Python实时点云数据可视化：使用RealSense和Open3D

想要将点云数据变成持续的实时显示？本文将教你如何使用Python、Intel RealSense深度摄像头和强大的Open3D库实现这一目标。

步骤概览

使用RealSense深度摄像头捕获实时深度图像。2. 将深度图像转换为三维点云数据。3. 使用Open3D库实时可视化点云。

代码实现

以下Python代码演示了如何实现持续的点云数据可视化：pythonimport pyrealsense2 as rsimport numpy as npimport open3d as o3d

def capture_point_cloud(): # 配置RealSense深度摄像头 pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) pipeline.start(config)

while True:        # 捕获一帧深度图像        frames = pipeline.wait_for_frames()        depth_frame = frames.get_depth_frame()

    # 将深度图像转换为点云        points = rs.pointcloud()        points.map_to(depth_frame)        point_cloud = points.calculate(depth_frame)

    # 获取点云数据        pc_array = np.asarray(point_cloud.get_vertices())        pc_array = pc_array.view(np.float32).reshape(pc_array.shape + (-1,))

    # 可视化点云        visualize_point_cloud(pc_array)

# 关闭RealSense摄像头    pipeline.stop()

def visualize_point_cloud(point_cloud): # 创建Open3D点云对象 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud[:, :3])

# 可视化点云    vis = o3d.visualization.Visualizer()    vis.create_window()    vis.add_geometry(pcd)    vis.run()    vis.destroy_window()

if name == 'main': # 获取并持续显示点云数据 capture_point_cloud()

代码解析

我们使用 while True 循环持续捕获深度图像并将其转换为点云数据。- visualize_point_cloud 函数使用Open3D创建一个可视化窗口并显示点云。- 程序会一直运行，直到你手动停止。

总结

通过以上步骤，你就可以使用Python、RealSense和Open3D轻松实现实时点云数据可视化。这为你探索三维视觉、机器人技术和增强现实等领域打开了大门。