如何解决AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'add_geometries'

根据提供的引用[2]，'numpy.ndarray' object has no attribute 'add_geometries'的错误是由于numpy数组没有add_geometries属性导致的。因此，解决此错误的方法是使用正确的数据类型。在这种情况下，应该使用Open3D的几何体数据类型，而不是numpy数组。

以下是一个例子，演示如何使用Open3D的几何体数据类型来解决此错误：

import open3d as o3d

# 创建一个Open3D几何体数据类型
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh()

# 添加几何体数据
mesh.vertices = o3d.utility.Vector3dVector(vertices)
mesh.triangles = o3d.utility.Vector3iVector(triangles)

# 显示几何体
o3d.visualization.draw_geometries([mesh])

相关问题

if road_cloud.compute_obb().intersects(line): AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'compute_obb'

非常抱歉，我的代码有误。`road_cloud`是一个numpy数组，不能直接调用Open3D的点云方法。需要先将numpy数组转为Open3D的点云对象，然后才能调用点云方法。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取道路点云txt文件和gps轨迹文件
road_cloud = np.loadtxt("road_cloud.txt")
gps_track = np.loadtxt("gps_track.txt")

# 将道路点云转为Open3D的点云对象
cloud = o3d.geometry.PointCloud()
cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(road_cloud)

# 计算每个轨迹点之间的曲线距离
distances = []
for i in range(len(gps_track)-1):
    p1 = gps_track[i]
    p2 = gps_track[i+1]
    dist = np.sqrt(np.sum((p2-p1)**2))
    distances.append(dist)

# 遍历每个轨迹点，检测视点与下一个轨迹点之间是否有障碍物
for i in range(len(gps_track)-1):
    # 将当前轨迹点作为视点
    viewpoint = gps_track[i]
    print("Viewpoint:", viewpoint)

    # 找到下一个有障碍物的轨迹点
    next_obstacle_index = i+1
    for j in range(i+1, len(gps_track)):
        endpoint = gps_track[j]
        line = o3d.geometry.LineSet()
        line.points = o3d.utility.Vector3dVector([viewpoint, endpoint])
        line.lines = o3d.utility.Vector2iVector([[0, 1]])
        if cloud.compute_obb().intersects(line):
            break
        else:
            next_obstacle_index = j

    # 计算视点与下一个有障碍物的轨迹点之间的曲线距离
    distance = np.sum(distances[i:next_obstacle_index])
    print("Distance to next obstacle:", distance)

# 可视化结果
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(road_cloud)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

这个代码中，我们先将`road_cloud`转为Open3D的点云对象`cloud`，然后使用`cloud.compute_obb()`来计算点云的OBB包围盒。

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：

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：

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。