Open3D のインストール，Python のプログラム例

複数の写真から，３次元の立体を構成する技術がある．レーザー光線等を用いて，３次元のものをダイレクトに計測する技術もある．これらでは，３次元点群という点の集まりのデータが得られる．３次元の中の点ですので，x, y, z の 3つの値を持つ． Open3D には，３次元点群について，次のような機能がある．知っておいて損がありません．

間引く（処理性能のアップのため）
法線を求める（ポリゴンのデータに変換するとき，ポリゴン同士が滑らかになるようにするための技術）
空間の範囲を指定して抜き出す
色を付ける
オブジェクトに分ける
平面（壁）を抜きだす
ポリゴンのデータに変換する（Blender などに読み込めるように変換できます）
点の密度を求める

【目次】

前準備
Open3D のインストール
Open3D に付属の example/python のプログラムを動かしてみる（Python を使用）

利用条件などは利用者において確認してください

Github の Open3D の Web ページ: https://github.com/isl-org/Open3D
Open3D の Web ページ: http://www.open3d.org/
Open3D の公式のドキュメント: http://www.open3d.org/docs/release/

前準備

Python のインストール（Windows上）

注：既にPython（バージョン3.12を推奨）がインストール済みの場合は，この手順は不要である．

winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用してインストールを行う

Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する：
winget --version
Pythonのインストール（下のコマンドにより Python 3.12 がインストールされる）．
winget install --scope machine Python.Launcher winget install --scope machine Python.Python.3.12

【関連する外部サイト】

Python公式サイト：https://www.python.org/

【サイト内の関連ページ】

Python詳細ガイド：Pythonまとめ »

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

CUDAツールキットは、GPU上でコードをコンパイルするためにC++コンパイラを必要とします。そのため、事前にMicrosoft C++ Build Tools または Visual Studio (C++開発ワークロードを含む) をインストールしておく必要があります。

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，C++コンパイラなどを含む開発ツールセットです． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかのエディションがあり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用します．インストールは以下の基準で判断してください：

コマンドラインからのビルドなど、C++コンパイラ機能のみが必要な場合:
Build Tools for Visual Studio のインストールを行います．
Visual Studioのエディタやデバッガなどの統合開発環境機能が必要な場合、あるいは、どちらをインストールすべきかよく分からない場合:
Visual Studio Community (または他のエディション) をインストールします．

Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」ワークロードを選択することで，必要なBuild Toolsの機能も一緒にインストールされます．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストールする方が、後で機能を追加する手間が省ける場合があります．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）。
以下のwingetコマンドを実行します。wingetはWindows標準のパッケージマネージャーです。

--scope machine オプションはシステム全体にインストールすることを意味します。

次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と、多くのプログラムで必要とされるVC++ 2015以降の再頒布可能パッケージをインストールします．
winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
Build Tools for Visual Studio 2022 で C++ によるデスクトップ開発関連コンポーネントのインストール
CUDA開発には、標準のC++開発ツールに加えて、特定のコンポーネントが必要になる場合があります。
1. Visual Studio Installer を起動します。
  起動方法: スタートメニューから「Visual Studio Installer」を探して実行します．
2. Visual Studio Build Tools 2022 の項目で「変更」ボタンをクリックします．
3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」をクリックして選択します。画面右側の「インストールの詳細」で、必要に応じて「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」、「ATL」、「MFC」などをチェックします（これらは一般的なC++開発や特定のプロジェクトタイプで必要になる場合があります）。その後、「変更」をクリックしてインストールまたは変更を適用します．

Visual Studio Community 2022 のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します。
インストールコマンドの実行
以下のwingetコマンドを実行します。--override "--add ..." 部分で、インストールするワークロードやコンポーネントを指定しています。
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC" winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
インストールされる主要なコンポーネントの説明：
- NativeDesktop (C++によるデスクトップ開発): CUDA開発に必要なC++コンパイラ(VC.Tools.x86.x64)やWindows SDK (Windows.SDK.Latest)など、基本的な開発ツール一式を含みます。
- CoreEditor: Visual Studioの基本的なコードエディタ機能を提供します。
- VC.CLI.Support: C++/CLIを用いた開発サポート（通常、純粋なCUDA C++開発では不要な場合もあります）。
- NuGet: .NETライブラリ管理用（C++プロジェクトでも利用されることがあります）。
- VC.ATL / VC.ATLMFC: 特定のWindowsアプリケーション開発フレームワーク（通常、CUDA開発自体には直接必要ありません）。
システム要件と注意事項：
- 管理者権限でのインストールが必須です。
- 必要ディスク容量：10GB以上（選択するコンポーネントにより変動）。
- 推奨メモリ：8GB以上のRAM。
- インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性があります。
- 安定したインターネット接続環境が必要です。
後から追加のコンポーネントが必要になった場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能です．
インストール完了の確認
インストールが成功したか確認するには、管理者権限のコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行します。
winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community
リストに表示されればインストールされています。

トラブルシューティング：

インストール失敗時は，以下のログファイルを確認すると原因究明の手がかりになります：
%TEMP%\dd_setup_.log %TEMP%\dd_bootstrapper_.log
( は実行日時に対応する文字列)
(オプション) Visual Studio Installer での確認と変更
wingetでのインストール後も、Visual Studio Installerを使ってインストール内容を確認・変更できます。
1. Visual Studio Installer を起動します。
2. Visual Studio Community 2022 の項目で「変更」をクリックします。
3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」がチェックされていることを確認します。必要であれば、「個別のコンポーネント」タブで特定のツール（例: 特定バージョンのMSVCコンパイラ、CMakeツールなど）を追加・削除できます。「インストールの詳細」で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」などが選択されているかも確認できます。変更後、「変更」または「インストール」をクリックします。

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Git の公式ページ: https://git-scm.com/

CMake のインストール

CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

Windows での cmake のインストール: 別ページ »で説明
CMake のインストールでは，システム環境変数 Path への追加を忘れないこと: C:\Program Files (x86)\GnuWin32\bin

Open3D のインストール（Windows 上）

http://www.open3d.org/docs/release/compilation.html に記載の手順による．

Windows での Open3D のインストール

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
pip を用いて，Open3D のインストール
python -m pip install -U open3d
バージョンの確認
次のコマンドを実行．「Version」の右に表示されるバージョンを確認．
python -m pip show open3d
関連ファイルのインストールを行いたいので，下に書いた手順を進める．

Open3D 関連ファイルのインストール

エラーを回避するために「/utf-8」を設定．

python -m pip install -U --ignore-installed numpy scikit-image
cd %LOCALAPPDATA%
rmdir /s /q Open3D
git clone --recursive https://github.com/isl-org/Open3D
cd Open3D
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles\
cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
  -DCMAKE_C_FLAGS="/DWIN32 /D_WINDOWS /W0 /utf-8" ^
  -DCMAKE_CXX_FLAGS="/DWIN32 /D_WINDOWS /GR /EHsc /W0 /utf-8" ^
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="c:/Open3D" .
cmake --build . --config Release --target ALL_BUILD
cmake --build . --config Release --target INSTALL

確認のため Open3DViewer を起動してみる．
起動ができれば OK とする．
%LOCALAPPDATA%\Open3D\bin\Open3D\Release\Open3DViewer.exe

Open3D-ML 関連ファイルのインストール

次のコマンドを実行する．

cd %LOCALAPPDATA%
rmdir /s /q Open3D-ML
git clone --recursive https://github.com/isl-org/Open3D-ML
cd Open3D-ML
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -r requirements-torch.txt

Ubuntu での Open3D のインストール

端末を開く
pip を用いて，Open3D のインストール
sudo pip3 install -U open3d
バージョンの確認
次のコマンドを実行．「Version」の右に表示されるバージョンを確認．
pip3 show open3d
以降，関連ファイルのインストールを行いたいので，下に書いた手順を進める．
cmake のインストール: 別ページで説明している．

Open3D 関連ファイルのインストール

次のコマンドを実行する．

git clone では「-b v0.13.0」のようにバージョンを指定する．このバージョンは，さきほど「pip3 show open3d」で確認したバージョンに一致させること．

sudo apt -y update
sudo apt -y install build-essential gcc g++ make
sudo apt -y install git
sudo pip3 install -U numpy scikit-image
sudo mkdir /usr/local
cd /usr/local
sudo rm -rf Open3D
sudo git clone -b v0.13.0 --recursive https://github.com/isl-org/Open3D
sudo chown -R $USER Open3D
cd Open3D
git switch -
yes | bash util/install_deps_ubuntu.sh
rm -f CMakeCache.txt
/usr/local/bin/cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .
make
sudo make install

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.5，NVIDIA cuDNN v8 のインストール: 別ページ »で説明

Open3D-ML 関連ファイルのインストール

次のコマンドを実行する．

git clone では「-b r0.13.0」のようにバージョンを指定する．このバージョンは，さきほど「pip3 show open3d」で確認したバージョンに一致させること．

cd /usr/local
sudo rm -rf Open3D-ML
sudo git clone --recursive -b r0.13.0 https://github.com/isl-org/Open3D-ML
sudo chown -R $USER Open3D
sudo chown -R $USER Open3D-ML
cd Open3D-ML
git switch -
sudo pip3 install -r requirements.txt
sudo pip3 install -r requirements-tensorflow.txt
sudo pip3 install -r requirements-torch.txt
sudo pip3 install -U numpy chumpy json-tricks munkres xtcocotools yapf
cd ../Open3D
rm -f CMakeCache.txt
/usr/local/bin/cmake \
  -DBUILD_PYTORCH_OPS=ON \
  -DBUILD_TENSORFLOW_OPS=ON \
  -DBUNDLE_OPEN3D_ML=ON \
  -DOPEN3D_ML_ROOT=/usr/local/Open3D-ML \
  -DGLIBCXX_USE_CXX11_ABI=OFF \
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .
make
sudo make install

Open3D に付属の Python のプログラムを動かしてみる（Python を使用）

カレントディレクトリの移動
Windows では「cd %LOCALAPPDATA%\Open3D\docs\jupyter」
Ubuntu では「cd /usr/local/Open3D/docs/jupyter」

Python プログラムの実行

Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

pointcloud.ipynb に記載の Python プログラムを実行

準備

import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
import os
import sys

# only needed for tutorial, monkey patches visualization
sys.path.append('..')
import open3d_tutorial as o3dtut
# change to True if you want to interact with the visualization windows
o3dtut.interactive = not "CI" in os.environ

Windows での実行結果を示す．

表示

print("Load a ply point cloud, print it, and render it")
pcd = o3d.io.read_point_cloud("../../examples/test_data/fragment.ply")
print(pcd)
print(np.asarray(pcd.points))
o3d.visualization.draw_geometries([pcd],
                                  zoom=0.3412,
                                  front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
                                  lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
                                  up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])

Windows での実行結果を示す．

ダウンサンプリング

print("Downsample the point cloud with a voxel of 0.05")
downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)
o3d.visualization.draw_geometries([downpcd],
                                  zoom=0.3412,
                                  front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
                                  lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
                                  up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])

Windows での実行結果を示す．

Convex hull

bunny = o3d.data.BunnyMesh()
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(bunny.path)
mesh.compute_vertex_normals()

pcl = mesh.sample_points_poisson_disk(number_of_points=2000)
hull, _ = pcl.compute_convex_hull()
hull_ls = o3d.geometry.LineSet.create_from_triangle_mesh(hull)
hull_ls.paint_uniform_color((1, 0, 0))
o3d.visualization.draw_geometries([pcl, hull_ls])

pcl = o3dtut.get_bunny_mesh().sample_points_poisson_disk(number_of_points=2000)
hull, _ = pcl.compute_convex_hull()
hull_ls = o3d.geometry.LineSet.create_from_triangle_mesh(hull)
hull_ls.paint_uniform_color((1, 0, 0))
o3d.visualization.draw_geometries([pcl, hull_ls])

Windows での実行結果を示す．

DBSCAN クラスタリング

pcd = o3d.io.read_point_cloud("../../examples/test_data/fragment.ply")

with o3d.utility.VerbosityContextManager(
        o3d.utility.VerbosityLevel.Debug) as cm:
    labels = np.array(
        pcd.cluster_dbscan(eps=0.02, min_points=10, print_progress=True))

max_label = labels.max()
print(f"point cloud has {max_label + 1} clusters")
colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (max_label if max_label > 0 else 1))
colors[labels < 0] = 0
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3])
o3d.visualization.draw_geometries([pcd],
                                  zoom=0.455,
                                  front=[-0.4999, -0.1659, -0.8499],
                                  lookat=[2.1813, 2.0619, 2.0999],
                                  up=[0.1204, -0.9852, 0.1215])

Windows での実行結果を示す．

平面のセグメンテーション

pcd = o3d.io.read_point_cloud("../../examples/test_data/fragment.pcd")
plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01,
                                         ransac_n=3,
                                         num_iterations=1000)
[a, b, c, d] = plane_model
print(f"Plane equation: {a:.2f}x + {b:.2f}y + {c:.2f}z + {d:.2f} = 0")

inlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers)
inlier_cloud.paint_uniform_color([1.0, 0, 0])
outlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers, invert=True)
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud, outlier_cloud],
                                  zoom=0.8,
                                  front=[-0.4999, -0.1659, -0.8499],
                                  lookat=[2.1813, 2.0619, 2.0999],
                                  up=[0.1204, -0.9852, 0.1215])

Windows での実行結果を示す．