Python Open3D：一個強大的3D計算幾何處理庫

Python Open3D是一個優秀的3D計算幾何處理庫，可以方便地進行3D點雲數據、3D物體的可視化、重建和幾何分析。它以Python為核心，是一款非常簡單易用的軟體開發工具。Python Open3D的設計和實現側重於強大的3D處理能力，同時提供了與其它開源軟體的兼容性。

一、簡介

Python Open3D是一個輕量級但功能強大的3D計算幾何處理庫。該軟體庫由Institute of Visual Computing (IVC)發起，目前已經在GitHub上開源。Python Open3D支持各種各樣的3D數據形式，包括點雲（pointcloud）、三角面片模型、體素和網格。Python Open3D在處理3D數據的同時還支持可視化和重建模型等功能，這些功能大多是通過Python腳本進行實現。Python Open3D還支持3D模型間的轉換和變換的操作，非常適合在3D計算幾何領域進行使用。

二、核心功能

1.點雲與體素

Python Open3D支持各種各樣的3D數據形式，其中最基礎的形式就是點雲和體素。Python Open3D提供了一個PointCloud類，可以方便地創建和處理點雲。同時，Python Open3D也提供了一個VoxelGrid類，可以用來在三維空間中劃分出一組規則的體素。這樣可以方便地將三維點雲數據轉換為更加統一的體素形式，方便進行後續數據的處理。

import open3d as o3d
import numpy as np
 
# 創建點雲
pointcloud = o3d.geometry.PointCloud()
# 設置點雲坐標
pointcloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(
[[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0],
[0, 0, 0],
[1, 1, 1],
[1, 0, 1]], dtype=np.float64))
 
# 保存點雲
o3d.io.write_point_cloud("pointcloud.ply", pointcloud)
 
# 載入點雲
pointcloud_load = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")

上面的代碼展示了如何利用Open3D庫創建和讀取一個點雲。我們可以得到點的坐標，以及讀取和寫入點雲文件.

2.網格

Python Open3D不僅支持點雲和體素，還支持網格（Triangle Mesh）的處理。Python Open3D中的網格是由三角面片三元組定義的，並附帶了面片的法向量和顏色等信息。Python Open3D支持簡單的網格操作，如面片頂點的查詢、網格旋轉等操作。

import open3d as o3d
import numpy as np
 
# 創建立方體點雲
cube = o3d.geometry.TriangleMesh.create_box()
# 旋轉立方體
cube.rotate([np.pi/4, np.pi/4, np.pi/4], center=[0, 0, 0])
# 將立方體放入網格
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh()
mesh = mesh + cube
# 顯示網格
o3d.visualization.draw_geometries([mesh])
 
# 保存網格數據
o3d.io.write_triangle_mesh("mesh.ply", mesh)
 
# 載入網格數據
mesh_load = o3d.io.read_triangle_mesh("mesh.ply")

3.幾何變換

Python Open3D提供了各種形式的幾何變換（Geometric Transformations），包括旋轉、平移、縮放、變形等。幾何變換是3D計算幾何中的常用操作，通過變換可以實現利用已知模型數據生成新的模型數據。Python Open3D中的幾何變換都繼承了open3d.geometry.Geometry3D類，這樣就可以方便地對不同類型的3D數據進行統一的變換。

import open3d as o3d
import numpy as np
 
# 載入點雲數據
pointcloud_load = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")
# 創建一個3x3的位移矩陣
T = np.identity(4)
T[:3, 3] = [1, 2, 3]
# 進行位移變換
transformed_pointcloud = pointcloud_load.transform(T)
# 顯示變換後的點雲
o3d.visualization.draw_geometries([transformed_pointcloud])

三、應用場景

1.3D物體檢測

Python Open3D庫的強大功能可以方便地應用於3D物體檢測中。通過對場景中的3D點雲進行分析和處理，可以實現3D物體的檢測和追蹤。通過利用Open3D庫提供的體素進行點雲數據的劃分和坐標系的轉換，可以快速地實現物體檢測。

import open3d as o3d
import numpy as np
 
# 讀取點雲數據
pointcloud = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")
 
# 設置體素的大小
voxel_grid = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pointcloud, voxel_size=0.05)
# 顯示體素
o3d.visualization.draw_geometries([voxel_grid])

2.3D物體重建

Python Open3D庫可以方便地進行點雲數據的重建和構造，通過對點雲數據的重建和處理，可以生成3D物體的模型數據，進一步實現3D物體的重建和構造。Python Open3D庫提供非常豐富的3D計算幾何處理和重建模型的相關函數，能夠很好的滿足3D物體重建的要求。

import open3d as o3d
import numpy as np
 
# 讀取點雲數據
pointcloud = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")
 
# 建立有向點雲
downpcd = pointcloud.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)
downpcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.05, max_nn=50))
downpcd.orient_normals_towards_camera_location()
downpcd.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])
 
# 顯示有向點雲
o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])

3.點雲配准

Python Open3D庫中的點雲配准功能可以方便地進行3D數據的對齊操作，使得不同掃描點雲之間能夠進行拼合和匹配。通過調用Open3D提供的ICP等配准演算法，可以實現對3D數據的精準配准。

import open3d as o3d
import numpy as np
 
# 讀取點雲數據
source = o3d.io.read_point_cloud("source.ply")
target = o3d.io.read_point_cloud("target.ply")
 
# 進行點雲配准
trans_init = np.asarray([[0.862, 0.011, -0.507,  0.5],
                         [-0.139,  0.967, -0.215,  0.7],
                         [ 0.487,  0.255,  0.835, -1.4],
                         [ 0.0, 0.0, 0.0, 1.0]])
source.transform(trans_init)
 
draw_registration_result(source, target, trans_init)
 
reg_p2p = o3d.registration.registration_icp(
    source, target, 0.02, trans_init,
    o3d.registration.TransformationEstimationPointToPoint())
 
draw_registration_result(source, target, reg_p2p.transformation)

四、總結

Python Open3D是一種非常優秀的3D計算幾何處理庫，其豐富的3D處理能力和簡單易用的介面使其在3D計算幾何領域得到越來越廣泛的應用和受到越來越多開發人員的喜愛。通過Python Open3D的強大功能，我們可以更加方便地進行3D點雲數據、3D物體的可視化、重建和幾何分析，從而更加便捷、高效地進行3D計算幾何領域的應用開發。