我带你去哪里 I

//2006-11-04 15:48

我睁开眼睛,我想我喝的实在是太多了,我依偎在一辆颠簸的公共汽车后面的座位上,不能再这样下去了.

外面是一望无际的田野,破旧的公车奔驰在宽阔的乡间马路上.我探出头,远处的马路和黄色的天空交接在一起.可是头依然又痛又晕,我不知道车往哪个方向开.

车内的乘客大都无精打采的上下颠簸着,躲避着下午的太阳直射在他们脸上.旁边有人用牛仔帽遮住脸打瞌睡.前车厢内有人抽烟,咳嗽.空气里弥漫着慵懒的气息,阳光微微有些刺眼,我想用睡觉来避免这酒醉后恼人的头痛.

我又睡着了.

再次醒来时,天色已经暗淡下来,透过车窗,远处闪烁着点点灯火,也许是农家的灯光,一缕缕青烟飞散在深蓝的天空中.

宽广的田野和马路到了尽头,汽车颠簸了一下驶进了一片茂密的树林中.

头痛好了些,不过眼睛还是很难受,听说眼睛的神经和大脑的后部连接在一起.一损俱损,一荣俱荣.

车上的乘客有些已经穿上了毛衣,有几个还围上了围巾.我后面的座位在我睡觉时上来了几个男人,正在毫无顾忌的大声谈笑,臭气熏天,我似乎能感到劣制的烟气从他们黄色的牙齿中吐出来. 旁边的牛仔男早已把帽子戴好,支着下巴,望着外面渐渐变暗的夜景发愣. 前面不远的座位上那对夫妇已经下车,现在一个少女坐在那里,安静的看着车子行驶的方向,风撩动着她乌黑的长发.

我用力把左手边的窗户打开,迎面吹来清凉的风让我精神了许多.呼吸着森林泥土和腐朽的气息.

黑夜里的森林只有茂密的树干在车厢外闪烁而过.

湿润的夜风.

破落的车顶随着昏黄的车灯左右摇晃,我抬头望着汽车狭小的空间,一个封闭的长方形盒子,消耗着时间,带着我们超越距离,去我们要去地方.

超越距离的限制都这么困难,更别说要超越时间的限制了.

车子慢慢停了下来,外面的黑森林有了一盏灯光,我想是车站到了.

从后门下去了几个拿着行李的旅人的同时,从前门上来了四个穿一身黑袍的人,车内似乎变得阴冷起来,它们一言不发的坐到了汽车右边前三分之一的两排位置,隔着一个过道那个少女的右边.

少女的头发已经从黑色的直发变成了杏色波浪卷发,散开搭在圆润的肩上.我深深地吸了一口气.

我知道这不是一个说话的好地方.

//16:30
 

### 获取点云数据集的途径 点云数据集广泛用于自动驾驶、机器人视觉、三维重建和增强现实等领域。获取点云数据的方式包括开源数据集下载、传感器采集以及第三方平台提供的数据服务。以下是一些常见的点云数据集来源及特点。 #### 1. 公开开源数据集 许多科研机构和企业提供了大规模点云数据集,涵盖了室内与室外场景,并附带标注信息和传感器校准参数。例如: - **KITTI 数据集**:由德国卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)和丰田工业大学芝加哥分校(TTIC)联合发布,主要用于自动驾驶研究,包含激光雷达点云、图像、GPS 和 IMU 数据[^1]。该数据集中的点云以 `.bin` 格式存储,适用于目标检测、语义分割等任务。 - **SemanticKITTI**:基于 KITTI 数据集构建,提供逐点语义标注,适合进行点云语义分割研究。 - **Waymo Open Dataset**:由 Waymo 发布,包含高分辨率激光雷达数据和丰富的标注信息,涵盖多种城市驾驶场景,支持多目标跟踪与 3D 检测任务。 - **nuScenes**:由 nuTonomy(现为 Aptiv)发布,包含超过 140 万帧点云数据,具有高质量的 3D 标注框,支持目标检测、跟踪和场景理解[^1]。 - **SUN RGB-D**:专注于室内场景理解,提供 RGB-D 图像和对应的点云数据,适用于室内物体识别与布局估计任务[^1]。 - **ScanNet**:一个大规模室内 RGB-D 扫描数据集,包含超过 2500 个真实房间的扫描数据,并提供语义标注和相机姿态信息[^1]。 这些数据集通常需要通过官方网站注册并申请访问权限,部分数据可能需通过邮箱验证获取下载链接[^1]。 #### 2. 基于传感器采集的数据 除了使用公开数据集外,还可以通过激光雷达或深度相机采集原始点云数据。常见设备包括: - **Velodyne 系列 LiDAR**:广泛用于自动驾驶研究,输出高精度 3D 点云数据。 - **Ouster OS1**:提供高分辨率、低噪声的点云数据,适用于建图与定位任务。 - **Intel RealSense D455/D435**:消费级 RGB-D 相机,可实时生成稠密点云,适合桌面级应用和机器人导航。 - **Kinect v2**:微软出品的深度摄像头,曾广泛用于 KinectFusion 等三维重建项目。 采集后的点云数据可以通过 ROS(Robot Operating System)系统进行处理和发布,例如使用 `pcl_ros` 工具包读取和转换点云格式。 #### 3. 第三方数据平台 一些商业公司和研究平台也提供点云数据集服务,如: - **KIT Scenepic**:提供结构化场景描述与交互式可视化工具,可用于训练和测试 3D 场景理解模型。 - **Open3D 数据仓库**:Open3D 官方提供了一些示例点云数据,适用于教学和算法开发。 - **PointClouds.org**:提供多个领域的小型点云数据集,涵盖建筑、文物扫描、工业检测等应用场景。 --- ### 示例代码:加载 KITTI 点云数据 ```python import numpy as np import open3d as o3d # 读取 .bin 文件 point_cloud = np.fromfile('000000.bin', dtype=np.float32).reshape(-1, 4) # 创建 Open3D 点云对象 pcd = o3d.geometry.PointCloud() points = point_cloud[:, :3] pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) # 可视化点云 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ``` ---
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