ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(九)画出3D检测框[1]

最新推荐文章于 2025-03-08 22:36:08 发布

原创

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本文详细介绍如何在ROS1环境中结合Kitti自动驾驶数据集，通过可视化点云数据并计算3D检测框，展示了从加载数据、点云绘制到物体检测的完整过程，包括关键代码和参数调整。

注意：

再学习本系列教程时，应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识

ubuntu版本：20.04
ros版本：noetic

课程回顾

1.前期准备工作

打开Jupyter Notebook进入源码地址，并且创建新的源码文件，名为plot3D.ipynb
激光雷达数据的可视化开源网站
 旋转矩阵基础知识

2.画出其中一个物体的3D检测框

至今，已经有先驱者开源了这个项目Visualizing lidar data，展示效果非常不错，通过笔者的教程，也能实现如下图所示的效果。
在这里插入图片描述

首先在项目页面下找到如下图的链接进，可以看到原作者已经提供了一些关键的代码，我们通过在其源代码的更改来实现第一步的3D检测框显示（以下程序从头至尾可以合成一段整的函数，直接放进Jupyter Notebook中去跑）：
在这里插入图片描述

2.1加载点云数据函数

这段程序和之前的程序一样，不在赘述了。

import numpy as np
import os
BASE_PATH = "/home/mckros/kitti/RawData/2011_09_26/2011_09_26_drive_0005_sync/"  
def read_point_cloud():
    point_cloud = np.fromfile(os.path.join(BASE_PATH, "velodyne_points/data/%010d.bin"%0), dtype=np.float32).reshape(-1,4)
    return point_cloud

2.2点云绘制函数

下面这段程序提供了一个点云绘制函数，和原作者程序有些许不同，这边是根据笔者需求来做了一些更改。
函数的主要用法参数介绍如下所示：
ax：matplotlib画板
points：read_point_cloud()读取的点云数据
title：画板标题
axes：[0,1,2]分别代表xyz三个轴
point_size：点云大小
xlim3d：X轴在3D显示下限制角度的范围
ylim3d：Y轴在3D显示下限制角度的范围
zlim3d：Z轴在3D显示下限制角度的范围

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

def draw_point_cloud(ax, points, title, axes=[0, 1, 2], point_size=0.2, xlim3d=None, ylim3d=None, zlim3d=None):
    """
    Convenient method for drawing various point cloud projections as a part of frame statistics.
    """
    # 设置xyz三个轴的点云范围
    axes_limits = [
        [-20, 80], # X axis range
        [-20, 20], # Y axis range
        [-3, 5]    # Z axis range
    ]
    axes_str = ['X', 'Y', 'Z']
    # 禁止显示背后的网格
    ax.grid(False)
    # 创建散点图[1]:xyz数据集，[2]:点云的大小，[3]:点云的反射率数据,[4]:为灰度显示
    ax.scatter(*np.transpose(points[:, axes]), s=point_size, c=points[:, 3], cmap='gray')
    # 设置画板的标题
    ax.set_title(title)
    # 设置x轴标题
    ax.set_xlabel('{} axis'.format(axes_str[axes[0]]))
    # 设置y轴标题
    ax.set_ylabel('{} axis'.format(axes_str[axes[1]]))
    if len(axes) > 2:
        # 设置限制角度
        ax.set_xlim3d(*axes_limits[axes[0]])
        ax.set_ylim3d(*axes_limits[axes[1]])
        ax.set_zlim3d(*axes_limits[axes[2]])
        # 将背景颜色设置为RGBA格式，目前的参数以透明显示
        ax.xaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))
        ax.yaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))
        ax.zaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))
        # 设置z轴标题
        ax.set_zlabel('{} axis'.format(axes_str[axes[2]]))
    else:
        # 2D限制角度，只有xy轴
        ax.set_xlim(*axes_limits[axes[0]])
        ax.set_ylim(*axes_limits[axes[1]])
    # User specified limits
    if xlim3d!=None:
        ax.set_xlim3d(xlim3d)
    if ylim3d!=Non