在学习过程中，很多东西过一段时间可能会遗忘，所以产生了录制视频的想法。不能算“视频教程”，只能算是备忘吧。在【点云备忘录】这个系列中，将用录屏 讲解的形式记录一些点云学习过程中对于代码和文章的理解，也会分享一些有用的技能。
视频中所涉及的代码已上传到到github，感兴趣的同学可下载尝试。
https://github.com/liminle/point-cloud-lectern-memos
第一期简单讲解两个典型的点云可视化代码，这两个代码的适用性很广，几乎适应于各种点云研究任务（分类，语义分割，检测，跟踪等）。掌握之后，举一反三，简单更改就可以移植到其他场合中。
本视频已上传b站：https://www.bilibili.com/video/av79578170/
（视频约14分钟，70兆，建议WIFI下观看。）
可视化是进行研究当中非常有用的技术。不仅可以放在论文里用来增强说服力；还可以在研究过程中帮助分析问题。
1.点云的可视化系统来看的话，大致包括下列四类：
- 不带标签的点云可视化 （适用于modelnet等数据集）
- 带语义信息标签的点云可视化 （适用于semantic3d等）
- 带包围框标签的点云可视化（kitti检测、跟踪）
- 带包围框标签的点云投影可视化（本次未涉及）
2.具体实现方法
- matlab
- python
- C
- CloudCompare/meshlab软件
这次视频中展示的是python的代码，主要调用了mayavi库。mayavi用来进行三维数据可视化很好的工具，中国大学mooc网上有一门“python三维数据可视化”的公开课程中就讲解了mayavi的用法，感兴趣的同学可以去学习。
