点云语义分割的可视化

最新推荐文章于 2024-01-02 15:23:16 发布
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文章标签： 自动驾驶
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44916682/article/details/128432641
本文介绍如何使用SemanticKITTI提供的API实现激光雷达点云数据的可视化。通过简单的命令行操作，可以逐帧查看带有语义标签的点云数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

先放两个链接：
semantickitti数据集官网
开发包
semantickitti是基于kitti odometry数据集做的，主要是在上面加了label。
同时官方也放出了api开发工具。但是资料是很少的，本文主要记录如何可视化分割。
开发包里有很多py文件，但我们可视化仅仅需要1个。

visualize.py是用于可视化的文件。把kitti数据集以及预测的label按格式弄好，使用如下

./visualize.py --sequence 04 --dataset ../PolarSeg-master/data/

结果如图

在这里插入图片描述
这个不是视频，不会自动播放，需要手动。

n是下一帧，
b是上一帧。我这里选择了最短的04

【三维语义分割】三维点云语义分割可视化
叶子的博客
05-10 9273
三维点云语义分割结果可视化，含python源码和open3d可视化程序。 三维点云语义分割结果可视化的目的是更加直观地看到语义分割的效果。上一节详细介绍了PontNet++点云分割，具体内容请参考三维点云语义分割 — PointNet++详解（二）_Coding的叶子的博客-优快云博客。本节仍然以上一篇PointNet++源码为例。 1 数据介绍 测试程序仍然使用S3DIS数据集，测试数据处理流程与上一节的训练数据处理流程基本一致，请参考三维点云语义分割 — Po...
occ算法真值构建
最新发布
xiaomu_347的博客
05-14 161
occ算法真值产生
Ubuntu20.04复现基于SemanticKITTI的RandLA-Net并使点云连续可视化
chenxiqiming的博客
10-16 1498
在 main_SemanticKITTI.py 中修改 self.dataset_path ，与前文准备数据集过程中data_prepare_semantickitti.py 的 output_path 相对应。创建 randla-net-tf2/data 文件夹，将SemanticKITTI数据集放入，修改 randla-net-tf2/utils/data_prepare_semantickitti.py 中关于。修改 randla-net-tf2/helper_tool.py 文件。
python——点云可视化（分割结果，及特征）
ssq183的博客
03-02 1万+
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基于维点云的语义分割可视化
AuSwift的博客
09-25 177
然后，我们使用训练数据对模型进行训练，并在训练过程中计算损失并更新模型参数。最后，我们使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将预测结果可视化展示。语义分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在将图像中的每个像素标记为属于不同语义类别的对象。随着深度学习的发展，基于深度神经网络的语义分割方法取得了显著的进展。在本文中，我们将介绍一种基于维点云的语义分割可视化方法，并提供相应的源代码。在开始之前，我们需要准备用于训练和测试的点云数据集。每个点云都包含一系列的点，每个点由其位置坐标和对应的语义标签组成。
语义分割结果可视化（原图+语义掩码+图例）
m0_46246301的博客
06-07 7847
由于实习工作需要把语义分割结果可视化出来，要使用自定义颜色来区分不同的label，并绘制出图例并插入在图像右端。本文将介绍如何实现这样的语义分割结果图。
语义分割结果可视化（画目标轮廓线与最小包围框）
今天写代码了吗
12-07 3338
#文件夹预测 import math from unet import Unet from PIL import Image import numpy import os import os.path import numpy as np import cv2 unet = Unet() # 指明被遍历的文件夹 maindir = r'G:\\DL\\unet-keras\\unet-keras-master\\stone_predict\\ture\\stone' blenddir= r'G:\\DL\
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05-09
三维点云语义分割可视化样例数据，配套介绍请参考：https://blog.youkuaiyun.com/suiyingy/article/details/124669623，含数据和python源码，以及三维点云学习系列材料。
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