古风网站建设,工商局网站开发费用,化妆品首页设计,没有网站如何做SEO推广有用吗前言Lilikili#xff1a;在尝试做Lidar方面的研究的时候#xff0c;发现对于可视化大家的脑洞还不是很够#xff0c;所以提供一些思路让大家蛤一下。数据集本次使用的数据集是KITTI 3D object detection条目下面的data_object_velodyne.zip#xff0c;里面存储了二进制存储…前言Lilikili在尝试做Lidar方面的研究的时候发现对于可视化大家的脑洞还不是很够所以提供一些思路让大家蛤一下。数据集本次使用的数据集是KITTI 3D object detection条目下面的data_object_velodyne.zip里面存储了二进制存储的Lidar数据。数据大小压缩后是26.7GB包含7481个frame。对应的Camera数据是data_object_image_3.zip。Label什么的这次涉及不到想要的自己找去下载方式因为内容存在了aws的s3里面国内下不下来。建议使用迅雷等下载工具。代码以及工具包代码请移步Githubhttps://github.com/LGNRoy/KITTI_3D_Visulation工具包numpy, mayavi, matplotlib, pyside同理pip install的时候如果轮子下不来建议直接去pip官网上用下载工具下载对应的轮子基本的可视化数据集编号000001Lidar可视化展示这部分的代码参考了CSDNhttps://blog.csdn.net/weixin_39999955/article/details/83819196对Lidar的3D展示使用了mayavi.mlab这个工具包效果十分强大。提供了UI支持拖动来进行自由旋转但是不支持平移。颜色支持自定义。本文使用了距离(点(x, y, z)到坐标原点的直线距离)作为颜色值使用了默认的彩虹色系色系也可以在UI中进行切换。颜色值除了距离以外也可以设置为高度或者反射率。脑洞部分(开蛤)首先来说思路Lidar数据是稀疏数据按(x, y, z)点存储在笛卡尔坐标系。但是实际上Lidar的工作原理是激光从左到右旋转每个角度从上到下扫描。所以依此来思考应该会有很多点在相同角度(换句话说应该能看到很多的竖线)同理高度也可能会这样。参考下两张图可以发现对于墙这个物体是存在明显的竖线和横线。那么能否能把稀疏的Lidar数据转化为二维图像数据并解决稀疏的问题比如把角度和高度离散化作为像素的位置用距离作为灰度来绘制一张灰度图。数据集编号000000红圈内是Lidar探测到的一面墙透过Lidar扫描到的墙来看墙外面的东西展示步骤先计用xy计算角度a用z来代表高度h再通过xyz计算出深度d。对角度进行筛选、对高度进行筛选用plt.scatter进行展示展示效果数据集编号000001横纵坐标分别为角度和高度颜色代表深度效果差强人意。希望得到的是方方正正的一张图每个点都按照横竖完美的对齐排列好但是并没有。在后续的数据分析中发现因为lidar的光点的误差没有看到竖线但是点是正态分布在线上和左右通过一些方法应该能还原出线。横线这边图里虽然有明显的线但是是曲线这代表高度不适合作为纵轴。采用yz计算出来的角度应该会更合适一点。总的来说嗯挺失败的。你们想蛤就蛤吧
