,大量相关的博客的解决方法无非就是四种:

    • 换清华源
    • 改.condarc文件
    • 清华源的https改成http
    • 检查环境变量是否配置正确(用户path、系统path)

    但是很可惜,这些方法对我的电脑都不奏效

    2.解决

    终于在github的一个关于conda的论坛上找到了解决方法:https://github.com/conda/conda/issues/9746

    主要做法就是:

    1. 分别把Anaconda3\Library\bin文件夹下的libcrypto-1_1-x64.dlllibcrypto-1_1-x64.pdb
      libssl-1_1-x64.dlllibssl-1_1-x64.pdb共四个文件复制到Anaconda3\DLLs下
    2. 打开conda prompt, 输入conda install -c open3d-admin open3d
    3. 安装成功

    3.心得

    1. 英文的解答虽然难读,但却是第一手资料,一般比博客的质量更高

    2. 在debug的过程中,要适时停下来缕清思路,避免做无用功

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  • open3d安装笔记

    2021-12-04 23:09:48
    使用python进行三维显示的库比较方便的是open3d,在搜索的时候发现存在open3dopen3d-python,应该安装哪个刚开始容易搞不清。这两个都是open3d的官方库,open3d-python是0.7及以前版本的名字,0.8及以后的版本名字...

    使用python进行三维显示的库比较方便的是open3d,在搜索的时候发现存在open3d和open3d-python,应该安装哪个刚开始容易搞不清。这两个都是open3d的官方库,open3d-python是0.7及以前版本的名字,0.8及以后的版本名字是open3d。

    官网:

    http://www.open3d.org/

    open3d · PyPI

    open3d-python · PyPI

    open3d:

     open3d-python:

     

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  • docker下open3d安装记录

    2021-12-10 11:48:00
    1 理论上 pip install open3d就行了,但是是在docker下安装 很多依赖都是没有的,pip install 后import 会报错, 如:…while loading shared libraries: libc++.so.1 cann… 特此记录 需要安装依赖: apt-get ...

    1 理论上 pip install open3d就行了,但是是在docker下安装

    很多依赖都是没有的,pip install 后import 会报错,
    如:…while loading shared libraries: libc++.so.1 cann… 特此记录

    需要安装依赖:

    apt-get update
    apt-get install libc++1
    

    然后缺什么包就再安装什么就ok ,如plyfile。

    pip3 install plyfile
    
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  • 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...

    1. open3d简介、安装与测试

    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
    • 安装

    python版本的open3d安装很简单,直接执行下列命令即可(使用了镜像安装)

    pip3 install open3d -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    • 测试

    直接运行下列命令测试是否安装成功,如果没有报错,则安装成功!

    python -c "import open3d as o3d; print(o3d)"
    

    2. 读写点云数据并可视化

    open3d可以通过文件扩展名自动推断文件类型,下面是支持的点云文件类型。

    FormatDescription
    xyz每一行包括 [x,y,z] 三个值,x,y,z 是三维坐标
    xyzn每一行包括 [x,y,z,nx,ny,nz] 六个值,其中nx,ny,nz 是法线
    xyzrgb每一行包括 [x,y,z,r,g,b] 六个值,这里r,g,b的范围在[0,1]的浮点数
    pts第一行是一个整数,表示点的个数,之后的每一行可以是下列格式之一:[x, y, z, i, r, g, b], [x, y, z, r, g, b], [x, y, z, i] or [x, y, z],其中x,y,z和i是double类型,r,g,b是uint8类型。
    ply这个格式可以包含点云和网格数据,可以参考链接
    pcdPoint Cloud Data

    也可以显示的指定文件类型,这样将会忽略文件扩展名。

    #忽略.txt格式,读取的格式为xyz
    pcd =o3d.io.read_point_cloud("../../my_points.txt",format='xyz')
    

    下列代码功能:读取一个pcd文件,并显示,同时将读取的pcd文件进行写入,生成copy_of_fragment.pcd文件。

    import open3d as o3d
    
    pcd = o3d.io.read_point_cloud("../test_data/fragment.pcd") # 读取pcd文件
    
    print(pcd) #只是简单的打印信息:PointCloud with 113662 points.
    
    #显示,zoom等信息是一些可选项
    o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
    # o3d.visualization.draw_geometries([pcd], zoom=0.3412,
    #                                   front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
    #                                   lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
    #                                   up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])
    
    # 在同级目录下写入 copy_of_fragment.pcd文件
    o3d.io.write_point_cloud("copy_of_fragment.pcd", pcd)
    

    显示效果:
    在这里插入图片描述

    3. 读写网格(mesh)数据并可视化

    与点云的数据结构相比,网格(mesh)数据具有定义三维曲面的三角形。默认情况下,Open3D尝试通过文件扩展名推断文件类型。支持以下网格文件类型:

    格式描述
    ply同点云
    stl请查看链接
    obj请查看链接
    off请查看链接
    gltf请查看链接

    代码举例:

    import open3d as o3d
    
    mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("../test_data/knot.ply")
    print(mesh) #打印简单的信息:TriangleMesh with 1440 points and 2880 triangles.
    
    # 写入(这里是复制)一份新数据
    o3d.io.write_triangle_mesh("copy_of_knot.ply", mesh)
    
    #显示
    o3d.visualization.draw_geometries([mesh])
    

    输出显示效果:

    在这里插入图片描述

    4. 读写图像(rgbd)数据并可视化

    下面的程序先读入jpg的普通图片和png的深度图片,然后合成rgbd的深度图像。

    import open3d as o3d
    
    color_raw = o3d.io.read_image("../test_data/RGBD/color/00000.jpg")
    depth_raw = o3d.io.read_image("../test_data/RGBD/depth/00000.png")
    #创建一个rgbd图像
    rgbd_image = o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(
        color_raw, depth_raw)
    print(rgbd_image)
    
    #使用matplotlib显示图像
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.title('Redwood grayscale image')
    plt.imshow(rgbd_image.color)
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.title('Redwood depth image')
    plt.imshow(rgbd_image.depth)
    plt.show()
    
    #rgbd 转==》pcd ,并显示
    pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(
        rgbd_image,
        o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(
            o3d.camera.PinholeCameraIntrinsicParameters.PrimeSenseDefault))
    # Flip it, otherwise the pointcloud will be upside down
    pcd.transform([[1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, 1]])
    o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
    
    
    # image的读取与写入
    
    img = o3d.io.read_image("../test_data/lena_color.jpg")
    print(img)
    '''
    输出:
    Image of size 512x512, with 3 channels.
    Use numpy.asarray to access buffer data.
    '''
    # 写入(这里是拷贝)一份新的image数据
    o3d.io.write_image("copy_of_lena_color.jpg", img)
    

    输出:

    RGBDImage of size 
    Color image : 640x480, with 1 channels.
    Depth image : 640x480, with 1 channels.
    Use numpy.asarray to access buffer data.
    

    matplotlib显示图像效果:
    在这里插入图片描述
    RGBD转PCD显示效果:
    在这里插入图片描述

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    2021-01-13 12:57:08
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