Open3d 获取渲染和固定视角json文件及读入

1. Open3d的渲染交互

在使用open3d对点云进行可视化，使用一个自己喜欢的渲染风格是很有必要的，open3d提供了一个调节渲染的方法，当你运行程序，打开open3d的窗口，鼠标点击窗口，按H就会弹出，交互命令的帮助，如下图所示：

上面的命令有些多，大家可以对照英文意思去使用，个人觉得比较立竿见影的就是 – Color control – 部分，大家可以自己试一试，我比较喜欢Color map options。open3d这个库有一个很大的问题，就是他的render mode control 里面的增加线宽暂不好用，如果好用了请通知我。

保存渲染结果到json文件中

当调整好渲染风格后，可以按O键获取当前的渲染设置

保存渲染图片

当你调整好后，想要保存图片按P就可以截取当前的窗口图片
剩余的功能大家自己探索

2.获取视角json文件

通过如下代码就可以获取视角json文件

import os
import numpy as np
import struct
import open3d
import timefrom open3d import visualizationdef read_bin_velodyne(path):pc_list = []with open(path, 'rb') as f:content = f.read()pc_iter = struct.iter_unpack('ffff', content)for idx, point in enumerate(pc_iter):pc_list.append([point[0], point[1], point[2]])return np.asarray(pc_list, dtype=np.float32)def save_view_point(pcd, filename):vis = visualization.Visualizer()vis.create_window(window_name='pcd', width=1440, height=1080)vis.add_geometry(pcd)vis.get_render_option().load_from_json('renderoption.json')vis.run()  # user changes the view and press "q" to terminateparam = vis.get_view_control().convert_to_pinhole_camera_parameters()open3d.io.write_pinhole_camera_parameters(filename, param)# vis.destroy_window()def load_view_point(pcd, filename):vis = visualization.Visualizer()vis.create_window(window_name='pcd', width=1440, height=1080)ctr = vis.get_view_control()param = open3d.io.read_pinhole_camera_parameters(filename)vis.add_geometry(pcd)vis.get_render_option().load_from_json('renderoption.json')ctr.convert_from_pinhole_camera_parameters(param)vis.run()vis.destroy_window()if __name__ == "__main__":example = read_bin_velodyne("data\\object\\training\\velodyne\\000010.bin")  # 传入自己当前的pcd文件pcd = open3d.geometry.PointCloud()pcd.points = open3d.utility.Vector3dVector(example)save_view_point(pcd, "BV_1440.json")  # 保存好得json文件位置load_view_point(pcd, "BV_1440.json")  # 加载修改时较后的pcd文件

成功获取需要的json文件需要注意2点

传入一张pcd文件，注意路径不易出错
视角的json文件需要跟你可视化的窗口的尺寸对应上，才有效，
尺寸分别在load_view_point函数和save_view_point函数第二行

3.在代码中读入视角json和渲染json

这是我之前博客的代码加载的示范，可以看那篇文章整体的使用情况。

def draw_3dframeworks(vis,points):position = pointspoints_box = np.transpose(position)lines_box = np.array([[0, 1], [1, 2], [0, 3], [2, 3], [4, 5], [4, 7], [5, 6], [6, 7],[0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7], [0, 5], [1, 4]])colors = np.array([[1., 0., 0.] for j in range(len(lines_box))])line_set = o3d.geometry.LineSet()line_set.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_box)line_set.lines = o3d.utility.Vector2iVector(lines_box)line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)render_option.line_width = 5.0vis.update_geometry(line_set)render_option.background_color = np.asarray([1, 1, 1])# vis.get_render_option().load_from_json('renderoption_1.json')render_option.point_size = 4#param = o3d.io.read_pinhole_camera_parameters('BV.json')print(render_option.line_width)ctr = vis.get_view_control()vis.add_geometry(line_set)#ctr.convert_from_pinhole_camera_parameters(param)vis.update_geometry(line_set)vis.update_renderer()
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对应的API为如下所示。

    vis.get_render_option().load_from_json('renderoption_1.json')param = o3d.io.read_pinhole_camera_parameters('BV.json')

通过以上操作就可以获得比较美观的可视化效果了：

通过如上方法就可以实现，对渲染效果和视角进行固定，保证你产出的图片是同一风格。如果要动态的显示点云，固定视角是必不可少的。

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