python 可视化点云工具 python-pcl

小沙

python-pcl 是我尝试过使用体验最好的点云数据可视化工具，它是c++上著名的pcl的python版本，虽然还有很多代码没有写完整，但是不妨碍它成为一个优秀的python 点云工具；

GitHub页面：

strawlab/python-pcl

下载安装的 whl 页面，我没有尝试去直接编译它的代码，感觉会很麻烦，所以选择了用它已经编译好的版本：

AppVeyor

到该页面后点击绿色的便签，绿色代表编译成功，红色表示失败，然后看是不是符合你的系统和python版本，我用的是Windows版本，python可以随意选，因为用的虚拟环境；

下载完成后直接pip 安装就可以了：

pip install python_pcl-XXX.whl

可视化的实例代码 1：

import pcl.pcl_visualization
# lidar_path 指定一个kitti 数据的点云bin文件就行了
points = np.fromfile(lidar_path, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)  # .astype(np.float16)
cloud = pcl.PointCloud(points[:,:3])
visual = pcl.pcl_visualization.CloudViewing()
visual.ShowMonochromeCloud(cloud)
flag = True
while flag:
    flag != visual.WasStopped()

可视化的实例代码 2，可以加入颜色显示：

import pcl.pcl_visualization
# lidar_path 指定一个kitti 数据的点云bin文件就行了
points = np.fromfile(lidar_path, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)  # .astype(np.float16)
# 这段代码省略，要在这里对第四列进行赋值，它代表颜色值，根据你自己的需要赋值即可；
points[:,3] = ...
# PointCloud_PointXYZRGB 需要点云数据是N*4，分别表示x,y,z,RGB ,其中RGB 用一个整数表示颜色；