前言

点云简单来说就是3d坐标下一个个点组成的数据，每个点可以包含x,y,z，颜色、分类值、强度值、时间等等信息。点云是3d数据的表示形式之一。

1. open3d.geometry.PointCloud

open3d中用来表示点云的数据结构。pointcloud对象包含了很多处理点云的成员方法，如点云体素下采样，点云上色等等。
pointcloud的静态字段有：
(1)colors ：numpy数组数据，用来保存每一个点的颜色，shape为(num_points, 3)

(2) covariances：点协方差，numpy数组数据，shape为(num_points, 3, 3)

(3)normals ：点云法线，numpy数组数据，shape为(num_points, 3)

(4)points ：用于保存所有点数据，每个点有x,y,z坐标，numpy数组数据，shape为(num_points, 3)

下面这个例子生成点云数据：

import open3d as o3d
import numpy as np

num_points=10000
pcd=o3d.geometry.PointCloud()
points=np.random.randint(50, size=(num_points,3))
points=o3d.utility.Vector3dVector(points)
pcd.points=points
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

可视化结果如下：

下面我们在上面代码基础上对点云进行上色，我们把x坐标值小于25的变成红色，否则变成蓝色：

import open3d as o3d
import numpy as np
num_points=10000
pcd=o3d.geometry.PointCloud()
points=np.random.randint(50, size=(num_points,3))
points=o3d.utility.Vector3dVector(points)
pcd.points=points
color=np.zeros((num_points,3))
for i in range(num_points):
    if np.asarray(pcd.points)[i,0]<25:
        color[i,0]=1
    else:
        color[i,2]=1
pcd.colors=o3d.utility.Vector3dVector(color)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

可视化结果如下：