rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix()) AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'get_rotation_matrix'

时间: 2024-02-28 15:53:11 浏览: 24
非常抱歉,Open3D的版本更新导致了上面的代码错误。在最新版本的Open3D中,PointCloud类没有get_rotation_matrix()方法。取而代之的是,您可以使用PointCloud类的get_rotation_matrix_from_xyz()方法来获取变换矩阵,然后使用Numpy库的dot()函数将点转换回点云坐标系。 下面是更新后的示例代码片段: ``` import open3d as o3d import numpy as np # 读入点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud("path/to/pointcloud.pcd") # 将点云转换为Numpy数组 points = np.asarray(pcd.points) # 计算最小高度值 min_height = np.min(points[:, 2]) # 将最小高度值转换回点云坐标系 min_height_point = [0, 0, min_height] min_height_point = np.asarray(min_height_point) min_height_point = min_height_point.reshape(1, -1) # 获取变换矩阵 rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix_from_xyz()) trans_mat = np.asarray(pcd.get_translation()) transform_mat = np.eye(4) transform_mat[:3, :3] = rot_mat transform_mat[:3, 3] = trans_mat # 将点转换回点云坐标系 min_height_point = np.concatenate([min_height_point, np.ones((1, 1))], axis=1) min_height_point = np.dot(transform_mat, min_height_point.T).T[:, :3] print("点云的最低高度值为:", min_height_point[0, 2]) ``` 请注意,由于我无法直接访问您的点云数据,因此上面的代码片段仅供参考,并可能需要根据您的具体情况进行调整。

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程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl',优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

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