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一 获取点云：
open3d支持ply等形式直接读取就可o3d.io.read_point_cloud，但是不支持.bin文件
所以可以numpy读取bin文件再转换成open3d的数据格式
转换的代码：

points = np.random.uniform(-1, 1, (10000, 3))

pointcloud = o3d.geometry.PointCloud()
pointcloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)

这里，pointcloud就是 open3d对象了，想要获取数据，不可以直接获取，需要转回numpy，–numpy.asarray().

二
API：
（1）orient_normals_towards_camera_location(self, camera_location=array([0.0, 0.0, 0.0])) 需要在获取的法向量后面指定
（2）orient_normals_to_align_with_direction(self, orientation_reference=array([0.0, 0.0, 1.0]))， 需要在获取的法向量后面指定注意顺序。
（3）法向量估计： pointcloud.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))

案例：

points = np.random.uniform(-1, 1, (10000, 3))

pointcloud = o3d.geometry.PointCloud()
pointcloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)

o3d.geometry.estimate_normals(
    pointcloud,
    search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=1.0, max_nn=30)
)
o3d.geometry.orient_normals_towards_camera_location(pointcloud, camera_location=array([0.0, 0.0, 0.0]))

本文标签： 向量方向open3d点云法

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