├── LICENSE ├── example.py └── README.md /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MIT License 2 | 3 | Copyright (c) 2022 Yunus Emre Coşkun 4 | 5 | Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy 6 | of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal 7 | in the Software without restriction, including without limitation the rights 8 | to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell 9 | copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is 10 | furnished to do so, subject to the following conditions: 11 | 12 | The above copyright notice and this permission notice shall be included in all 13 | copies or substantial portions of the Software. 14 | 15 | THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR 16 | IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, 17 | FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE 18 | AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER 19 | LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 20 | OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE 21 | SOFTWARE. 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /example.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import open3d as o3d 2 | import numpy as np 3 | 4 | # kütüphanede sunulan örnek bir pointcloud datasını içe aktarma 5 | ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud() 6 | pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path) 7 | print(pcd) 8 | print(np.asarray(pcd.points)) 9 | 10 | # örnek datayı görselleştirme 11 | o3d.visualization.draw_geometries([pcd], 12 | zoom=0.3412, 13 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 14 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 15 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024]) 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | # noktaların 0.05'ini içeren alt örneğini alma 21 | downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05) 22 | 23 | # alt örneğin görselleştirilmesi 24 | o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], 25 | zoom=0.3412, 26 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 27 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 28 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024]) 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | # Noktalrın normallerinin tahmin edilmsi 35 | downpcd.estimate_normals( 36 | search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30)) 37 | 38 | # Normallerin görselleştririlmesi 39 | o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], 40 | zoom=0.3412, 41 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 42 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 43 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024], 44 | point_show_normal=True) 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | # nokta bulutundan nesnesin kırpılması 51 | demo_crop_data = o3d.data.DemoCropPointCloud() 52 | pcd = o3d.io.read_point_cloud(demo_crop_data.point_cloud_path) 53 | vol = o3d.visualization.read_selection_polygon_volume(demo_crop_data.cropped_json_path) 54 | chair = vol.crop_point_cloud(pcd) 55 | 56 | # kırpılan görüntünün görselleştirilmesi 57 | o3d.visualization.draw_geometries([chair], 58 | zoom=0.7, 59 | front=[0.5439, -0.2333, -0.8060], 60 | lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338], 61 | up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | # kırpılan nesnenin noktalarının farklı renkte boyanması 68 | chair.paint_uniform_color([1, 0.706, 0]) 69 | 70 | 71 | # farklı renkte boyanmış nesnenin görselleştirilmesi 72 | o3d.visualization.draw_geometries([chair], 73 | zoom=0.7, 74 | front=[0.5439, -0.2333, -0.8060], 75 | lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338], 76 | up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | # nesnedeki noktaların uzaklıkları bulma 83 | dists = pcd.compute_point_cloud_distance(chair) 84 | dists = np.asarray(dists) 85 | ind = np.where(dists > 0.01)[0] 86 | 87 | 88 | 89 | # testip edilen nesne olmadan görüntüleme 90 | """ 91 | pcd_without_chair = pcd.select_by_index(ind) 92 | o3d.visualization.draw_geometries([pcd_without_chair], 93 | zoom=0.3412, 94 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 95 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 96 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024]) 97 | """ 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | # Nesnenin boundingbox içerisine alınması 103 | aabb = chair.get_axis_aligned_bounding_box() 104 | aabb.color = (1, 0, 0) 105 | obb = chair.get_oriented_bounding_box() 106 | obb.color = (0, 1, 0) 107 | 108 | # boundingbox'ların görselleştirilmesi 109 | o3d.visualization.draw_geometries([chair, aabb, obb], 110 | zoom=0.7, 111 | front=[0.5439, -0.2333, -0.8060], 112 | lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338], 113 | up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | # Nesnenin noktalarını barındıran en küçük dışbükey yüzeyi tepit etme 121 | pcl = chair 122 | hull, _ = pcl.compute_convex_hull() 123 | hull_ls = o3d.geometry.LineSet.create_from_triangle_mesh(hull) 124 | hull_ls.paint_uniform_color((1, 0, 0)) 125 | 126 | # dışbükey yüzey ile görselleştirme 127 | o3d.visualization.draw_geometries([pcl, hull_ls]) -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # **Python-Open3D_pointcloud_data_processing** 2 | 3 | 4 | >"Lidar, son yılların en dikkat çeken teknolojilerinden olan otonom araçlarda sıkça kullanılanılan sensörlerden birisidir. Bulunduğu ortamın belirli bölgesine veya 360 derece olacak şekilde lazer ışınları göndererek uzaklık ölçümü yapılmasını sağlar." 5 | 6 | >"Bir bölgenin, bir odanın haritalanmasında veya yeterince veri toplanırsa yapay zeka modelleri eğitilerek nesnelerin tanınmasında kullanılabilir." 7 | 8 | >"Bu github reposunda python ile pointcloud şeklinde gelen lidar verilerinin işlenmesi üzerine çalışmalar yaparken karşılaştığım ve faydalı bulduğum bir kütüphaneyi sizlerle paylaşmak ve dökümantasyonda verilen küçük bir örneği sunmak istiyorum." 9 | 10 | 11 | ## **Open3D Kütüphanesinin Kurulumu** 12 | 13 | ```bash 14 | pip install open3d 15 | ``` 16 | 17 | veya 18 | 19 | ```bash 20 | pip install --user open3d 21 | ``` 22 | 23 | >"Kütüphane dökümantasyonunda bu şekilde pip ile kuulabildiği yazıyor fakat benim denemelerimde kütüphane düzgün bir şekilde kurulmadı. Ben kütüphanenin github reposunu indirip build ederek kurlumunu gerçekleştirdim. Aşağıdaki linkden adımları takip ederek aynı şekilde kurulumları yapabilirsiniz." 24 | 25 | [Build from source](http://www.open3d.org/docs/release/compilation.html) 26 | 27 | 28 | ## **ÖRNEK ÇALIŞMA** 29 | >"Pointcloud verisindeki bir nesneyi ayırt etme. Kod bloklarının çıktılarını altlarına görsel olarak ekleyeceğim" 30 | 31 | İlk adım olarak numpy ve open3d kütphanesini import etme 32 | ```python 33 | import open3d as o3d 34 | import numpy as np 35 | ``` 36 | 37 | Open3d kütüphanesinde test için sunulmuş pointcloud datasını içe aktarma 38 | 39 | ```python 40 | ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud() 41 | pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path) 42 | print(pcd) 43 | print(np.asarray(pcd.points)) 44 | 45 | o3d.visualization.draw_geometries([pcd], 46 | zoom=0.3412, 47 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 48 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 49 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024]) 50 | ``` 51 | 52 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-02-12](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155185411-a6cc4b98-7e58-4275-8b51-4bfd335f1159.png) 53 | 54 | 55 | 56 | Veriyi daha kolay işlenebilir hale getirmek için noktaların homojen bir alt kümesini alma 57 | ```python 58 | downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05) 59 | 60 | o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], 61 | zoom=0.3412, 62 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 63 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 64 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024]) 65 | ``` 66 | 67 | 68 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-02-27](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155186138-db8930ae-ef89-4ecb-84f0-236c45741168.png) 69 | 70 | Noktaların normal doğrularını çizdirme 71 | ```python 72 | downpcd.estimate_normals( 73 | search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30)) 74 | 75 | o3d.visualization.draw_geometries([downpcd], 76 | zoom=0.3412, 77 | front=[0.4257, -0.2125, -0.8795], 78 | lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532], 79 | up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024], 80 | point_show_normal=True) 81 | ``` 82 | 83 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-02-34](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155186612-d534eafa-804a-469e-afe1-1044608db141.png) 84 | 85 | Nesnenin nokta bulutundan kırpılması 86 | ```python 87 | demo_crop_data = o3d.data.DemoCropPointCloud() 88 | pcd = o3d.io.read_point_cloud(demo_crop_data.point_cloud_path) 89 | vol = o3d.visualization.read_selection_polygon_volume(demo_crop_data.cropped_json_path) 90 | chair = vol.crop_point_cloud(pcd) 91 | 92 | o3d.visualization.draw_geometries([chair], 93 | zoom=0.7, 94 | front=[0.5439, -0.2333, -0.8060], 95 | lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338], 96 | up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) 97 | ``` 98 | 99 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-02-42](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155187674-8a6844f1-cc5e-445e-9fdc-b514178f0dc7.png) 100 | 101 | Nesne üzerinde kalan noktaların ayırt edici olması için renklendirilmesi 102 | 103 | ```python 104 | chair.paint_uniform_color([1, 0.706, 0]) 105 | 106 | 107 | o3d.visualization.draw_geometries([chair], 108 | zoom=0.7, 109 | front=[0.5439, -0.2333, -0.8060], 110 | lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338], 111 | up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) 112 | ``` 113 | 114 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-02-49](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155189784-47c62052-5890-477e-840e-b67b91e82cb6.png) 115 | 116 | 117 | Nesnedeki noktaların uzaklıklarını bulma 118 | ```python 119 | dists = pcd.compute_point_cloud_distance(chair) 120 | dists = np.asarray(dists) 121 | ind = np.where(dists > 0.01)[0] 122 | ``` 123 | 124 | Nesnenin sınırlarının iki eksenli boundingbox içerisine alınması 125 | 126 | ```python 127 | aabb = chair.get_axis_aligned_bounding_box() 128 | aabb.color = (1, 0, 0) 129 | obb = chair.get_oriented_bounding_box() 130 | obb.color = (0, 1, 0) 131 | 132 | o3d.visualization.draw_geometries([chair, aabb, obb], 133 | zoom=0.7, 134 | front=[0.5439, -0.2333, -0.8060], 135 | lookat=[2.4615, 2.1331, 1.338], 136 | up=[-0.1781, -0.9708, 0.1608]) 137 | ``` 138 | 139 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-02-54](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155189893-1ff59cce-7391-4e65-8979-a399ee30ebf2.png) 140 | 141 | 142 | Nesnenin noktalarını barındıran en küçük dışbükey yüzeyi tepit etme 143 | 144 | ```python 145 | pcl = chair 146 | hull, _ = pcl.compute_convex_hull() 147 | hull_ls = o3d.geometry.LineSet.create_from_triangle_mesh(hull) 148 | hull_ls.paint_uniform_color((1, 0, 0)) 149 | 150 | 151 | o3d.visualization.draw_geometries([pcl, hull_ls]) 152 | ``` 153 | 154 | ![Screenshot from 2022-02-22 17-03-19](https://user-images.githubusercontent.com/81256525/155190144-623ee256-3c50-414f-93d3-2ca6fdc1b58c.png) 155 | 156 | 157 | ## SON 158 | 159 | >"Merhaba ben YEC, umarım yardımcı olmuştur. Daha fazla incelemek için Open3d kütüphanesi dökümantasyonunu inceleyebilirsiniz. Linkedin hesabımdan takip edebilir ve konu ile ilgili sorularını sunabilirsiniz." 160 | 161 | [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/yunus-emre-co%C5%9Fkun-84a330202/) 162 | --------------------------------------------------------------------------------