Open3D のインストール，Python のプログラム例

前準備

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

• Visual Studio を使う予定がある場合

  Windows での Visual Studio Community 2022 のインストール: 別ページ »で説明

  Visual Studio Community 2022 に， Build Tools for Visual Studio 2022の機能が含まれている．

• Visual Studio を使う予定がない場合

  Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022） のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

• Build Tools for Visual Studio 2022 の公式ページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

Git のインストール

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

cmake のインストール

cmake のダウンロードのページ https://cmake.org/download/ からダウンロードしてインストール

Python のインストール（Windows 上）

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明

【サイト内の関連ページ】

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

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

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. pip を用いて，Open3D のインストール

   python -m pip install -U open3d
   

3. 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．

4. 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
   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
   

5. 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
   

   
6. 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

1. 端末を開く
2. pip を用いて，Open3D のインストール

   sudo pip3 install -U open3d
   

3. 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．

4. cmake のインストール: 別ページ で説明している．
5. 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
   

6. 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
7. 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）

1. 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」

2. Python プログラムを実行する

   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．