vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() 修改

时间: 2023-06-19 09:03:23 浏览: 348
这行代码的作用是创建一个可视化窗口。如果要修改窗口的大小或者标题,可以在`create_window()`函数中传入相应的参数。例如: ```python vis.create_window( width=800, height=600, window_name='My Window' ) ``` 这样就会创建一个宽度为800,高度为600,标题为"My Window"的窗口。
相关问题

o3d.visualization.Visualizer动态切换成o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection示例

以下是一个简单的示例代码,展示了如何动态切换 `o3d.visualization.Visualizer` 与 `o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection`: ```python import open3d as o3d # 创建可视化对象 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() # 加载点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd") # 创建可视化对象 vis.add_geometry(pcd) # 创建一个回调函数,用于切换可视化对象 def switch_to_vertex_selection(vis): # 移除之前的几何对象,并切换到可选择顶点的可视化对象 vis.remove_geometry(pcd) vis.create_window() vis.get_render_option().load_from_json("renderoption.json") vis.run() vis.destroy_window() vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 注册按键回调函数 vis.register_key_callback(ord("S"), switch_to_vertex_selection) # 显示可视化对象 vis.run() vis.destroy_window() ``` 在上面的示例中,我们首先创建了一个 `o3d.visualization.Visualizer` 对象,并将点云数据添加到可视化对象中。接下来,我们定义了一个名为 `switch_to_vertex_selection` 的回调函数,该函数会在用户按下 "S" 键时被触发。在该函数中,我们首先从当前可视化对象中移除之前的几何对象,然后创建一个 `o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection` 对象,并将点云数据添加到该对象中。最后,我们将新的可视化对象显示出来。 要注意的是,我们还需要在 `switch_to_vertex_selection` 函数中重新创建窗口,并将渲染设置从 JSON 文件中加载到新的可视化对象中。这是因为 `o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection` 对象需要使用不同的渲染设置。 总的来说,以上示例展示了如何使用 Open3D 在可视化时动态切换不同的可视化对象。

o3d.visualization.Visualizer切换成o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection

要将o3d.visualization.Visualizer切换成o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection,您需要进行以下更改: 1. 导入o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection: ``` import open3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection as VisualizerWithVertexSelection ``` 2. 创建VisualizerWithVertexSelection对象: ``` vis = VisualizerWithVertexSelection() ``` 3. 将点云添加到VisualizerWithVertexSelection中: ``` vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) ``` 4. 可以启用顶点选择模式: ``` vis.run() vis.destroy_window() ``` 请注意,VisualizerWithVertexSelection是o3d.visualization.Visualizer的子类,因此您可以使用它的所有方法和属性,以及添加顶点选择功能。

相关推荐

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

最新推荐

recommend-type

Java swing + socket + mysql 五子棋网络对战游戏FiveChess.zip

五子棋游戏想必大家都非常熟悉,游戏规则十分简单。游戏开始后,玩家在游戏设置中选择人机对战,则系统执黑棋,玩家自己执白棋。双方轮流下一棋,先将横、竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【技术】 Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
recommend-type

纯C语言实现的控制台有禁手五子棋(带AI)Five-to-five-Renju.zip

五子棋游戏想必大家都非常熟悉,游戏规则十分简单。游戏开始后,玩家在游戏设置中选择人机对战,则系统执黑棋,玩家自己执白棋。双方轮流下一棋,先将横、竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【技术】 Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用 Python 画一个可以动的爱心

好的,我可以帮助您使用Python来绘制一个动态的爱心。您可以使用turtle库来实现。以下是实现代码: ```python import turtle import math # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pencil = turtle.Turtle() pencil.speed(0) pencil.color("red", "pink") pencil.pensize(3) # 定义爱心函数 def draw_love(heart_size, x_offset=0, y_offset=0):
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

已知n个人(以编号0,1,2,3...n-1分别表示)围坐在一张圆桌周围。从编号为0的人开始报数1,数到m的那个人出列;他的下一个人又从1开始报数,数到m+1的那个人又出列(每次报数值加1);依此规律重复下去,直到圆桌周围的人全部出列。用递归方法解决

这个问题可以使用递归方法解决。下面是一个思路: 1. 定义一个函数,接收三个参数:n、m、i,表示还剩下n个人,每次数到m时出列,当前报数的人是i; 2. 如果n=1,返回i,即最后留下的那个人的编号; 3. 否则,计算出下一个出列的人的编号j,通过递归调用函数解决n-1个人的问题,其结果为k; 4. 如果k < j,即当前i之后出列的人的编号为k,需要将k转换为在i之前出列的编号,返回值为 k+(n-1); 5. 如果k>=j,即当前i之后出列的人的编号为k,返回值为 k-(j-1); 下面是对应的Python代码: ```python def josephus(n, m, i):