AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'compute_depth_map'
时间: 2023-06-22 09:21:02 浏览: 60
非常抱歉,我的回答中有误。Open3D库中确实没有PointCloud类的compute_depth_map()函数。
如果你想使用Open3D库将PCD点云文件转换为深度图像,可以使用以下步骤:
1. 读取点云数据,例如使用Open3D库中的read_point_cloud()函数。
2. 将点云数据转换为numpy array格式。
3. 根据点云数据计算深度图像,可以使用numpy库中的reshape()函数和min()函数。
4. 对深度图像进行处理,例如滤波或者归一化等,可以使用OpenCV或者NumPy等库函数。
5. 可以将生成的深度图像保存为图像文件,例如使用OpenCV库中的cv2.imwrite()函数。
以下是一个简单的Python代码示例,用于将PCD点云文件转换为深度图像:
```
import open3d as o3d
import cv2
import numpy as np
# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd")
# 将点云数据转换为numpy array格式
xyz = np.asarray(pcd.points)
# 计算深度图像
depth = np.zeros((480, 640))
for i in range(480):
for j in range(640):
depth[i, j] = np.min(np.sqrt(np.sum((xyz - [j, i, 0])**2, axis=1)))
# 对深度图像进行处理
depth = cv2.normalize(depth, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)
depth = cv2.medianBlur(depth, 5)
# 保存深度图像为图像文件
cv2.imwrite("output.png", depth)
```
在这个示例代码中,我们首先使用Open3D库中的read_point_cloud()函数读取点云数据,然后将其转换为numpy array格式。接着,我们使用numpy库中的reshape()函数和min()函数计算深度图像,并使用OpenCV库对深度图像进行了处理和保存。你需要根据实际应用中的点云数据进行相应的修改。