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Open3D-ML：增强版Open3D，专为3D机器学习而生

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简介：
Open3D-ML是在原Open3D基础上扩展的功能库，专门针对3D数据的机器学习任务进行了优化和增强，提供了一系列高效工具与算法。 Open3D-ML是基于Open3D核心库的扩展模块，专门用于处理各种3D机器学习任务。它增强了数据处理能力，并支持诸如语义点云分割等应用领域。此外，该工具包还提供了适用于常见应用场景及训练流程的预训练模型。用户可以轻松地将Open3D-ML与TensorFlow和PyTorch框架集成到现有的项目中使用；同时，它也具备独立于特定机器学习框架的数据可视化功能。 安装方面，从版本v0.11起，Open3D开始内置支持Open3D-ML的Python发行版。当前兼容的机器学习框架包括： - PyTorch 1.6 - TensorFlow 2.3 以及CUDA等必要组件。

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  • Open3D-ML：增强版Open3D，专为3D机器学习而生
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    Open3D-ML是在原Open3D基础上扩展的功能库，专门针对3D数据的机器学习任务进行了优化和增强，提供了一系列高效工具与算法。 Open3D-ML是基于Open3D核心库的扩展模块，专门用于处理各种3D机器学习任务。它增强了数据处理能力，并支持诸如语义点云分割等应用领域。此外，该工具包还提供了适用于常见应用场景及训练流程的预训练模型。用户可以轻松地将Open3D-ML与TensorFlow和PyTorch框架集成到现有的项目中使用；同时，它也具备独立于特定机器学习框架的数据可视化功能。 安装方面，从版本v0.11起，Open3D开始内置支持Open3D-ML的Python发行版。当前兼容的机器学习框架包括： - PyTorch 1.6 - TensorFlow 2.3 以及CUDA等必要组件。
     
  • C++ 3D视觉库Open3D
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    简介：Open3D是一个开源的C++库，专为点云处理与三维机器视觉应用设计。它支持Windows、Linux和MacOS系统，并提供Python接口，广泛应用于机器人技术、SLAM及3D重建等领域。 Open3D是一个强大的C++库，专为处理与分析3D视觉数据而设计。它提供的功能类似于2D图像处理库如OpenCV，在解决三维空间问题方面表现出色，并且提供了一个高效、灵活的平台给研究人员及开发人员使用。 在显示3D图像时，Open3D支持多种格式的数据加载（包括ply, obj, stl等），并能够渲染点云、网格和线框模型。此外，该库还允许用户调整光照、颜色以及透明度来获得高质量的效果，并提供交互式视图控制功能让用户通过鼠标操作旋转、平移或缩放3D场景。 Open3D的核心之一是其强大的点云处理能力。它包括多种预处理算法如滤波、去噪和配准，例如Voxel Grid, Radius Outlier Removal 或Statistical Outlier Removal等方法可以去除噪声点；RANSAC 和ICP（迭代最近点）算法用于进行精确的点云对齐操作。这些功能对于3D重建、SLAM(同时定位与地图构建)及机器人导航等领域至关重要。 除了图像转换和匹配，Open3D还支持不同结构间的转换如从点云到网格或体素，并提供特征提取工具（例如SHOT, FPFH 和 PFH）用于比较点云的相似度。这在目标检测、跟踪以及场景理解方面非常有用。 深度图处理是另一个关键领域，它包括生成点云和进行3D重建等操作，在增强现实、机器人导航及地图构建中发挥着重要作用。 Open3D的独特之处在于其对复杂几何计算的支持如 Delaunay 三角剖分、四面体网格化以及最近邻搜索等功能。这些特性使其在处理高精度三维模型时非常高效，并且它还集成了Python接口，使非C++背景的用户也能轻松使用。 总之，Open3D是一个全面覆盖从数据获取到特征提取和匹配再到显示等各个环节的库，在学术研究与工业应用中都是理想的工具。
     
  • Open3D-master.zip 文件
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    Open3D-master.zip 是一个包含三维处理库 Open3D 源代码的压缩文件，适用于点云和3D模型处理。该库支持Windows、Linux及macOS系统，并提供Python与C++接口。 Open3D是一个开源库，用于处理三维数据。它提供了点云、几何体和曲面重建等功能，并支持多种文件格式的读取与保存。通过利用现代图形处理器的强大功能，Open3D能够高效地执行复杂的计算任务，适用于机器人技术、计算机视觉以及增强现实等领域。
     
  • 《Open3D与PyQt结合的专栏示例Demo》
    优质
    本专栏提供基于Python库Open3D和PyQt集成的三维图形处理示例代码及教程，帮助开发者掌握二者融合实现交互式界面的技术。 《open3d+pyqt》专栏示例demo展示了如何结合使用Open3D库与PyQt框架来开发三维图形应用的实例代码和教程。这些示例旨在帮助开发者快速上手并理解这两个工具包的基本用法及其在实际项目中的应用场景，涵盖从基础操作到高级功能的各种内容。
     
  • Open3d教程指南
    优质
    《Open3d教程指南》是一本全面介绍如何使用Open3d库进行三维数据处理和可视化的书籍。它涵盖了从基础到高级的各种功能和技术，适合初学者及进阶用户阅读。 Open3d_Tutorial提供了关于如何使用Open3d库的教程和示例代码，帮助用户更好地理解和应用这个强大的点云处理工具。文档涵盖了从基础操作到高级功能的各种主题，并且通过详细的解释和支持多种编程语言的实例来指导学习者掌握每一个概念和技术细节。
     
  • open3d-0.15.1-cp39-cp39-win_amd64-wheel
    优质
    这是一段Open3D库的Python包安装文件信息，具体版本为0.15.1，适用于Python 3.9环境，在Windows amd64平台上运行。 在Windows 10系统下使用Python3.9的64位版本安装open3d-0.15.1-cp39-cp39-win_amd64.whl，可以通过pip命令进行安装：`pip install open3d-0.15.1-cp39-cp39-win_amd64.whl`。
     
  • Open3D第三方组件
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    Open3D是一款开源库，支持点云数据处理和3D机器视觉。本项目聚焦于介绍与之集成的各类第三方工具和库，丰富其功能应用。 在使用Open3D进行make install阶段安装第三方库时，会因为软件下载而占用较多时间。为避免这一问题，可以将所需资源提前解压到与build文件夹同一级的目录中，从而跳过第三方库的下载步骤。
     
  • Open3D-PointNet2-Semantic3D的tf_ops编译
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    本项目专注于将Open3D库中的tf_ops模块进行编译优化，特别针对PointNet2和Semantic3D数据集的应用场景，提升点云处理算法在TensorFlow环境下的执行效率与性能。 基于CUDA10.0和Tensorflow1.14，并且使用RTX2060s显卡的情况下，可能会遇到由于库版本不匹配导致的问题。我将主要的cmake配置也附上了，如果大家在解决问题时可以参考一下这篇文章中的内容：https://blog..net/qq_41986166/article/details/112495204（注意这里提到的文章链接请自行查找）。
     
  • 在VS2019中编译Open3D库
    优质
    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2019环境下配置并成功编译Open3D库的过程，适合希望在Windows平台上使用Open3D进行点云处理和3D机器视觉的开发者参考。 基于VS2019编译的Open3D库可以在QT下进行开发。附件中的官网范例可供参考，源码可以从GitHub下载。