pointRCNN 3d框点云和图像可视化

最新推荐文章于 2024-06-14 11:08:06 发布
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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

在这里插入图片描述

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从点云数据生成全景图
bug_api163的博客
09-26 462
而点云数据则是由三维扫描设备或者摄像头采集的一组点的集合，记录了物体表面上的空间坐标信息。在上述代码中，我们首先加载点云数据，然后计算点云数据的边界框。接着，根据设定的分辨率，计算全景图像的大小，并创建一个空的全景图像对象。最后，通过将点云数据映射到全景图像中的相应位置，我们可以将点云数据转换为全景图像。通过这种方式，我们可以更好地可视化点云数据，并从全景图中获取更加直观的信息。首先，我们需要准备点云数据。点云数据通常以XYZ的形式表示每个点的坐标，可以使用各种三维扫描设备或者摄像头进行采集。
使用mayavi可视化点云和3D Box
麒麒哈尔的博客
07-08 5064
python中使用mayavi画长方体框 网上mayavi的参考资料比较少，有的博客基本也是搬运mayavi的官方教程，这里给出一个手册的链接： http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/index.html 我本是想用mayavi可视化点云和3D Box，但在画3D Box时遇到了问题。 import mayavi.mlab as mlab import n...
opencv向量点云可视化
W_AYF0726的博客
05-17 3107
#pragma once #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<cmath> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include...
点云可视化方法——PCLVisualizer
LordofRobots的博客
05-18 3971
3D点云可视化可以通过rviz，cloud_viewer或者PCLVisualizer等方法进行可视化，这些介绍PCLVisualizer的方法。 首先是加载点云并显示： #include #include int main(int argc, char **argv) { int showpoint = 0; pcl::visualization::PCLVisual
点云可视化
chengle的博客
02-23 2033
可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕显示出来，并且进行交互处理的理论、方法和技术。 PCL中pcl_visualization库中提供了可视化相关的数据结构和组件，其主要是为了可视化其他模块算法处理后的结果，可直观的反馈给用户。其依赖于pcl_common、pcl_range_image、pcl_kdtree、pcl_IO模块以及VTK外部开源可视化库。下面给出2个常用的可视化类。 pcl::visualization::PCLVisual.
点云 3D 物体检测结果（SECOND、Pointpillars、PointRCNN）的几种可视化方法
jin15203846657的博客
02-09 6178
KITTI点云 3D 物体检测结果的 五种 可视化方法
点云目标检测可视化 文件
03-31
在实际应用中，点云目标检测的可视化工具如PCL（Point Cloud Library）和Open3D可以帮助我们直观地理解算法的结果，例如通过绘制彩色点云、显示检测框以及高亮目标等方式。这对于调试算法、理解模型行为以及演示系统...
PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测
吴建明wujianming_110117
06-10 1094
PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址：https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法。整个框架由两个阶段组成：第一阶段用于自下而上的3D方案生成，第二阶段用于在标准坐标系中细化方案以获得最终的
自动驾驶感知算法传统的使用图像2d检测 点云聚类 还是用 图像3d检测 点云3d检测 然后结果进行融合
最新发布
07-19
为了提升感知系统的整体性能，自动驾驶系统通常采用多传感器融合策略，将图像2D检测、点云聚类、图像3D检测和点云3D检测的结果进行融合。常见的融合策略包括： - **早期融合（Early Fusion）**：在特征提取阶段将...
二维图像处理到三维点云处理
seek97的博客
03-23 6930
下面是opencv和pcl的特点、区别和联系的详细对比表格。OpenCV和PCL虽然有一些相似之处，但它们的应用场景和功能是有所不同的。OpenCV主要用于图像处理和计算机视觉领域，而PCL则主要用于点云处理和三维重建领域。
二维图像的三维可视化
08-22
opencv读取图像，再转换成三维点云，基于灰度的部分计算各点的颜色，用openscenegraph渲染成三维点云。
三维点云数据转换360全景图
07-28
三维点云数据转换360全景图：c++或c#直接调用dll，输入txt，在指定路径下生成全景图。传输数据为结构体指针和字符串。
PointRCNN测试+可视化完整流程
a894943069的博客
09-13 3654
高版本的pytorch error: identifier “THCState_getCurrentStream“ is undefined 将src/cuda/dcn_v2_cuda.cu 文件中的THCState_getCurrentStream(state)都替换为c10::cuda::getCurrentCUDAStream() error: ‘AT_CHECK’ was not declared in this scope 错误原因：AT_CHECK is deprecated in to
pointRCNN 结果可视化
tiatiatiatia的博客
07-30 1万+
由于pointRCNN源码的训练和inference很详细，但是没有可视化的代码，本文介绍其3d框结果的可视化方法 1. 跑通pointRCNN https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN pointRCNN的运行本文就不赘述了。 我是下载的作者训练好的模型，跑了一遍inference，因为生成的检测结果在下面可视化时会用到。 2. 将pointRCNN预测结果...
【Python】PointRCNN在线可视化点云与图像
个人笔记仅供本人查阅参考
05-04 873
PointRCNN在线可视化
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1.项目简介 这个项目是我2016年研一上学期的个人项目，目的是使用webgl在浏览器端渲染点云和全景数据，要求流畅高效，能够实现海量点云和全景数据的可视化，以及基于点云的简单量测功能（使用ThreeJS库,也涉及到简单的前端、数据库知识）。这个项目是在我的本科毕业设计的基础上进行的，本科毕设做的是基于webgl的点云可视化（点云网络可视化示例），研一上做的是用多分辨率八叉树建立点云索引，并增加
PointPillars与PointRCNN编译运行以及结果可视化（小白探索之路，清晰易懂）
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一、引言 现阶段因为在研究目标检测方面的结果可视化，趁还没忘记打算赶快记录下来，所以暂时先不讲Anaconda环境配置以及cuda，cudnn配置的东西，后期补上。 目标是想要解决PointPillars的可视化，但是发现他自带的本地网页的显示方式不方便进行修改或者可移植，看到网上有说可以参考PointRCNN的可视化方法，如果又加班配置了一下PointRCNN的环境，最终成功可视化，下一步的目标是研究PointRCNN可视化代码，然后进行相应的修改。 本文首先从PointPillars的Kittivie
基于Python三维点云可视化代码
Q1744828575的博客
06-14 716
一、项目背景与意义三维点云数据是计算机视觉、机器人导航、自动驾驶、地理信息系统（GIS）等领域中常见的数据形式。它包含了大量无序的三维空间点，每个点都携带有三维坐标信息（X, Y, Z），可能还包含颜色、强度等其他属性。三维点云数据的可视化对于理解数据的空间分布、特征提取、模型构建等过程至关重要。本项目旨在利用Python编程语言和相关库，实现三维点云数据的可视化，为相关领域的研究和应用提供有力支持。
pointrcnn可视化
01-22
### 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 的可视化，可以利用此库来展示点云及其对应的边界框。 ```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框[^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框架[^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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