Python三种点云可视化方案：mayavi、matplotlib、CloudCompare。

方案一：mayavi可视化点云

安装方式：

pip install mayavi

可视化代码：其中'airplane_0001.txt'数据下载地址为：modelnet40点云样例数据-深度学习文档类资源-CSDN下载

from mayavi import mlab
import numpy as npdef viz_mayavi(points):x = points[:, 0]  # x position of pointy = points[:, 1]  # y position of pointz = points[:, 2]  # z position of pointfig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 360)) #指定图片背景和尺寸mlab.points3d(x, y, z,z,          # Values used for Color，指定颜色变化依据mode="point",colormap='spectral', # 'bone', 'copper', 'gnuplot'# color=(0, 1, 0),   # 也可以使用固定的RGB值)mlab.show()
points = np.loadtxt('airplane_0001.txt', delimiter=',')
viz_mayavi(points)

显示结果：

方案二、matplotlib可视化点云

代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef viz_matplot(points):x = points[:, 0]  # x position of pointy = points[:, 1]  # y position of pointz = points[:, 2]  # z position of pointfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.scatter(x,   # xy,   # yz,   # zc=z, # height data for colorcmap='rainbow',marker="x")ax.axis()plt.show()points = np.loadtxt('airplane_0001.txt', delimiter=',')
viz_matplot(points)

显示结果：

方案三、CloudCompare可视化点云

直接用软件打开，无需安装。CloudCompare下载地址：CloudCompare点云可视化软件-深度学习文档类资源-CSDN下载。

显示结果：

Mayavi常用函数

from mayavi import mlabfig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 360)) #指定图片背景和尺寸mlab.points3d(x, y, z,z,          # Values used for Color，指定颜色变化依据mode="point",colormap='spectral', # 'bone', 'copper', 'gnuplot'# color=(0, 1, 0),   # 也可以使用固定的RGB值)opacity=1.0  # 不透明度，取值范围0-1。0.0表示完全透明，1.0表示完全不透明
color=(1, 1, 1)  # RGB数值，每个数的取值范围均为0-1。例：(1, 1, 1)表示白色。
colormap='spectral'  #  不同的配色方案mlab.show()#显示结果# 2D data
img = xxxx  # img is a 2D nunmpy array
mlab.imshow(img) #显示二维结果
mlab.surf()
mlab.contour_surf()
mlab.mesh()             #将物体表面以网格（mesh）的形式展示出来，即坐标空间的网格化。# 参数:representation = 'wireframe' 可以仅绘制线框。
# 参数:representation = 'surface' 为default值，绘制完整曲面。mlab.mesh(x, y, z, representation='wireframe', line_width=1.0 )

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