核心函数介绍paint_uniform_colorcolor点云的RGB颜色。数值类型为float64, 范围为[0, 1], 若用户输入的值越界则被截断代码展示# -*- coding:utf-8 -*-import open3d as o3d# 读取点云pcd = o3d.io.read_point_cloud("/home/ancy/Desktop/tradition/Open3D/exam

代码展示import cv2 as cvimport open3d as o3dmodelname = "parasaurolophus_6700"detector = cv.ppf_match_3d_PPF3DDetector(0.025, 0.05)print('Loading model...')pc = cv.ppf_match_3d.loadPLYSimple("data/%s.ply"

当需要快速可视化静态几何形状时，draw_geometries()是一个十分有用的函数。然而这个函数会锁定一个进程直到可视化的窗口被关闭。当需要在不关闭窗口的情况下更新几何图形并可视化的话，这并不是一个最优的选择。本教程介绍了一个自定义渲染循环的教程。回顾draw_geometriesdraw_geometries()具有以下渲染循环（C++ 的实现请看Visualizer::Run()）：whi

cairo之安装配置

修改~/.bashrc添加：export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/yourpath/"执行source ~/.bashrc使修改立即生效

1.检查当前设置$ cat /proc/sys/fs/inotify/max_user_watches81922.当前值太小，添加新的conf文件， 打开文件并添加以下内容：# Set inotify watch limit high enough for IntelliJ IDEA (PhpStorm, PyCharm, RubyMine, WebStorm).# Create this fil

本文介绍的cv::像素遍历方法如下：使用at成员函数使用ptr指针访问使用迭代器iterator1. 使用at(i, j)这种方式在Debug模式下的访问速度是最慢的，但是在Release模式下的访问速度也是相当快的，和其他方式相近。单通道遍历(灰度图像)cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC1);int rows = image.rows;int cols = imag

点向平面投影

检测思路① 原图均值滤波② 滤波图像与原图进行差分③ 二值化④ 查找轮廓(根据轮廓长度进行筛选)代码

给定一个点云，比如深度传感器，我们想将局部的点分组/聚合在一起，这时我们就需要聚类算法。open3d实现了DBSCAN[Ester1996]算法，这是一种基于密度的聚类算法。（百度百科链接具有对该算法的介绍,但建议看原论文）。该算法接口为cluster_dbscan,有两个必须的参数：eps表示聚类的领域距离，min_points表示聚类的最小点数。该函数返回一个label，其中label为-1表