如何使用open3d实时可视化kinect点云

如何解决如何使用open3d实时可视化kinect点云

我想要做的是实时可视化从我的 xBox360 kinect 流式传输的数据。

本质上，我是从数据中创建一个点云，然后对其进行可视化。我的代码正在运行，但速度真的很慢。

基本上，一旦从 kinect 接收到点云，此代码就会添加点云。每当接收到另一个点云时，就会删除前一个点云并添加一个新点云。

有没有更好的方法来做到这一点？更高的帧速率响应更快

mat = rendering.Material()  
        mat.base_color = [
            0,1.0
        ]
        mat.shader = "defaultLit"
        pcl = o3d.geometry.PointCloud()
# This line recieves the data from the kinect in the format [x,y,z,r,g,b]
        pcl.points = o3d.utility.Vector3dVector(kinect.streamCloud())
        self.scene.scene.remove_geometry("kinect")
        self.scene.scene.add_geometry("kinect",pcl,mat)

这是从kinect流式传输数据的代码

def streamCloud():
    depth = freenect.sync_get_depth()
    pcl = np.zeros(shape=(307200,3))
    c = 0
    for i in range(480):
        for j in range(640):
            z = depth[0][i,j]
            #z = 1.0 / (d[i,j] * -0.0030711016 + 3.3309495161)
            #z = depth[0][i,j].astype(np.uint8)
            #x = (i - cx) * z / fx
            x = j
            y = i
            #y = (j - cy) * z / fy
            pcl[c] = [x,z]
            c = c+1
    return pcl

解决方法

Kinect 在每一帧中生成大约 300.000 个点，太多的数据无法绘制。在 30 FPS 下，这是一秒钟 9.000.000 点。您可以做的第一件事是对云进行下采样，您可以使用 cloud.uniform_down_sample(every_k_points) 在云的每 k 个点处取点。或者你可以修改你的读取函数，只需改变 i 和 j 的循环以每 10 个像素：

for i in range(0,480,10):

for j in range(0,640,10):