open3d的核心功能包括：
3d資料結構
3d資料處理演算法
場景重建
表面對齊
3d視覺化
基於物理的渲染（pbr）
在c ++和python中可用
匯入open3d模組和列印出幫助資訊。
import open3d as o3d
pcd = o3d.io.read_point_cloud(
"../../testdata/icp/cloud_bin_0.pcd"
)print
(pcd)
從open3d模組匯入read_point_cloud函式。它讀取乙個點雲檔案，並返回pointcloud類的例項。open3d.geometry.pointcloud
print（pcd）列印點雲的簡要資訊。
從檔案讀取pointcloud的功能
read_point_cloud(filename,format=『auto』,remove_nan_points=true,remove_infinite_points=true,print_progress=false)
引數：
filename（str）：檔案路徑。
格式（str，可選，預設='auto'）：輸入檔案的格式。 如果未指定或設定為``auto''，則從副檔名中推斷格式。
remove_nan_points（布林型，可選，預設為true）：如果為true，則從pointcloud中刪除所有包含nan的點。
remove_infinite_points（布林型，可選，預設為true）：如果為true，則從pointcloud中刪除所有包含無限值的點。
print_progress（布林型，可選，預設= false）：如果設定為true，則在控制台中視覺化進度條
以下**用於讀取和寫入網格
print
("testing io for meshes ..."
)mesh = o3d.io.read_********_mesh(
"../../testdata/knot.ply"
)print
(mesh)
o3d.io.write_********_mesh(
"copy_of_knot.ply"
, mesh)
geometry::********mesh with 1440 points and 2880 ********s.
true
與點雲的資料結構相比，網格具有定義3d表面的三角形。
預設情況下，open3d嘗試通過副檔名來推斷檔案型別。 以下是受支援的三角形網格檔案型別的列表。支援的副檔名：ply，stl，obj，off，gltf
體素降取樣使用常規的體素網格從輸入點雲建立統一降取樣的點雲。 它通常用作許多點雲處理任務的預處理步驟。就是將點雲分塊（這裡為體素），然後逐塊進行降取樣（這裡生成乙個點），該演算法分為兩個步驟：
根據體素降取樣從點雲輸入到點雲輸出。如果法線和顏色存在則將其平均
引數voxel_size(float) – 要向下取樣的體素大小
返回open3d.geometry.pointcloud
使用geometry.pointcloud.voxeldownsample下取樣的函式。 在下取樣之前還記錄點雲索引
引數voxel_size(float) – 向下取樣的體素大小
min_bound(numpy.ndarray[float64[3, 1]]) – 體素邊界的最小座標
max_bound(numpy.ndarray[float64[3, 1]]) – 體素邊界的最大座標
返回tuple[open3d.geometry.pointcloud,numpy.ndarray[int32[m, n]], 取樣後的稀疏點雲資料
list[open3d.utility.intvector] 立方編號
class open3d.utility.vector3dvector
將形狀（n，3）的float64 numpy陣列轉換為open3d格式。
用法示例
import open3d
import numpy as np
pcd = open3d.geometry.pointcloud(
)np_points = np.random.rand(
100,3)
# from numpy to open3d
pcd.points = open3d.utility.vector3dvector(np_points)
# from open3d to numpy
np_points = np.asarray(pcd.points)
open3d.utility.vector3dvector(np_points)
將形狀（n，3）的float64 numpy陣列轉換為open3d格式
np_points =np.asarray(pcd.points)
將open3d格式轉換為 numpy陣列 （n，3）
返回幾何座標的最小範圍
返回numpy.ndarray[float64 [3，1]]
返回幾何座標的最大範圍
返回numpy.ndarray[float64[3, 1]]
用法示例
import open3d
min_bound = dense_pcd.get_min_bound(
)- voxel_size *
0.5#獲取最小點座標 - 0.05 * 0.5
max_bound = dense_pcd.get_max_bound(
)+ voxel_size *
0.5
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