Open3d学习计划——2

在上篇文章，我们介绍了Open3D是什么，和Python版本的如何安装。本篇文章将介绍原文档中Open3D得基础用法,本文翻译文档为0.10.0版本open3d文档，更多之前版本的信息请去查阅官方文档，不同版本API会有少许不同，请注意（如果在使用中提示没有某个类或者函数，就去上篇文章找到官方文档接口，去看看是不是函数发生了变化）。

Python接口

本节将会介绍如何导入open3d包并打印帮助信息。通过下面的代码就可以导入open3d

import open3d as o3d   #导入open3d
pcd = 03d.io.read_point_cloud("../../TestData/ICP/cloud_bin_0.pcd")
print(pcd)
##打印: geometry::PointCloud with 198835 points.

这里是从open3d模块中导入read_point_cloud函数，该函数可以读取点云文件并返回一个Pointcloud实例。print(pcd)可以打印点云的简略信息。

使用内置的帮助功能

help(o3d)可以打印open3d模块文件

help(03d)

Help on package open3d:NAMEopen3dPACKAGE CONTENTScorej_visualizeropen3d_pybind
SUBMODULEScameracolor_mapcudageometryintegrationioodometryregistrationutilityvisualization
DATAnone = <open3d.open3d_pybind.NoneType object>
VERSION0.10.0.0
FILE/home/yixing/miniconda3/envs/open3d3/lib/python3.6/site-packages/open3d/__init__.py

打印open3d中某个类的描述

help(open3d.PointCloud)可以用来打印PointCloud类的描述。

help(o3d.geometry.PointCloud)

因为描述太长就不在这里粘贴出来，感兴趣的请自己尝试

打印open3d中某个函数的描述

help(open3d.io.read_point_cloud)提供了read_point_cloud函数的描述，主要包括输入参数和返回类型。

help(o3d.io.read_point_cloud)

Help on built-in function read_point_cloud in module open3d.open3d_pybind.io:read_point_cloud(...) method of builtins.PyCapsule instanceread_point_cloud(filename, format='auto', remove_nan_points=True, remove_infinite_points=True, print_progress=False)Function to read PointCloud from fileArgs:filename (str): Path to file.format (str, optional, default='auto'): The format of the input file. When not specified or set as ``auto``, the format is inferred from file extension name.remove_nan_points (bool, optional, default=True): If true, all points that include a NaN are removed from the PointCloud.remove_infinite_points (bool, optional, default=True): If true, all points that include an infinite value are removed from the PointCloud.print_progress (bool, optional, default=False): If set to true a progress bar is visualized in the consoleReturns:open3d.geometry.PointCloud

文件IO

这一节将会介绍基本几何图形的读取和写入

点云（Point Cloud）

通过下面的代码读写点云

print("Testing IO for point cloud ...")
pcd = o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/fragment.pcd")
print(pcd)
o3d.io.write_point_cloud("copy_of_fragment.pcd", pcd)>>>>Testing IO for point cloud ...
>>>>geometry::PointCloud with 113662 points.

print()能用来显示点云的摘要.
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。

Format	Description
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]浮动
pts	第一行是一个整数，表示点的个数。之后每一行包括 [x,y,z,i,r,g,b] 七个值，其中rgb的类型为uint8
ply	这个格式可以包含点云和网格数据，详情请参考这个链接
pcd	请看官方给出的php文件，链接
也可以显示的指定文件类型，这样将会忽略文件扩展名。

pcd =o3d.io.read_point_cloud("../../my_points.txt",format='xyz')

网格（Mesh）

通过以下代码可以读写网格数据。

print("Testing IO for meshes ...")
mesh = 03d.io.read_triangle_mesh("../../TestData/knot.ply")
print(mesh)
o3d.io.write_triangle_mesh("copy_of_knot.ply",mesh)>>>>Testing IO for meshes ...
>>>>geometry::TriangleMesh with 1440 points and 2880 triangles.

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。与点云数据一样，会自动通过文件类型推断，支持的mesh数据格式如下。

格式	描述
ply	同点云
stl	请看链接
obj	请看链接
off	请看链接
gltf	请看链接

图像（Image）

通过以下代码可以读写图像数据

print("Testing IO for images ...")
img = o3d.io.read_image("../../TestData/lena_color.jpg")
print(img)
o3d.io.write_image("copy_of_lena_color.jpg", img)>>>>Testing IO for images ...
>>>>Image of size 512x512, with 3 channels.
>>>>Use numpy.asarray to access buffer data.

使用print(img)可以很容易的显示图像的大小。