在连接服务器训练和推理代码时，有些时候需要用open3d查看运行结果(例如：6DoF机械臂抓取结果可视化展示)。open3d的.draw方法通过生成一个窗口来实现可视化数据。这种可视化原理导致它在服务器(一众没有GUI界面的运行环境)上是行不通的。因此需要一种在服务器上也能使用open3d进行点云等类型数据可视化的方法，方便我们可视化服务器上代码的运行结果。

前言部分说过，open3d的可视化机制是创建一个窗口，而服务器是没有GUI窗口环境的，所以一种解决策略就是将open3d创建的窗口传回本地电脑，例如使用X11连接ssh。但是此种方案比较麻烦，而且我尝试过网上很多的连接教程， 最后都失败了。放弃这种方法。

目前找到的方法是：在服务器上创建一个jupyternotebook文件，在文件里使用o3d.visualization.draw_plotly方法进行可视化，这样可以让open3d在单元格下创建类似图像的可视化窗口，而不是新开一个专用的窗口。

举一个简单的例子，现在使用numpy创建一个有100个点的点云数据，采用上述方法在服务器中的notebook文件中可视化：

可视化效果如下：

’

可以看到，使用这种方法可以让open3d把窗口直接显示在当前执行代码块的下方，就像显示图像一样。同时，也可以使用鼠标对数据进行旋转缩放，查看数据的方法和相关功能都相同。 这种方法的好处有：可以直接在服务器上使用open3d可视化数据；同时因为显示背景网格且有刻度，所以可直接鼠标定位点云的位置信息，便于细致观察。它的缺点是：因为背景网格的存在，导致这种方法导出(截图)的图像不能去掉背景，只显示点云数据。难以作为论文里的可视化展示图。

策略1虽然实现了在服务器上直接可视化数据，但受限于.visualization.draw_plotly方法无法去掉背景网格，导致它的导出效果不能作为论文里的可视化展出效果图。因此策略2将重点实现去掉背景网络，可视化成论文能用的效果。

策略2的方法其实很简单：将服务器上要展示的数据(点云/mesh)保存成.ply文件，在本地调用open3d进行可视化。

下面以numpy生成的点云数据为例，介绍怎么从服务器上保存并在本地展示：

将"./your_point_cloud.ply"文件下载下来，在本地上运行下面代码就能实现可视化(把程序写在.py文件中)：

下面重点演示下对与6DoF位姿抓取来说，怎么将可视化结果从服务器下载到本地并进行展示(不是这行的小伙伴直接跳过就行)：

从服务器上保存的程序(伪码，需要根据自己当前的程序进行一定的修改才能使用)：

以HGGD-grasp抓取代码中的demo.py为例，可以通过将原代码236行的if vis_grasp:更改成下面的代码，实现保存当前预测结果：

在本地加载并运行：

运行效果如下：

’

这种方法展示的结果就和论文中的效果是一样的了。要注意：对于抓取问题来说，它的可视化抓取姿势实际上是一系列的mesh夹爪，可视化也就是场景点云与mesh夹爪的堆叠效果。

为实现可视化服务器上的open3d数据，本文提供了上述两种解决策略。这两种方法各有优劣，在实际情况中可以根据自己需求灵活调用。