Open3D 点云法向量3种估计方法及法向量可视化

1）点云读取可视化

原始点云：

2）下采样可视化

下采样：

3）法向量三种估计方式（K近邻估计，半径近邻估计，混合搜索估计）

K近邻估计法向量并可视化：

混合搜索近邻估计可视化

4）点云每个点对应的法向量点存储及可视化

法向量对应的点可视化：

5）法向量点和原始点云同时可视化

原始点云灰色，法向量点绿色

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6）源码

# @Description: <Open3D估计法向量，可视化，存储为文件>

import open3d as o3d
import os

path = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "../"))
path = path + "/pcds/bunny.pcd"
normalPath = path.replace(".pcd", "_normal.pcd")
print(path)
print(normalPath)

print("Load a pcd point cloud, print it, and render it")
pcd = o3d.io.read_point_cloud(path)
pcd.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])  # 把所有点渲染为灰色（灰兔子）
print(pcd)  # 输出点云点的个数
# print(o3d.np.asarray(pcd.points))  # 输出点的三维坐标
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], "Open3D origin points", width=800, height=600, left=50, top=50,
                                  point_show_normal=False, mesh_show_wireframe=False,
                                  mesh_show_back_face=False)

print("Downsample the point cloud with a voxel of 0.002")
downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.002)  # 下采样滤波，体素边长为0.002m
print(downpcd)
o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], "Open3D downsample points", width=800, height=600, left=50, top=50,
                                  point_show_normal=False, mesh_show_wireframe=False,
                                  mesh_show_back_face=False)

print("Recompute the normal of the downsampled point cloud")
# 混合搜索  KNN搜索  半径搜索
# downpcd.estimate_normals(
#     search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.01, max_nn=20))  # 计算法线，搜索半径1cm，只考虑邻域内的20个点
downpcd.estimate_normals(
    search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamKNN(knn=20))  # 计算法线，只考虑邻域内的20个点
# downpcd.estimate_normals(
#     search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(radius=0.01))  # 计算法线，搜索半径1cm，只考虑邻域内的20个点

o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], "Open3D normal estimation", width=800, height=600, left=50, top=50,
                                  point_show_normal=True, mesh_show_wireframe=False,
                                  mesh_show_back_face=False)  # 可视化法线
print("Print a normal vector of the 0th point")
print(downpcd.normals[0])  # 输出0点的法向量值

print("Print the normal vectors of the first 10 points")
print(o3d.np.asarray(downpcd.normals)[:10, :])  # 输出前10个点的法向量

# std::vector<Eigen::Vector3d> with 381 elements. 转换为nparry 以打印访问
# normals = o3d.np.asarray(downpcd.normals)
# print(normals)

# 可视化法向量的点，并存储法向量点到文件
normal_point = o3d.utility.Vector3dVector(downpcd.normals)
normals = o3d.geometry.PointCloud()
normals.points = normal_point
normals.paint_uniform_color((0, 1, 0))  # 点云法向量的点都以绿色显示
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, normals], "Open3D noramls points", width=800, height=600, left=50, top=50,
                                  point_show_normal=False, mesh_show_wireframe=False,
                                  mesh_show_back_face=False)
o3d.io.write_point_cloud(normalPath, normals)