點雲的三種可視化方法

1 點雲介紹

點雲數據是來自斯坦福大學的 HDF5 格式數據。HDF5 格式是用於存儲和分發科學數據的一種多對象文件格式。可以用 HDFView 打開文件，查看數據。

1	www = 'https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_ply_hdf5_2048.zip

點雲還有 PLY 格式：PLY 文件格式是 Stanford 大學開發的一套三維 mesh 模型數據格式，圖形學領域最初很多模型都是基於此格式，我使用了此格式的點雲物體文件進行了部分物體的參考和對比。

點雲還有 PCD 格式：一種新的 3D 點雲數據文件格式，是當初爲了解決某些不支持 PCL 爲 3D 點雲處理進行的文件擴展。他的文件頭部具有固定格式，必須用 ASCII 編碼，包含標題、對點雲數據的某些屬性的聲明。PCD 文件可以使用 PCL 庫裏的 PCL_Viewer 打開，從而直接查看到點雲的三維圖像。

MAC 上的 PCL_Viewer 需要裝 PCL 庫，當時配置的一些問題記錄在博客裏了。PCL 在 Mac 上環境問題

2 可視化方法

2.1 Matplotlib 方法

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fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # point_range = range(0, points.shape[0], skip) # skip points to prevent crash point_range = range(0, points.shape[0]) ax.scatter(points[point_range, 0], # x points[point_range, 1], # y points[point_range, 2], # z c=points[point_range, 2], # height data for color cmap='spectral', marker="x") ax.axis('scaled') # {equal, scaled} plt.show()

效果如下：

2.2 PCD 格式轉化用 PCL_Viewer 可視化

對 HDF5 格式的數據進行了重寫爲 PCD 文件格式，主要 就是將數據寫入的時候需要滿足 PCD 文件頂頭部分的特定格式。PCL_viewer 是可視化點雲文件的 PCL 工具，它需要用到 PCL 庫裏的 vtk 庫進 行可視化。

詳情見我的 github 項目裏 點雲分類 的 H5toPcd.py。

2.3 Three.js 網頁可視化

首先構建一個場景，遍歷添加 3D 點雲的所有 點到場景裏，並給點賦值顏色 RGB 值和材質，其實場景就是物體的一個容器。然後設置好相機，相機的角度決定了場景中某一角度的 3D 點雲物體的圖像。相機對 旋轉的點雲拍照，從而渲染顯示在頁面上即可看到可視化的點雲物體了。最後設置 好渲染器。使用渲染器的 render (scene, camera) 函數，設置渲染器的像素和頁面元 素大小，渲染器將相機拍到的圖形渲染顯示在頁面的元素內，從而在頁面中可以看到圖像。

詳情見 github 項目 點雲分類網頁展示 的 draw2.html

Reference

1. 普林斯頓大學 Modelnet 官網，http://modelnet.cs.princeton.edu/ 2018 Princeton Vision &

   Robotics Labs ‒ Department of Computer Science

2. PCL 官網，http://www.pointclouds.org/about/#open 2018/5/23

3. Three.js 官網 https://threejs.org/ 2018/5/23

原文：

https://saruagithub.github.io/2020/01/16/20200116%E7%82%B9%E4%BA%91%E7%9A%84%E4%B8%89%E7%A7%8D%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/

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