至于为什么会有这篇文章。。。说来话长
学习点云数据处理之前，本想想着使用大名鼎鼎的 PCL 库学习学习，无奈本人太菜，搞了数天各种出错，遂放弃
而 python-pcl 库也有数年未更新，并且安装也不容易，再次放弃
查询多方资料，最终选择 Open3D 库，
1 安装 Anaconda
1.1 什么是 Anaconda
Anaconda（官方网站）可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本
Anaconda 包含了 conda、Python 在内的超过 180 个科学包及其依赖项
总而言之，是一个很好用的、跨多个语言的包管理工具，使用它可以非常轻松的管理很多第三方库
1.3 安装 Anaconda
因为以前我安装过，所以安装教程这里不再赘述，具体方式请参考我 这篇博客
2 安装 Python
2.1 什么是 Python
Python 解释器易于扩展，可以使用 C 语言或 C++（或者其他可以通过 C 调用的语言）扩展新的功能和数据类型
Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言
Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码
点云处理的 Open3D 库基于 C++ 和 Python 都有实现，这里我们使用 Python 进行学习
2.2 安装 Python
Python 的安装非常简单，去官网下载自己中意的 Python 版本
Windows 64 位的话下载 Windows insatller (64-bit) 就行，其他系统版本类似
下载完成后，双击运行 exe 安装文件，在该页面下面两个全部勾选，他会自动添加到环境变量中去
然后选择 Customize Installation，自定义安装路径，否则会默认安装到 C 盘中
然后一下几个选项根据自己的喜好进行选择，我这里全部选择，然后点击 Next
前面五个建议都勾选，然后自定义安装路径，点击 Install 进行安装，等待安装完成
出现如下界面，代表安装完成，关闭安装页面
然后 win+R，输入 cmd 调出命令行，输入 python ，出现如下界面，表示安装成功
3 安装 Open3D
3.1 什么是 Open3D
Open3D 是一个开源库，支持快速开发处理 3D 数据的软件
Open3D 前端公开了一组精心挑选的 C++ 和 Python 数据结构和算法
后端经过高度优化，并设置为并行化
Open3D 的核心功能包括：
- 3D 数据结构
- 3D 数据处理算法
- 场景重建
- 表面对齐
- 3D 可视化
- 基于物理的渲染 (PBR)
- PyTorch 和 TensorFlow 支持 3D 机器学习
- 核心 3D 操作的 GPU 加速
- 在 C++ 和 Python 中可用
3.2 安装 Open3D
因为 conda 默认的下载源是国外的，速度emmm
所以我们首先设置下载源为国内镜像路径，打开 cmd 命令行·，依次执行下面命令
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
设置好之后，使用如下命令检验镜像源是否设置成功
conda config --show channels
出现刚刚设置的几个镜像路径，代表设置成功
为了确保安装不会出错，我们还需要将 conda 更新到最新版本
conda update conda
更新过程较为漫长，耐心等待，出现如下界面后输入 y，回车，继续等待，他会下载一大批东西
等待一大批库安装完成后，程序会自动退出，不管他输出的信息是成功还是失败，直接关闭 cmd 命令行即可
然后我们打开 conda 的命令行工具（因为安装了 Anaconda，所以在自己电脑上找到如下红框中的软件运行）
因为 Open3D 库有着很多的依赖库，如果直接安装，很可能会出现依赖版本冲突的问题
所以我们要先创建一个 conda 虚拟环境
这里我们创建一个名为 open3d_test，python 版本为 3.7 的虚拟环境（其他参数下的环境，修改版本号即可）
conda create -n open3d_test python=3.7
然后等待他自己创建完成，中途需要输入一次 y，让安装继续进行，出现如下界面，代表虚拟环境创建成功
然后输入上方红框中的命令，激活该虚拟环境
conda activate open3d_test
当前方的 base 变为你自己创建的虚拟环境名的时候，代表环境激活成功
然后就可以安装 Open3D 了，直接运行如下命令，会安装一大批依赖库，等待安装完成
pip install open3d
出现如下界面后，代表虚拟环境中的 Open3D 安装成功
检验安装，输入如下命令，不报错，说明 Open3D 安装成功
python -c "import open3d"
4 使用 Open3D
安装好之后，怎么在代码开发工具中引入我们创建好的虚拟环境呢？
这里以 PyCharm 为例进行演示
点击新建 Python 项目，解释器选择 conda ，只要你第一步成功安装了 Anacoda，下面的环境会自动识别出来
点击菜单栏的 File -> Setting，打开设置选项卡，按照图示依次打开 Project -> Python Interpreter
这里我们看到，虽然环境是 conda 的 python 3.7，但是后面的路径是 conda 默认的环境，并且下方列表中也没有我们安装的 Open3D，所以要切换到我们自己的虚拟环境中
点击 Project Interpreter 下拉框后面的三角形按钮，选择 Show All 
在弹出框中点击右上角的 “+”号添加新环境
在弹出的页面中，点击 Conda Environment，然后选择下方第二个选项 Existing enviroment
然后在 Interpreter 下拉框中就可以找到刚刚我们创建的虚拟环境（这里为 open3d_test），选中该环境，然后点击 OK 即可
然后删除默认的那个环境，只留下我们自己的虚拟环境，点击 OK 
然后发现项目的解释器路径变成了我们的虚拟环境，下方列表里面东西也多了，并且出现了 open3d 库，这代表项目的虚拟环境选择成功，然后点击右下角的 OK
点击 OK 之后，PyCharm 会进行包索引，等待索引完成
然后新建一个 py 文件，输入如下代码进行测试
import open3d as o3d
# 创建一个三维网格类型的球体
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_sphere()
# 计算球体的顶点法线
mesh.compute_vertex_normals()
# 绘制球体
o3d.visualization.draw(mesh, raw_mode=True)
右键运行代码，出现如下页面，代表 Open3D 完全安装成功！
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