python如何实现点云可视化交互——Open3D实例教程（获取所选点的信息）保姆级教学-编程学习网

Open3D是目前python中可用的用于 3D 数据处理的现代库，可以对点云、网格等三维数据进行读取、采样、配准、可视化等操作。其中对点云等三维模型进行可视化的功能在Python中显得非常方便。

在通过对官方文档的研究之后作者发现在Open3D的多种可视化函数中出现了返回所选点的信息的命令，将代码跑通后就有了这篇三维物体可视化交互的文章，希望诸位能通过这篇文章获取一些新的思路。

开发环境
python 3.9.12
Open3D 0.15.1
Pycharm 2021.2

Open3D对于点云的可视化可以采用两种方式，一种是直接用visualization下面的用于绘制几何图形列表的函数draw_geometries来进行显示，另外一种就是使用可视化工具Visualizer来进行显示。
第一种方式简单快捷，但并不能返回所选点的信息，如果读者发现了可以返回值的方法欢迎补充。

1. draw_geometries

Open3D的官方文档中给出了四种不同的draw_geometries

draw_geometries —— 用于绘制几何图形列表的函数
draw_geometries_with_editing —— 具有编辑功能的用于绘制几何图形列表的函数
draw_geometries_with_key_callbacks —— 具有自定义键调用功能的绘制几何图形列表的函数
draw_geometries_with_vertex_selection —— 具有顶点选择功能的绘制几何图形列表的函数

除了第一种函数，后三种均可以选取点并在终端里显示选取点的信息，但是并不会返回值，所以我们无法在程序中直接得到所选点的信息。

后三种选取点的可视化效果也不太一样，这边只针对第四种进行说明。

draw_geometries这种方式代码比较简单，平常使用的时候比较方便，感兴趣的可以试着跑跑官方例程：

第一种 draw_geometries

import open3d as o3dimport numpy as npprint("Load a ply point cloud, print it, and render it")ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)print(pcd)print(np.asarray(pcd.points))o3d.visualization.draw_geometries([pcd],      zoom=0.3412,      front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],      lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],      up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])

小提示：在可视化窗口弹出后按H键可以在终端中查看详细的操作菜单

第四种 draw_geometries_with_vertex_selection

import open3d as o3dimport numpy as npprint("Load a ply point cloud, print it, and render it")ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)print(pcd)print(np.asarray(pcd.points))point = o3d.visualization.draw_geometries_with_key_callbacks([pcd])print(point)

执行代码，可视化窗口跳出

此时在可视化窗口按下Shift键进入点的选择模式：

这时候使用鼠标可以进行顶点的选择，所选点的信息会显示在终端中：
注意：代码中用point来获取返回值信息，而最后打印出来的point是None证明所选点只会在终端中显示出来，并不会返回值

官方文档中也说明了函数是没有返回值的，那么如果想要获得所选点的信息该怎么办呢。这就可以使用另外一种方法了。

2.Visualizer

Open3D的官方文档中也给出了四种不同的Visualizer

Visualizer —— 可视化工具主类
VisualizerWithEditing —— 具有编辑功能的可视化工具
VisualizerWithKeyCallback —— 具有自定义键调用功能的可视化工具
VisualizerWithVertexSelection —— 具有顶点选择功能的可视化工具

对于open3d.visualization.Visualizer这种可视化工具，它的基本使用方法可以简单总结为下面几步（作者为了演示简化了各函数参数，感兴趣的读者可以参考官方文档）：

创建vis类
vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection()
创建可视化窗口
vis.create_window(window_name=‘Open3D’, width=1920, height=1080, visible=True)
输入点云或者网格数据
vis.add_geometry(mesh)
激活窗口此操作会阻塞线程
vis.run()
清除可视化窗口
vis.destroy_window()

在可视化过程中也可以通过相关函数进行获得当前视角的RGB图像和深度图等操作，十分方便。

而open3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection中增加了一个函数get_picked_points：

get_picked_points(self: open3d.cpu.pybind.visualization.VisualizerWithVertexSelection) → List[open3d::visualization::VisualizerWithVertexSelection::PickedPoint]

它的描述为Function to get picked points，此函数可以返回在可视化窗口选取点的坐标和索引信息。

下图展示了返回值point的信息，可以看到point列表在选取一个点的情况下有0号点的coord三维位置信息以及index索引信息。

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整体的程序如下，用的是我自己的点云模型：

import open3d as o3dimport numpy as nppcd = o3d.io.read_point_cloud("arrow.ply")vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection()vis.create_window(window_name='Open3D', visible=True)vis.add_geometry(pcd)vis.run()point = vis.get_picked_points()vis.destroy_window()print(point[0].index, np.asarray(point[0].coord))