open3d使用draw_geometries进行mesh可视化可用的参数有哪些
时间: 2024-03-30 19:37:33 浏览: 15
open3d中使用`draw_geometries`函数进行mesh可视化时,可以使用以下参数:
- `width`:线条的宽度(默认值为1)。
- `height`:窗口的高度(默认值为480)。
- `left`:窗口左侧的位置(默认值为50)。
- `top`:窗口顶部的位置(默认值为50)。
- `point_show_normal`:是否显示点的法向量(默认值为False)。
- `mesh_show_back_face`:是否显示背面(默认值为False)。
- `lookat`:视点的方向(默认值为None)。
- `up`:视点的上方向(默认值为None)。
- `front`:视点的前方向(默认值为None)。
- `zoom`:缩放比例(默认值为0.8)。
- `reset_bounding_box`:是否重置bounding box(默认值为True)。
- `view_control`:视角控制器(默认值为None)。
相关问题
open3d 在visualization.draw_geometries里面显示深度图片相机的坐标位置
要在`open3d.visualization.draw_geometries`中显示深度图片和相机的坐标位置,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 加载深度图像和相机参数:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
depth_image = o3d.io.read_image("depth.png") # 读取深度图像
intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()
intrinsic.set_intrinsics(width, height, fx, fy, cx, cy)
extrinsic = np.identity(4)
```
其中,`width`和`height`是深度图像的宽度和高度,`fx`、`fy`、`cx`和`cy`是相机的内参矩阵参数,可以从相机参数文件或其他来源中获取。
2. 创建深度图像和相机的点云:
```python
depth = o3d.geometry.Image(depth_image)
pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_depth_image(depth, intrinsic, extrinsic)
```
3. 创建相机坐标系的网格模型:
```python
camera_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=0.5, origin=[0, 0, 0])
camera_mesh.transform(extrinsic)
```
4. 将点云和相机坐标系网格模型添加到场景中并可视化:
```python
vis = o3d.visualization.Visualizer()
vis.create_window()
vis.add_geometry(pcd)
vis.add_geometry(camera_mesh)
vis.run()
vis.destroy_window()
```
在窗口中,您应该可以看到深度图像和相机坐标系,相机坐标系的原点应该与相机的位置和朝向对应。
新版本open3d compute_uvatlas写法
最新版本的Open3D中,compute_uvatlas函数的写法如下:
```python
import open3d as o3d
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("mesh.ply")
# Set the parameters
params = o3d.geometry.TriangleMeshUVAtlasParameters()
params.method = o3d.geometry.TriangleMeshUVAtlasMethod.LSCM
params.texture_size = (1024, 1024)
params.fill_holes = True
# Compute the uv atlas
o3d.geometry.TriangleMesh.compute_uvmap(mesh, params)
# Visualize the result
o3d.visualization.draw_geometries([mesh])
```
其中,`TriangleMeshUVAtlasParameters`类可以用于设置计算UV图的参数,包括算法方法、纹理尺寸、是否填充空洞等。然后,通过调用`compute_uvmap`函数计算UV图,最后使用`draw_geometries`函数可视化结果。