3D点云标注神器labelCloud：从零入门到高效标注全攻略
【免费下载链接】labelCloud 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelCloud
在自动驾驶和机器人视觉领域，3D点云数据的精准标注是训练智能感知系统的关键环节。labelCloud作为一款轻量级的开源工具，专门为点云数据中的3D边界框标注而生，支持多种点云文件格式和标签导出格式，让3D标注工作变得简单高效。
🎯 核心功能概览
labelCloud凭借其独特的功能特性，在3D标注工具中脱颖而出：
- 多格式支持：兼容KITTI、PLY、PCD等主流点云格式
- 双标注模式：提供拾取模式和跨度模式两种标注方式
- 智能快捷键：丰富的键盘快捷键提升标注效率
- 语义分割：支持基于边界框的语义分割标注
📋 环境准备与安装
在开始使用labelCloud之前，需要确保系统环境满足以下要求：
系统要求
- Python版本：3.7至3.9
- 操作系统：Windows、Linux、macOS
安装步骤详解
方法一：通过pip安装（推荐）
pip install labelCloud
labelCloud --example # 启动示例项目
方法二：手动安装
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelCloud
cd labelCloud
pip install -r requirements.txt
python3 labelCloud.py
labelCloud主界面展示点云标注功能
⚙️ 配置指南详解
labelCloud的配置主要通过config.ini文件完成，以下是关键配置项的说明：
文件路径配置
在[FILE]部分设置点云文件和标签文件的存储路径：
pointcloud_folder = pointclouds/
label_folder = labels/
class_definitions = labels/_classes.json
点云显示配置
在[POINTCLOUD]部分调整点云的可视化效果：
point_size = 4.0
colorless_color = 0.9, 0.9, 0.9
std_translation = 0.03
标注参数配置
在[LABEL]部分设置默认边界框尺寸：
std_boundingbox_length = 0.75
std_boundingbox_width = 0.55
std_boundingbox_height = 0.15
🖱️ 标注操作实战
拾取模式（Picking Mode）
拾取模式适合快速标注，操作流程如下：
- 点击选择边界框的前上角位置
- 使用鼠标滚轮调整Z轴旋转角度
- 系统自动应用预设的边界框尺寸
跨度模式（Spanning Mode）
跨度模式提供更精确的控制：
- 依次选择四个顶点定义边界框
- 系统自动锁定最后两个顶点的图层
- 完成精确的尺寸控制
labelCloud标注方法动态演示
⌨️ 快捷键大全
掌握快捷键是提升标注效率的关键，以下是常用快捷键分类：
导航控制
- 左键拖动：围绕点云中心旋转视角
- 右键拖动：平移视角
- 鼠标滚轮：缩放点云
边界框调整
- WASD：前后左右平移边界框
- QE：上下移动边界框
- ZXCVBN：多轴旋转控制
🔄 导入导出格式
labelCloud支持丰富的导入导出格式，满足不同项目的需求：
点云导入格式
| 类型 | 文件格式 |
|---|---|
| 彩色点云 | *.pcd, *.ply, *.pts, *.xyzrgb |
| 无色点云 | *.xyz, *.xyzn, *.bin (KITTI) |
标签导出格式
- centroid_rel：相对坐标和欧拉角
- centroid_abs：绝对坐标和角度
- vertices：8个顶点坐标
- kitti：KITTI格式标签
🎓 进阶功能：语义分割
labelCloud不仅支持3D边界框标注，还提供语义分割功能：
- 在启动对话框中选择语义分割模式
- 正常标注边界框
- 点击"Assign"按钮将当前边界框内的点标记为当前类别
labelCloud启动时的配置对话框
💡 最佳实践建议
工作流程优化
- 批量处理：将点云文件统一放置在
pointclouds/目录 - 标签管理：通过
labels/_classes.json配置类别信息 - 质量控制：定期检查标注结果的准确性
性能提升技巧
- 合理设置点云显示尺寸避免性能问题
- 使用快捷键替代鼠标操作提高效率
- 配置默认边界框尺寸减少重复调整
🛠️ 故障排除
常见问题解决
- 点云无法加载：检查文件格式和路径配置
- 标注结果异常：验证边界框参数设置
- 界面显示问题：调整OpenGL相关参数
🚀 应用场景拓展
labelCloud的应用不仅限于自动驾驶领域，还包括：
- 工业检测：零部件尺寸测量和缺陷检测
- 建筑测绘：建筑物三维重建和空间分析
- 机器人导航：环境感知和路径规划
通过本指南的学习，您已经掌握了labelCloud的核心功能和使用方法。这款轻量级工具将极大提升您的3D点云标注效率，为各类计算机视觉项目提供高质量的标注数据支持。
【免费下载链接】labelCloud 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelCloud
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
