计算机视觉 用于网格/点云等数据可视化的Python库

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了计算机视觉 用于网格/点云等数据可视化的Python库。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、3D可视化

        很长一段时间,人们主要使用Matplotlib在Python中可视化3D内容。但是它不支持 GPU 硬件加速,所以很多人使用点云库(PCL)作为网格和点云可视化和分析的工具。PCL当然是用于 3D 分析的最佳库之一,而且它是用 C++ 构建的,Python包装器仅包含主PCL库功能的一小部分,并且在Windows上运行比较费事。

        近年来,越来越多的 Python 库开始出现,其中一些库(例如 Open3D、Trimesh 和 Vedo)非常强大,并且包含许多用于分析、生成和操作网格和点云的不同功能。其他工具(如 Simple-3dviz、Polyscope 和 Pyrender)更倾向于创建快速且美观的可视化和动画。

        我们这里要简单了解这4种库:Open3D、Trimesh、PyVista、Vedo (V3do)。

        还有一些比如pyntcloud、vpython、Mayavi以及其他库所基于的基础VTK等库。安装相对复杂,或因为它们对大型点云和网格的可视化功能不太理想。

        如果要可视化3d数据,首先需要有3d数据,下面网盘内是.obj格式的网格数据和.txt格式的点云数据。

链接:https://pan.baidu.com/s/1yKiYZqxuYOWak1mXZaIWVw?pwd=5haq 
提取码:5haq

二、Open3d

        ​ 这是Python 中增长最快的 3D 处理库之一。它基于 C++ 构建,该库的目标是实现 3D 处理一站式解决方案,并且可以轻松结合其他库。例如,PyTorch 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-757976.html

到了这里,关于计算机视觉 用于网格/点云等数据可视化的Python库的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 用于智能图像处理的计算机视觉和 NLP

    莫斯科,神秘之城...(这张照片由伊戈尔·沙巴林提供)         如今,每个拥有智能手机的人都可能成为摄影师。因此,每天都有大量新照片出现在社交媒体、网站、博客和个人照片库中。尽管拍照的过程可能非常令人兴奋,但将它们整理出来并在之后手动为每个进行描

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • 【点云处理教程】00计算机视觉的Open3D简介

            Open3D 是一个开源库,使开发人员能够处理 3D 数据。它提供了一组用于 3D 数据处理、可视化和机器学习任务的工具。该库支持各种数据格式,例如 .ply、.obj、.stl 和 .xyz,并允许用户创建自定义数据结构并在程序中访问它们。 Open3D 广泛应用于机器人、增强现实和自

    2024年02月14日
    浏览(45)
  • 计算机视觉:点云的PCD和BIN格式及其转换与可视化

    点云数据通常以不同的格式存储,其中PCD(Point Cloud Data)和BIN(Binary)是两种常见的格式,用于表示三维点云数据。下面是它们的具体介绍: PCD格式是一种常见的开放式点云数据存储格式,最初由ROS(Robot Operating System)中的PCL(Point Cloud Library)项目引入,现在广泛用于点云

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • 【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路

    [摘要] 扫地机器人的使用已经越发普及,其中应用到了三维重建的知识。本项目旨在设计由一   定数量的图像根据算法完成三维模型的建立,并利用三维数据最终得到扫地机器人的行驶路   线,   完成打扫机器人成功寻路的任务   。本项目采用的方法是 SFM-MVS   、Colmap  

    2024年01月21日
    浏览(54)
  • Kears-4-深度学习用于计算机视觉-使用预训练的卷积网络

    本篇学习记录主要包括:《Python深度学习》的第5章(深度学习用于计算机视觉)的第3节(使用预训练的卷积神经网络)内容。 相关知识点: 预训练模型的复用方法; 预训练网络 (pretrained network) 是一个保存好的网络,之前已经在大型数据集上完成训练。理论上数据集足够大

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • Keras-4-深度学习用于计算机视觉-卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类:

    本篇学习记录主要包括:《Python深度学习》的第5章(深度学习用于计算机视觉)的第1节(卷积神经网络简介)内容。 相关知识点: 密集层 (Dense层、全连接层) 和 卷积层的区别在于: Dense层从输入特征空间中学到的是全局模式;而卷积层学到的是局部模式 (学到的是卷积核大

    2024年02月11日
    浏览(51)
  • 用于计算机视觉的 OpenCV(C++ 与 Python)与 MATLAB之间的优缺点比较

    我们经常混淆我们的工具和我们的手艺。工具可以帮助你练习手艺,但它们并不能使你成为一名优秀的工匠。一个好工匠的口袋里有许多不同的工具,她会明智地使用适合工作的工具。她没有嫁给这些工具。她嫁给了她的手艺。 我经常被关于编程语言的战争逗乐。人们对哪一

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 【计算机视觉|语音分离】期望在嘈杂环境中聆听:一个用于语音分离的不依赖于讲话者的“音频-视觉模型”

    本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记,转载请注明出处 标题: Looking to Listen at the Cocktail Party: A Speaker-Independent Audio-Visual Model for Speech Separation 链接:Looking to listen at the cocktail party: a speaker-independent audio-visual model for speech separation: ACM Transactions on Graphics: Vol 37, No 4 译者注

    2024年02月14日
    浏览(44)
  • 【计算机视觉|生成对抗】用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练(BigGAN)

    本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记,转载请注明出处 标题: Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis 链接:[1809.11096] Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis (arxiv.org) 尽管在生成图像建模方面取得了近期的进展,但成功地从诸如ImageNet之类的复

    2024年02月11日
    浏览(51)
  • 计算机视觉 day94 DDH - YOLOv5:基于双IoU感知解耦头改进的YOLOv5,用于对象检测

    YOLOv5头部的分类任务和回归任务的共同分支会对训练过程造成伤害,分类得分与定位精度的相关性较低。我们提出了一种双iou感知解耦头(DDH),并将其应用于YOLOv5。改进后的模型命名为DDH-YOLOv5,在不显著增加FLOPS和参数的情况下,显著提高了模型的定位精度。在PASCAL VOC2007数据

    2024年02月16日
    浏览(38)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包