【小沐学Python】5 分钟搞定点云可视化!Python 点云绘制(五)
- 2026-03-07 02:49:12
戈戈与小沐围坐在一起，悠闲地闲聊着近期追的电视剧台词，氛围轻松惬意。
小沐：累死了。
戈戈：丁元英告诉年轻人不要轻易说这个词，说完就真的马上要倒下。想干成点事，别把别人看得太轻，别把自己看得太重。
戈戈：我想找个井沿扒着看看，哪有?
小沐：农村。这盘菜不是人人都能吃得，扒上了饱了眼福，再掉下去可就跌入了地狱。
聊到这里，戈戈顺势提议聊聊Python点云绘制，聊点轻松的话题。
1、简介
点云可不是什么“高冷技术”，说白了就是在同一空间参考系下，给物体表面“拍”无数个采样点，这些点凑在一起就形成了物体的三维“轮廓”～ 每个点都藏着不少秘密，包括三维坐标（X，Y，Z）、颜色、分类值、强度值等，海量这样的点集合，就是我们要摆弄的“点云（Point Cloud）”，不管是3D建模还是物体识别，都离不开它！
2、vtk库显示点云
想实现点云可视化，vtk开源库必须拥有姓名！它就像一个“万能工具箱”，能轻松搞定三维数据的读取、处理和显示，上手后就能快速get点云的立体效果，官网地址放这啦，按需自取～
https://vtk.org/about/#overview
安装库如下：
pip install vtk
下面是一段python + vtk绘制点云代码示例，直接复制运行就能看到效果～
# python + vtk绘制点云代码示例
import vtk
# 1. 生成点云数据（模拟3D点，可替换为自己的点云数据）
points = vtk.vtkPoints()
colors = vtk.vtkUnsignedCharArray()
colors.SetNumberOfComponents(3)
colors.SetName("Colors")
# 生成1000个随机3D点，颜色随机
import random
for i in range(1000):
x = random.uniform(-10, 10)
y = random.uniform(-10, 10)
z = random.uniform(-10, 10)
points.InsertNextPoint(x, y, z)
# 随机颜色（RGB）
r = random.randint(0, 255)
g = random.randint(0, 255)
b = random.randint(0, 255)
colors.InsertNextTuple3(r, g, b)
# 2. 创建点云数据集
polydata = vtk.vtkPolyData()
polydata.SetPoints(points)
polydata.GetPointData().SetScalars(colors)
# 2.1 创建顶点过滤器（将点转换为可见的顶点）
glyph_filter = vtk.vtkVertexGlyphFilter()
glyph_filter.SetInputData(polydata)
glyph_filter.Update()
# 3. 点云渲染设置
mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
mapper.SetInputConnection(glyph_filter.GetOutputPort())
actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
# 设置点的大小
actor.GetProperty().SetPointSize(5)
actor.GetProperty().SetRepresentationToPoints()
# 4. 创建渲染窗口、渲染器和交互器
renderer = vtk.vtkRenderer()
render_window = vtk.vtkRenderWindow()
render_window.AddRenderer(renderer)
render_window_interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
render_window_interactor.SetRenderWindow(render_window)
# 5. 添加演员到渲染器，设置背景色
renderer.AddActor(actor)
renderer.SetBackground(0.1, 0.1, 0.1) # 深灰色背景
# 6. 启动交互
render_window.Render()
render_window_interactor.Start()
代码运行后结果显示如下：
3、pyvista库显示点云
如果觉得vtk有点复杂，那pyvista绝对是你的“入门好朋友”！它是基于vtk封装的Python库，语法更简洁，不用写一堆繁琐代码，新手也能快速上手，轻松画出漂亮的点云～
https://docs.pyvista.org/examples/00-load/create-point-cloud.html
安装库如下：
pip install pyvista
下面是一段python + pyvista绘制点云代码示例，简单几行就能搞定～
# python + pyvista绘制点云代码示例
import pyvista as pv
import numpy as np
# 1. 生成模拟点云数据（1000个3D点，可替换为自己的点云文件）
n_points = 1000
xyz = np.random.rand(n_points, 3) * 20 - 10# 生成[-10,10]范围内的随机点
# 2. 创建点云对象
point_cloud = pv.PolyData(xyz)
# 3. 给点云添加随机颜色（增加可视化效果）
point_cloud['Random Colors'] = np.random.rand(n_points, 3)
# 4. 绘制点云
plotter = pv.Plotter()
# 添加点云，设置点大小
plotter.add_mesh(point_cloud, point_size=5, render_points_as_spheres=True)
# 设置背景色
plotter.background_color = 'lightgray'
# 显示坐标轴
plotter.add_axes()
# 启动交互窗口
plotter.show()
代码运行后结果显示如下：
4、PCL库显示点云
Point Cloud Library（PCL）可是点云处理领域的“大佬”！虽然它是C++编写的开源库，但咱们可以通过Python接口调用，功能超级强大，不管是点云滤波、分割还是配准，都能轻松拿捏，适合进阶玩家～
https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases https://pointclouds.org/
尝试安装pclpy库如下：
pip install pclpy
结果报错如下：
尝试安装python-pcl库如下：
pip install python-pcl
结果还是报错如下：
算了pcl的python库都失效了，继续下一个点云库。
5、Open3D库显示点云
Open3D和PCL堪称“点云双雄”！作为后起之秀，它对Python的支持更友好，语法简洁，可视化效果也更细腻，虽然算法数量不如PCL多，但日常点云绘制、处理完全够用，新手进阶都合适～
http://www.open3d.org/docs/release/
安装库如下：
pip install open3d
下面是一段python + Open3D库绘制点云代码示例，上手超简单～
# python + Open3D库绘制点云代码示例
import open3d as o3d
import numpy as np
# 1. 生成模拟点云数据（1000个3D点）
n_points = 1000
xyz = np.random.rand(n_points, 3) * 20 - 10# 随机点坐标
colors = np.random.rand(n_points, 3) # 随机颜色（RGB）
# 2. 创建Open3D点云对象
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(xyz)
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)
# 3. 可视化点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name="Open3D Point Cloud", width=800, height=600)
代码运行后结果显示如下：
6、Qt库显示点云
想做带界面的点云可视化程序？Qt安排！通过QVTKWideget模块，结合VTK和PCL，就能打造专属的点云可视化界面，既有Qt的美观界面，又有强大的点云处理能力，适合做项目开发～
https://vtk.org/doc/release/7.1/html/classQVTKWidget.html 安装库如下：
pip install PyQt5 vtk
下面是一段python + pyqt5库绘制点云代码示例，需要先安装pyqt5和pyqt5-vtk库～
# python + pyqt5库绘制点云代码示例
import sys
import vtk
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout
from vtk.qt.QVTKRenderWindowInteractor import QVTKRenderWindowInteractor
classPointCloudWindow(QMainWindow):
def__init__(self):
super().__init__()
self.setWindowTitle("Qt + VTK 点云可视化")
self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
# 1. 创建主widget和布局
self.main_widget = QWidget()
self.setCentralWidget(self.main_widget)
self.layout = QVBoxLayout(self.main_widget)
# 2. 创建VTK渲染窗口部件
self.vtk_widget = QVTKRenderWindowInteractor(self.main_widget)
self.layout.addWidget(self.vtk_widget)
# 3. 初始化VTK渲染器
self.renderer = vtk.vtkRenderer()
self.vtk_widget.GetRenderWindow().AddRenderer(self.renderer)
self.interactor = self.vtk_widget.GetRenderWindow().GetInteractor()
# 4. 生成点云数据并添加到渲染器
self.create_point_cloud()
defcreate_point_cloud(self):
# 生成1000个随机点云
points = vtk.vtkPoints()
vertices = vtk.vtkCellArray()
colors = vtk.vtkUnsignedCharArray()
colors.SetNumberOfComponents(3)
colors.SetName("Colors")
import random
for i in range(1000):
x = random.uniform(-10, 10)
y = random.uniform(-10, 10)
z = random.uniform(-10, 10)
pid = points.InsertNextPoint(x, y, z)
vertices.InsertNextCell(1)
vertices.InsertCellPoint(pid)
colors.InsertNextTuple3(random.randint(0,255), random.randint(0,255), random.randint(0,255))
# 创建点云数据集
polydata = vtk.vtkPolyData()
polydata.SetPoints(points)
polydata.SetVerts(vertices)
polydata.GetPointData().SetScalars(colors)
# 渲染设置
mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
mapper.SetInputData(polydata)
mapper.SetScalarModeToUsePointData()
mapper.SetScalarRange(0, 255)
actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
actor.GetProperty().SetPointSize(5)
actor.GetProperty().SetRepresentationToPoints()
actor.GetProperty().SetColor(1, 1, 1)
actor.GetProperty().SetAmbient(1.0)
actor.GetProperty().SetDiffuse(0.0)
actor.GetProperty().SetSpecular(0.0)
self.renderer.AddActor(actor)
self.renderer.SetBackground(0.1, 0.1, 0.1)
self.renderer.ResetCamera()
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
window = PointCloudWindow()
window.show()
window.interactor.Initialize()
sys.exit(app.exec_())
代码运行后结果显示如下：
7、matlab库显示点云
除了Python，Matlab也是点云处理的“好帮手”！自带强大的点云处理工具箱，读取、显示点云一步到位，语法简洁，适合习惯用Matlab做数据处理的小伙伴，还能轻松实现点云重建与三角剖分～
https://ww2.mathworks.cn/help/vision/ref/pcread.html
https://ww2.mathworks.cn/help/vision/point-cloud-processing.html?s_tid=CRUX_lftnav
ptCloud = pcread(filename) 从PLY、PCD读取指定路径的点云。反回一个pointCloud对象。
pcshow(ptCloud)
pcshow(xyzPoints)
pcshow(xyzPoints,C)
pcshow(filename)
pcshow(___,Name,Value)
ax = pcshow(___)
聊完各种库的点云绘制方法，戈戈笑着对狄狄和小沐说：“这就像扒上了点云技术的井沿，总算看清了它的模样，也没那么难嘛！”小沐点头：“是啊，一步步尝试，总能学会。”狄狄打趣：“看来这盘‘菜’，咱们还是能吃上的！”二人相视一笑。
后续
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