pcd文件计算法向量时报错AttributeError: 'open3d.open3d.geometry.PointCloud' object has no attribute 'estimate_normals'
时间: 2023-10-18 13:14:22 浏览: 436
这个报错是因为 `open3d.geometry.PointCloud` 对象没有 `estimate_normals` 方法。你需要先计算点云的法向量,然后再使用 `paint_uniform_color` 等其他方法进行可视化或者其他操作。
以下是计算点云法向量的示例代码:
```python
import open3d as o3d
# 读取点云文件
pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_point_cloud.pcd")
# 计算法向量
pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(
radius=0.1, max_nn=30))
# 打印法向量
print(pcd.normals)
```
你可以根据自己的需求对计算法向量部分的参数进行调整。
相关问题
AttributeError: 'open3d.open3d.geometry.PointCloud' object has no attribute 'estimate_normals'
这个错误提示意思是:`open3d.open3d.geometry.PointCloud` 对象没有 `estimate_normals` 属性。
这可能是因为你的 Open3D 版本太老,没有这个方法。你可以尝试更新 Open3D 到最新版本,或者使用其他计算法线的方法。例如,你可以使用 `open3d.geometry.KDTreeFlann` 类来计算点云的法线。以下是一个示例代码:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
pcd = o3d.io.read_point_cloud("your_point_cloud.pcd")
pcd.estimate_normals()
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
```
你可以将 `estimate_normals()` 替换为以下代码来使用 KDTree 方法计算法线:
```python
with o3d.utility.VerbosityContextManager(o3d.utility.VerbosityLevel.Debug) as cm:
pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))
```
如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息以便我更好地帮助你。
AttributeError: 'open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'triangulate
很抱歉,我之前的回答有误。Open3D的PointCloud对象确实没有`triangulate`方法。为了将点云三角化,可以使用以下代码:
```python
import rospy
import moveit_msgs.msg as moveit_msgs
import open3d as o3d
import numpy as np
def point_cloud_to_scene(point_cloud_topic, camera_frame_id, scene_publisher):
# Subscribe to point cloud topic
point_cloud = rospy.wait_for_message(point_cloud_topic, sensor_msgs.msg.PointCloud2)
# Convert point cloud to numpy array
points = np.array(list(pc2.read_points(point_cloud, skip_nans=True)))
# Convert numpy array to Open3D point cloud
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
# Triangulate point cloud
tri = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.03)
# Convert Open3D triangle mesh to MoveIt scene
vertices = np.asarray(tri.vertices)
triangles = np.asarray(tri.triangles)
scene_msg = moveit_msgs.PlanningScene()
scene_msg.is_diff = True
object_msg = moveit_msgs.PlanningSceneWorld()
object_msg.collision_objects.append(moveit_msgs.CollisionObject())
object_msg.collision_objects[0].id = "point_cloud"
object_msg.collision_objects[0].header.frame_id = camera_frame_id
object_msg.collision_objects[0].meshes.append(moveit_msgs.Mesh())
object_msg.collision_objects[0].meshes[0].vertices = [moveit_msgs.Vertex(x=vertices[i][0], y=vertices[i][1], z=vertices[i][2]) for i in range(vertices.shape[0])]
object_msg.collision_objects[0].meshes[0].triangles = [moveit_msgs.Triangle(mesh.vertices[i][0], mesh.vertices[i][1], mesh.vertices[i][2]) for i in range(triangles.shape[0])]
scene_msg.world.collision_objects = object_msg.collision_objects
scene_publisher.publish(scene_msg)
```
这个函数会将点云转换为Open3D的PointCloud对象,然后使用`create_from_point_cloud_alpha_shape`函数进行三角化,生成Open3D的TriangleMesh对象。接下来,将TriangleMesh对象转换为MoveIt环境scene,并发布到MoveIt Planning Scene的话题上。
请注意,这个函数需要安装Open3D库。
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