Open3D не может вызвать функцию read_point_cloud/модуль Open3D не имеет атрибута read_point_cloud

Как насчет этого? open3d.org/docs/release/python_api/…

@ewokx Вы имеете в виду, что мне нужно просто добавить «io» после «o3», но перед «read_point_cloud(filepath)»? Потому что именно об этом говорится в документации, которую вы мне прислали. В исходном коде авторов (это не мой код) нет «io», но последнему коммиту уже 5 лет, а это значит, что с тех пор никто не работал над репозиторием и, следовательно, тогда они использовали более старую версию Open3D?

Проблема с копированием кода других заключается в том, что вам необходимо убедиться, что вы либо используете ту же версию библиотеки, либо используете новейшую библиотеку, но адаптируете код. Итак, у вас должно быть source = o3.io.read_point_cloud(filepath); это при условии, что вы это сделали import Open3D as o3.

Можете ли вы поделиться ссылкой на репозиторий, который вы использовали для регистрации с помощью GMM?

Извините за поздний ответ и спасибо за ответ! Я попытался изменить код в соответствии с вашим ответом, но теперь столкнулся с другой проблемой. После изменения строки на open3d.io.read_point_cloud(filepath) следующая строка кода source = o3.voxel_down_sample(source, voxel_size=voxel) выдает ошибку module open3d has no attribute voxel_down_sample. Согласно последней документации open3Ds, вам нужно вызвать open3d.geometry.voxel_down_sample. Я сделал это, но потом получил сообщение об ошибке module open3d.cpu.pybind.geometry has no attribute voxel_down_sample.

@Ozymandias Все, что я могу сказать, это сначала правильно пройти учебные пособия. Код, который вы используете, слишком стар, чтобы его можно было использовать сейчас. Для облака точек вам следует использовать pcd.voxel_down_sample, где pcd — это полученный вами объект облака точек. Обратитесь к официальной документации версии 0.18.0 open3d.org/docs/release/… Попробуйте просмотреть руководства по open3d здесь open3d.org/docs/latest и посмотрите мои недавние ответы, которые в основном посвящены open3d - stackoverflow .com/users/1874627/…

Вот ссылка на репозиторий регистрации на основе GMM: github.com/somanshu25/… Я клонировал их репозиторий и на самом деле просто хотел запустить их демонстрационный код, который представляет собой файл Python run_gmm_static.py. Согласно README автора, вам просто нужно запустить его, чтобы увидеть регистрацию облака точек кролика на основе GMM. Но я не могу этого сделать из-за проблем, о которых я упомянул выше. Может быть, мне стоит собрать Open3D версии 0.7.0? Потому что это то, что они используют. Однако Пип не может его найти.

@Ozymandias Мой совет. Придерживайтесь версии 0.18.0. Код в файле run_gmm_static небольшой и его можно легко обновить для работы с последней версией. Чтобы узнать, как работает open3d, вам потребуется от нескольких часов до 2-3 дней.

Хм, ладно, я предполагаю, что вы ознакомились с этим и предлагаете изменить код в файле run_gmm_static.py? А как насчет остальной части репозитория? Нужно ли мне это тоже все менять или этого одного файла достаточно? На самом деле я хотел начать работать с Open3D, но мой руководитель отговорил от этого (это университетский проект), потому что, по его словам, Open3D слишком медленный. Поэтому он предложил поискать альтернативные подходы, такие как GMM, поэтому я и оказался здесь. Так мне нужно настроить весь репозиторий или только этот файл? Или мне стоит придерживаться классического Open3D?

@Ozymandias - я не смогу прочитать весь репозиторий из-за ограничений по времени, но, насколько я понимаю, код этого репозитория использует cupy и другие библиотеки для выполнения большей части обработки на графическом процессоре, а open3d в основном предназначен для загрузки облака точек и визуализации. Например, см. строку 30, которая извлекает точки в массив numpy и, таким образом, не использует numpy впоследствии, пока не придет время для визуализации. Что касается комментария вашего руководителя: библиотека все еще незрела, например, она имеет кластеризацию DBScan, которая еще не поддерживается на графическом процессоре, но многие части библиотеки сильно оптимизированы для процессора и графического процессора.

Итак, ваш совет — использовать классический Open3D и дать ему шанс? Или хотя бы использовать многомасштабный ICP на CUDA (первая ссылка, которую вы мне прислали)? Я также нашел эту библиотеку под названием «probreg» github.com/neka-nat/probreg Мой руководитель также предложил изучить ее. Знаете ли вы что-нибудь об этой «пробреговой» библиотеке? Кажется, он новее (последний коммит был 2 недели назад), и он также поддерживает вероятностные методы регистрации облаков точек, такие как когерентный дрейф точек и GMM.

Мое предложение: 1. Обновите код run_gmm_static для работы с Open3d 0.18.0 и попробуйте его запустить. 2. Запустите MultiScaleIcp на CPU/CUDA (это займет 1-2 часа, просто следуйте инструкциям, чтобы увидеть, насколько хорошо он работает для вас) 3. Probreg выглядит красиво, использует последнюю версию open3d, но я ее не использовал.