做网站的回扣,做淘宝网站用什么软件做,邢台市旅游景点排名前十,企业网站模板 简洁前言
点云数据作为一种丰富的三维空间信息表达方式#xff0c;通常用于自动驾驶、机器人导航和三维建模等领域。然而#xff0c;点云数据的直观性不如二维图像#xff0c;这限制了它在一些需要快速视觉反馈的应用场景中的使用。本文将探讨如何将点云数据转换为二维图像通常用于自动驾驶、机器人导航和三维建模等领域。然而点云数据的直观性不如二维图像这限制了它在一些需要快速视觉反馈的应用场景中的使用。本文将探讨如何将点云数据转换为二维图像并介绍相关的技术和实践方法。
实现原理
将3D Box进行投影到图片上。
width, height 480, 480
image np.zeros((height, width, 3), dtypenp.uint8)dis_x_thresh 50
dis_y_thresh 40
# 遍历每个点并在图像上绘制
for point in points:if abs(point[1]) dis_y_thresh or point[0] dis_x_thresh:x (dis_y_thresh-point[1]) * width /(dis_y_thresh*2) #此处的x对应于点云的yy (dis_x_thresh-point[0]) * height /(dis_x_thresh*2)
代码实现
#获取3dbox检测框
def load_groundtruth(gt_file):with open(gt_file, r) as hd:objects json.load(hd)return objects
#获取检测框的角点
def get_obj_corners(obj):center [obj[Center][CenterX], obj[Center][CenterY], obj[Center][CenterZ]]size [obj[Size][ObjectLength], obj[Size][ObjectWidth], obj[Size][ObjectHeight]]yaw obj[Yaw]rot np.asmatrix([[math.cos(yaw), -math.sin(yaw)],\[math.sin(yaw), math.cos(yaw)]])plain_pts np.asmatrix([[0.5 * size[0], 0.5*size[1]],\[0.5 * size[0], -0.5*size[1]],\[-0.5 * size[0], -0.5*size[1]],\[-0.5 * size[0], 0.5*size[1]]])tran_pts np.asarray(rot * plain_pts.transpose())tran_pts tran_pts.transpose()corners np.arange(24).astype(np.float32).reshape(8, 3)for i in range(8):corners[i][0] center[0] tran_pts[i%4][0]corners[i][1] center[1] tran_pts[i%4][1]corners[i][2] center[2] (float(i 4) - 0.5) * size[2]return corners
#将3d box投影映射到Bev图片上。
for obj in objects:corners get_obj_corners(obj)x1 (dis_y_thresh-corners[0][1]) * width /(dis_y_thresh*2)y1 (dis_x_thresh-corners[0][0]) * height /(dis_x_thresh*2)x2 (dis_y_thresh-corners[1][1]) * width /(dis_y_thresh*2)y2 (dis_x_thresh-corners[1][0]) * height /(dis_x_thresh*2)x3 (dis_y_thresh-corners[2][1]) * width /(dis_y_thresh*2)y3 (dis_x_thresh-corners[2][0]) * height /(dis_x_thresh*2)x4 (dis_y_thresh-corners[3][1]) * width /(dis_y_thresh*2)y4 (dis_x_thresh-corners[3][0]) * height /(dis_x_thresh*2)box np.array([int(x1),int(y1),int(x2),int(y2),int(x3),int(y3),int(x4),int(y4)])boxs box.reshape((-1,2))cv2.drawContours(image, [boxs], 0, (0, 255, 0), 2)
结果可视化
