pcd.normals = o3d.geometry.PointCloud.compute_normals(pcd) AttributeError: type object 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' has no attribute 'compute_normals'

这个错误是由于您的 Open3D 版本较旧，没有 `compute_normals` 函数。您可以尝试更新到最新版本的 Open3D，或者使用以下代码为点云计算法向量：

pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))

这里使用 `estimate_normals` 函数估计点云的法向量，`search_param` 参数是搜索半径和最大近邻数，您可以根据需要进行调整。

相关问题

AttributeError: 'open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'triangulate

很抱歉，我之前的回答有误。Open3D的PointCloud对象确实没有`triangulate`方法。为了将点云三角化，可以使用以下代码：

import rospy
import moveit_msgs.msg as moveit_msgs
import open3d as o3d
import numpy as np

def point_cloud_to_scene(point_cloud_topic, camera_frame_id, scene_publisher):
    # Subscribe to point cloud topic
    point_cloud = rospy.wait_for_message(point_cloud_topic, sensor_msgs.msg.PointCloud2)

    # Convert point cloud to numpy array
    points = np.array(list(pc2.read_points(point_cloud, skip_nans=True)))

    # Convert numpy array to Open3D point cloud
    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)

    # Triangulate point cloud
    tri = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.03)

    # Convert Open3D triangle mesh to MoveIt scene
    vertices = np.asarray(tri.vertices)
    triangles = np.asarray(tri.triangles)
    scene_msg = moveit_msgs.PlanningScene()
    scene_msg.is_diff = True
    object_msg = moveit_msgs.PlanningSceneWorld()
    object_msg.collision_objects.append(moveit_msgs.CollisionObject())
    object_msg.collision_objects[0].id = "point_cloud"
    object_msg.collision_objects[0].header.frame_id = camera_frame_id
    object_msg.collision_objects[0].meshes.append(moveit_msgs.Mesh())
    object_msg.collision_objects[0].meshes[0].vertices = [moveit_msgs.Vertex(x=vertices[i][0], y=vertices[i][1], z=vertices[i][2]) for i in range(vertices.shape[0])]
    object_msg.collision_objects[0].meshes[0].triangles = [moveit_msgs.Triangle(mesh.vertices[i][0], mesh.vertices[i][1], mesh.vertices[i][2]) for i in range(triangles.shape[0])]
    scene_msg.world.collision_objects = object_msg.collision_objects
    scene_publisher.publish(scene_msg)

这个函数会将点云转换为Open3D的PointCloud对象，然后使用`create_from_point_cloud_alpha_shape`函数进行三角化，生成Open3D的TriangleMesh对象。接下来，将TriangleMesh对象转换为MoveIt环境scene，并发布到MoveIt Planning Scene的话题上。

请注意，这个函数需要安装Open3D库。

AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'compute_depth_image'

很抱歉，之前的回答是错误的。Open3D目前并没有提供将点云数据直接转换为深度图像的API。但你可以手动计算每个像素的深度值，并将其保存为深度图像。以下是一个示例代码：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取pcd文件
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")

# 获取点云的xyz坐标
xyz = np.asarray(pcd.points)

# 计算点云中每个点到相机的距离
distance = np.sqrt(np.sum(xyz ** 2, axis=1))

# 将距离值归一化到[0, 255]
normalized_distance = (distance - np.min(distance)) / (np.max(distance) - np.min(distance)) * 255

# 将深度值转换为8位整数类型并重塑为深度图像的大小
depth = normalized_distance.astype(np.uint8).reshape(pcd.get_height(), pcd.get_width())

# 将深度图像保存为图像文件
o3d.io.write_image("depth.png", depth)

这段代码将读取名为"point_cloud.pcd"的点云文件，并将其转换为深度图像。转换后的深度图像将保存在名为"depth.png"的图像文件中。请注意，这种方法只适用于具有固定分辨率的点云数据。如果你的点云数据具有不同的分辨率，则需要进行额外的处理。