pyntcloud 是一个 Python 3 库，用于利用 Python 科学堆栈的强大功能处理 3D 点云。
安装
conda install pyntcloud -c conda-forge
或者：
pip install pyntcloud
快速概览
开发者可以从其核心类 PyntCloud 访问 pyntcloud 的大部分功能。
使用 PyntCloud，您可以用最少的代码行执行复杂的 3D 处理操作。例如：
- 从磁盘加载 PLY 点云
- 通过将 RGB 转换为 HSV，添加 3 个新的标量字段
- 从点云构建 voxels 网格
- 构建一个新的点云，只保留与每个占用 voxels 中心最近的点
- 以 numpy 的 NPZ 格式保存新的点云
使用以下简洁的代码：
from pyntcloud import PyntCloud cloud = PyntCloud.from_file("some_file.ply") cloud.add_scalar_field("hsv") voxelgrid_id = cloud.add_structure("voxelgrid", n_x=32, n_y=32, n_z=32) new_cloud = cloud.get_sample("voxelgrid_nearest", voxelgrid_id=voxelgrid_id, as_PyntCloud=True) new_cloud.to_file("out_file.npz")
与其他库的集成
pyntcloud 提供与其他 3D 处理库的无缝集成。
开发者可以使用 from_instance / to_instance 方法从/到许多 3D 处理库创建/转换 PyntCloud 实例：
- Open3D
import open3d as o3d from pyntcloud import PyntCloud # FROM Open3D original_triangle_mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("diamond.ply") cloud = PyntCloud.from_instance("open3d", original_triangle_mesh) # TO Open3D cloud = PyntCloud.from_file("diamond.ply") converted_triangle_mesh = cloud.to_instance("open3d", mesh=True) # mesh=True by default
import pyvista as pv from pyntcloud import PyntCloud # FROM PyVista original_point_cloud = pv.read("diamond.ply") cloud = PyntCloud.from_instance("pyvista", original_point_cloud) # TO PyVista cloud = PyntCloud.from_file("diamond.ply") converted_triangle_mesh = cloud.to_instance("pyvista", mesh=True)
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pyntcloud open3d pyvista pypcl四种格式互换 mark一下 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39902184/article/details/111448142 先介绍三种格式的转换pyntcloud open3d pyvista pyntcloud只支持 "PYVISTA"和 "OPEN3D"之间的转换 import open3d
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pyntcloud是一个python3库，用于利用python科学堆栈的强大功能处理3d点云 与open3d相互转换： import open3d as o3d from pyntcloud import PyntCloud # FROM Open3D original_triangle_mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("diamond.ply") cloud
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在python安装目录的Scripts文件夹下，输入cmd pip install open3d 下载以下模块： pip install numpy pip install matplotlib pip install pandas pip install plyfile pip install pyntcloud
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我有一个盒子的图像。我试图检测角点并从圆圈中标记这些角点。我正在为此使用以下代码：
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文：youyou Node Api 升级 由于 Cocos Creator 在 v2.1 支持了 3D 的特性，所以相应节点的 api 也需要由 2D 升级到支持 3D 的使用。 影响比较大的改动是 rotation 的类型将在之后的版本中从 Number 改为 cc.Quat，如果要像之前那样在 2D 空间方便旋转节点，那么可以使用 angle 属性。相应的 setRotation 和 getR
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Python还能够创建3d图表。 它涉及将子图添加到现有的二维图并将投影参数指定为3d。 绘制3D图 3dPlot由mpl_toolkits.mplot3d绘制，以将子图添加到现有的2d图。 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt chart = plt.figure() chart3d = c
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情境：我正在尝试使用获取，它使用了两个经过校正的图像（图片可以）。 我使用这些教程来学习如何这样做: 第一教程 第二教程 错误：调用的方法时，程序在运行时崩溃 我尝试了: 1)通过png2pcd转换的图像（命令行:) 2)通过下面的函数从 转换的图像，但没有成功。 将CV：：MAT转换为PCL：：PointCloud的函数 PCL：：AdaptiveCostsoStereoMatching（计算机
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问题内容： 我花了很多时间试图寻找一种简单的方法- 理想情况下，一个神奇的库在那里某个地方可以获取我的3D数据点集，并使用两个正交点在最佳拟合线上返回2个点回归或最小二乘，还返回拟合线的误差。这样的事情存在吗？如果存在，在哪里？ 问题答案： 这很容易做到，但是要自己编写，您将需要特征值求解器或奇异值分解。将（x-xbar，y-ybar，z-zbar）数据的nx3矩阵A创建为列。保存这些列表示以后，
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我正在尝试LWJGL库，但我有点困惑。当我尝试渲染具有2d顶点的四边形时：glVertex2f（0，0）;glVertex2f（0， 1000）;glVertex2f（1000， 1000）;glVertex2f（1000， 0）;，那么一切似乎都很好，但是当我使用下面的代码时，我只看到黑屏。是我使用了错误的坐标，因此它没有显示在屏幕上，还是其他问题？