pointRCNN 3d框点云和图像可视化

本文分享了一种有效的方法,能够显著降低数据可视化的制作难度和时间成本,通过采用特定的工具和技术,使得数据呈现更加高效快捷。

转载一个博客,感觉很有用,可以减少可视化的工作量。

https://blog.youkuaiyun.com/tiatiatiatia/article/details/97765165

效果图如下

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### PointRCNN 可视化实现的方法与工具 #### 使用 Open3D 进行可视化 Open3D 是一种高效的开源库,用于处理三维数据。对于 PointRCNN可视化,可以利用此库来展示点云及其对应的边界。 ```python import open3d as o3d import numpy as np def visualize_point_cloud(points, bboxes=None): pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) geometries = [pcd] if bboxes is not None: for bbox in bboxes: lineset = o3d.geometry.LineSet.create_from_axis_aligned_bounding_box(bbox) geometries.append(lineset) o3d.visualization.draw_geometries(geometries) ``` 上述代码展示了如何加载并显示点云数据以及可选的边界[^2]。 #### 利用 Mayavi 库进行高级渲染 Mayavi 提供了更强大的图形功能,适合于复杂场景下的高质量渲染。通过该库能够创建更加生动直观的效果图。 ```python from mayavi import mlab @mlab.show def plot_mayavi(points, colors=None): fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(800, 700)) mlab.points3d( points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], mode="point", color=colors, figure=fig, ) mlab.orientation_axes() plot_mayavi(np.random.rand(1000, 3)) # 示例随机点集 ``` 这段脚本说明了怎样借助 Mayavi 来绘制带有颜色编码的散射点阵列,并提供了交互式的视角控制选项. #### KITTI 数据集专用可视化解决方案 针对特定的数据格式如KITTI标准定义的内容,则有专门设计好的工具包可供选用: ```bash git clone https://github.com/kuixu/kitti_object_vis.git ``` 安装完成后可以根据官方文档指导快速搭建起适用于 KITTI 格式文件查看的应用程序架[^4]. #### Python 脚本批量读取图像序列 当涉及到多帧连续画面时,可以通过编写简单的循环结构逐张载入存储于磁盘上的 PNG 文件完成动态播放效果模拟: ```python import os import cv2 folder_path = '/path/to/images/' # 替换成实际路径 files = sorted(os.listdir(folder_path)) for filename in files: filepath = os.path.join(folder_path, filename) frame = cv2.imread(filepath) cv2.imshow('Video Stream', frame) keypress = cv2.waitKey(30) & 0xFF if keypress == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() ``` 以上实例实现了从指定目录中按顺序获取所有图片资源形成视频流样式的呈现方式[^5].
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