位置: IT常识 - 正文

KITTI数据集可视化(一):点云多种视图的可视化实现

编辑:rootadmin
KITTI数据集可视化(一):点云多种视图的可视化实现

推荐整理分享KITTI数据集可视化(一):点云多种视图的可视化实现,希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!

如有错误,恳请指出。

在本地上,可以安装一些软件,比如:Meshlab,CloudCompare等3D查看工具来对点云进行可视化。而这篇博客是将介绍一些代码工具将KITTI数据集进行可视化操作,包括点云鸟瞰图,FOV图,以及标注信息在图像+点云上的显示。

文章目录1. 数据集准备2. 环境准备3. KITTI数据集可视化4. 点云可视化5. 鸟瞰图可视化1. 数据集准备

KITTI数据集作为自动驾驶领域的经典数据集之一,比较适合我这样的新手入门。以下资料是为了实现对KITTI数据集的可视化操作。首先在官网下载对应的数据:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d,下载后数据的目录文件结构如下所示:

├── dataset│ ├── KITTI│ │ ├── object│ │ │ ├──KITTI│ │ │ ├──ImageSets│ │ │ ├──training│ │ │ ├──calib & velodyne & label_2 & image_22. 环境准备

这里使用了一个kitti数据集可视化的开源代码:https://github.com/kuixu/kitti_object_vis,按照以下操作新建一个虚拟环境,并安装所需的工具包。其中千万不要安装python3.7以上的版本,因为vtk不支持。

# 新建python=3.7的虚拟环境conda create -n kitti_vis python=3.7 # vtk does not support python 3.8conda activate kitti_vis# 安装opencv, pillow, scipy, matplotlib工具包pip install opencv-python pillow scipy matplotlib# 安装3D可视化工具包(以下指令会自动安转所需的vtk与pyqt5)conda install mayavi -c conda-forge# 测试python kitti_object.py --show_lidar_with_depth --img_fov --const_box --vis3. KITTI数据集可视化

下面依次展示 KITTI 数据集可视化结果,这里通过设置 data_idx=10 来展示编号为000010的数据,代码中dataset需要修改为数据集实际路径。(最后会贴上完整代码)

def visualization(): import mayavi.mlab as mlab dataset = kitti_object(os.path.join(ROOT_DIR, '../dataset/KITTI/object')) # determine data_idx data_idx = 100 # Load data from dataset objects = dataset.get_label_objects(data_idx) print("There are %d objects.", len(objects)) img = dataset.get_image(data_idx) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_height, img_width, img_channel = img.shape pc_velo = dataset.get_lidar(data_idx)[:,0:3] calib = dataset.get_calibration(data_idx)

代码来源于参考资料,在后面会贴上我自己修改的测试代码。以下包含9种可视化的操作:

1. 图像显示def show_image(self): Image.fromarray(self.img).show() cv2.waitKey(0)

结果展示:

2. 图片上绘制2D bbox def show_image_with_2d_boxes(self): show_image_with_boxes(self.img, self.objects, self.calib, show3d=False) cv2.waitKey(0)

结果展示:

3. 图片上绘制3D bbox def show_image_with_3d_boxes(self): show_image_with_boxes(self.img, self.objects, self.calib, show3d=True) cv2.waitKey(0)

结果展示:

4. 图片上绘制Lidar投影 def show_image_with_lidar(self): show_lidar_on_image(self.pc_velo, self.img, self.calib, self.img_width, self.img_height) mlab.show()

结果展示:

5. Lidar绘制3D bbox def show_lidar_with_3d_boxes(self): show_lidar_with_boxes(self.pc_velo, self.objects, self.calib, True, self.img_width, self.img_height) mlab.show()

结果展示:

6. Lidar绘制FOV图 def show_lidar_with_fov(self): imgfov_pc_velo, pts_2d, fov_inds = get_lidar_in_image_fov(self.pc_velo, self.calib, 0, 0, self.img_width, self.img_height, True) draw_lidar(imgfov_pc_velo) mlab.show()

结果展示:

KITTI数据集可视化(一):点云多种视图的可视化实现

7. Lidar绘制3D图 def show_lidar_with_3dview(self): draw_lidar(self.pc_velo) mlab.show()

结果展示:

8. Lidar绘制BEV图

BEV图的显示与其他视图不一样,这里的代码需要有点改动,因为这里需要lidar点云的其他维度信息,所以输入不仅仅是xyz三个维度。改动代码:

# 初始pc_velo = dataset.get_lidar(data_idx)[:, 0:3]# 改为(要增加其他维度才可以查看BEV视图)pc_velo = dataset.get_lidar(data_idx)[:, 0:4]

测试代码:

def show_lidar_with_bev(self): from kitti_util import draw_top_image, lidar_to_top top_view = lidar_to_top(self.pc_velo) top_image = draw_top_image(top_view) cv2.imshow("top_image", top_image) cv2.waitKey(0)

结果展示:

9. Lidar绘制BEV图+2D bbox

同样,这里的代码改动与3.8节一样,需要点云的其他维度信息

def show_lidar_with_bev_2d_bbox(self): show_lidar_topview_with_boxes(self.pc_velo, self.objects, self.calib) mlab.show()

结果展示:

完整测试代码

参考代码:

import mayavi.mlab as mlabfrom kitti_object import kitti_object, show_image_with_boxes, show_lidar_on_image, \ show_lidar_with_boxes, show_lidar_topview_with_boxes, get_lidar_in_image_fov, \ show_lidar_with_depthfrom viz_util import draw_lidarimport cv2from PIL import Imageimport timeclass visualization: # data_idx: determine data_idx def __init__(self, root_dir=r'E:\Study\Machine Learning\Dataset3d\kitti', data_idx=100): dataset = kitti_object(root_dir=root_dir) # Load data from dataset objects = dataset.get_label_objects(data_idx) print("There are {} objects.".format(len(objects))) img = dataset.get_image(data_idx) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_height, img_width, img_channel = img.shape pc_velo = dataset.get_lidar(data_idx)[:, 0:3] # 显示bev视图需要改动为[:, 0:4] calib = dataset.get_calibration(data_idx) # init the params self.objects = objects self.img = img self.img_height = img_height self.img_width = img_width self.img_channel = img_channel self.pc_velo = pc_velo self.calib = calib # 1. 图像显示 def show_image(self): Image.fromarray(self.img).show() cv2.waitKey(0) # 2. 图片上绘制2D bbox def show_image_with_2d_boxes(self): show_image_with_boxes(self.img, self.objects, self.calib, show3d=False) cv2.waitKey(0) # 3. 图片上绘制3D bbox def show_image_with_3d_boxes(self): show_image_with_boxes(self.img, self.objects, self.calib, show3d=True) cv2.waitKey(0) # 4. 图片上绘制Lidar投影 def show_image_with_lidar(self): show_lidar_on_image(self.pc_velo, self.img, self.calib, self.img_width, self.img_height) mlab.show() # 5. Lidar绘制3D bbox def show_lidar_with_3d_boxes(self): show_lidar_with_boxes(self.pc_velo, self.objects, self.calib, True, self.img_width, self.img_height) mlab.show() # 6. Lidar绘制FOV图 def show_lidar_with_fov(self): imgfov_pc_velo, pts_2d, fov_inds = get_lidar_in_image_fov(self.pc_velo, self.calib, 0, 0, self.img_width, self.img_height, True) draw_lidar(imgfov_pc_velo) mlab.show() # 7. Lidar绘制3D图 def show_lidar_with_3dview(self): draw_lidar(self.pc_velo) mlab.show() # 8. Lidar绘制BEV图 def show_lidar_with_bev(self): from kitti_util import draw_top_image, lidar_to_top top_view = lidar_to_top(self.pc_velo) top_image = draw_top_image(top_view) cv2.imshow("top_image", top_image) cv2.waitKey(0) # 9. Lidar绘制BEV图+2D bbox def show_lidar_with_bev_2d_bbox(self): show_lidar_topview_with_boxes(self.pc_velo, self.objects, self.calib) mlab.show()if __name__ == '__main__': kitti_vis = visualization() # kitti_vis.show_image() # kitti_vis.show_image_with_2d_boxes() # kitti_vis.show_image_with_3d_boxes() # kitti_vis.show_image_with_lidar() # kitti_vis.show_lidar_with_3d_boxes() # kitti_vis.show_lidar_with_fov() # kitti_vis.show_lidar_with_3dview() # kitti_vis.show_lidar_with_bev() kitti_vis.show_lidar_with_bev_2d_bbox() # print('...') # cv2.waitKey(0)

此外,下面再提供两份可视化代码。

4. 点云可视化

这里的同样使用的是上述的图例,且直接输入的KITTI数据集的.bin文件,即可显示点云图像。

参考代码:import numpy as npimport mayavi.mlabimport os# 000010.bin这里需要填写文件的位置# bin_file = '../data/object/training/velodyne/000000.bin'# assert os.path.exists(bin_file), "{} is not exists".format(bin_file)kitti_file = r'E:\Study\Machine Learning\Dataset3d\kitti\training\velodyne\000100.bin'pointcloud = np.fromfile(file=kitti_file, dtype=np.float32, count=-1).reshape([-1, 4])# pointcloud = np.fromfile(str("000010.bin"), dtype=np.float32, count=-1).reshape([-1, 4])print(pointcloud.shape)x = pointcloud[:, 0] # x position of pointy = pointcloud[:, 1] # y position of pointz = pointcloud[:, 2] # z position of pointr = pointcloud[:, 3] # reflectance value of pointd = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2) # Map Distance from sensorvals = 'height'if vals == "height": col = zelse: col = dfig = mayavi.mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 500))mayavi.mlab.points3d(x, y, z, col, # Values used for Color mode="point", colormap='spectral', # 'bone', 'copper', 'gnuplot' # color=(0, 1, 0), # Used a fixed (r,g,b) instead figure=fig, )x = np.linspace(5, 5, 50)y = np.linspace(0, 0, 50)z = np.linspace(0, 5, 50)mayavi.mlab.plot3d(x, y, z)mayavi.mlab.show()输出结果:

ps:这里的输出点云结果相比上面的点云输出结果更加的完善,而且参考的中心坐标点也不一样。

5. 鸟瞰图可视化

代码中的鸟瞰图范围可以自行设置。同样,输入的也只需要是.bin文件即可展示其鸟瞰图。

参考代码:import numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt# 点云读取:000010.bin这里需要填写文件的位置kitti_file = r'E:\Study\Machine Learning\Dataset3d\kitti\training\velodyne\000100.bin'pointcloud = np.fromfile(file=kitti_file, dtype=np.float32, count=-1).reshape([-1, 4])# 设置鸟瞰图范围side_range = (-40, 40) # 左右距离# fwd_range = (0, 70.4) # 后前距离fwd_range = (-70.4, 70.4)x_points = pointcloud[:, 0]y_points = pointcloud[:, 1]z_points = pointcloud[:, 2]# 获得区域内的点f_filt = np.logical_and(x_points > fwd_range[0], x_points < fwd_range[1])s_filt = np.logical_and(y_points > side_range[0], y_points < side_range[1])filter = np.logical_and(f_filt, s_filt)indices = np.argwhere(filter).flatten()x_points = x_points[indices]y_points = y_points[indices]z_points = z_points[indices]res = 0.1 # 分辨率0.05mx_img = (-y_points / res).astype(np.int32)y_img = (-x_points / res).astype(np.int32)# 调整坐标原点x_img -= int(np.floor(side_range[0]) / res)y_img += int(np.floor(fwd_range[1]) / res)print(x_img.min(), x_img.max(), y_img.min(), x_img.max())# 填充像素值height_range = (-2, 0.5)pixel_value = np.clip(a=z_points, a_max=height_range[1], a_min=height_range[0])def scale_to_255(a, min, max, dtype=np.uint8): return ((a - min) / float(max - min) * 255).astype(dtype)pixel_value = scale_to_255(pixel_value, height_range[0], height_range[1])# 创建图像数组x_max = 1 + int((side_range[1] - side_range[0]) / res)y_max = 1 + int((fwd_range[1] - fwd_range[0]) / res)im = np.zeros([y_max, x_max], dtype=np.uint8)im[y_img, x_img] = pixel_value# imshow (灰度)im2 = Image.fromarray(im)im2.show()# imshow (彩色)# plt.imshow(im, cmap="nipy_spectral", vmin=0, vmax=255)# plt.show()结果展示:

后续的工作会加深对点云数据的理解,整个可视化项目的工程见:KITTI数据集的可视化项目,有需要的朋友可以自行下载。

参考资料:

1. KITTI自动驾驶数据集可视化教程

2. kitti数据集在3D目标检测中的入门

3. kitti数据集在3D目标检测中的入门(二)可视化详解

4. kitti_object_vis项目

本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/zhishi/300214.html 转载请保留说明!

上一篇:js算法 字母大小写转换(如何在js中给字母排序)

下一篇:【vue2】使用elementUI进行表单验证实操(附源码)(vue el-)

  • 报完增值税就要清卡吗
  • 企业所得税纳税义务人
  • 注销库存股为什么股本减少
  • 短期投资会计科目编码
  • 工程结算可以转什么科目
  • 销货方违规作废增值税专用发票怎么处理
  • 企业政府性征地补偿款如何合法使用
  • 修理固定资产取得增值税发票能否抵扣?
  • 印花税的征税对象包括
  • 固定资产的建造成本包括
  • 学校付学生的现金奖励入什么科目
  • 多扣社保个人部分怎么做分录
  • 出口退税逾期未申报的可以申请免税吗
  • 咨询费收入交什么税种
  • 增值税专用发票可以开电子发票吗
  • 财务中不能冲销的凭证
  • 消费税的附加税和增值税的附加税
  • 改造工程完工会计分录
  • 冲减材料采购成本
  • 预付账款供应商类别怎么填
  • 桌面图标变成了一张纸
  • win10桌面窗口管理器gpu占用高
  • 上个月的流量这个月可以用吗
  • 库存商品赠送会计分录
  • msgdlg.exe是什么意思
  • Mtdacq.exe - Mtdacq是什么进程 有什么用
  • wedp是什么文件
  • 坏账准备的会计科目
  • 销售产品取得收入
  • 午夜太阳的意思
  • react 刷新
  • 汽车购置税去哪交钱
  • 事业单位资产管理中存在的问题及整改措施
  • thinkphp wherein
  • 记账凭证和收付账簿区别
  • uniapp和vue混合开发
  • springboot -d
  • xi:xtreg命令
  • php类的定义
  • python安装后找不到了
  • js经典案例代码大全
  • 外经证逾期未核销
  • 固定资产多少可以上市
  • 上年科目记错如何更正
  • 社保和公积金在不同单位交可以吗
  • 学习笔记——Django项目的删除数据、查询数据(filter、get、exclude)
  • 车间购买的设备怎么记账
  • 代销商品税率是多少
  • 税控盘服务费小规模可以抵扣吗
  • 小规模纳税人利润表季报
  • 累计摊销属于什么类科目
  • 收购企业如何做账务处理
  • 本年利润借方余额需要结转吗
  • 苗木免税发票可以开专票吗
  • 发票盖章需要知道的10个问题
  • 速动比率多少合适 视频
  • 什么是商业企业和工业企业
  • 在sql server中关于数据库的说法正确的是
  • xp电脑启动项怎么设置启动项
  • centos用途
  • xp系统怎么装机
  • win10ie
  • linux如何修改文件创建时间
  • f11一键恢复系统详解
  • 如何快速破局
  • linux rsyslogd
  • win10不能玩qq堂没反应
  • cocos2dx 4.0更新内容
  • shell脚本调用php方法
  • 税务局稽查科有什么处理企业的办法
  • 税务系统更新不能开发票
  • 公司车辆购置税怎么做账
  • 浙江省电子税务局手机开票入口
  • 中国地税国税
  • 海员证办理流程需要什么手续时间多长
  • 个人所得税减免申报操作流程
  • 湖南省水利建设基金
  • 资源税条例实施细则
  • 西安市乱占耕地建房
  • 陕西的发票在哪里领取
  • 免责声明:网站部分图片文字素材来源于网络,如有侵权,请及时告知,我们会第一时间删除,谢谢! 邮箱:opceo@qq.com

    鄂ICP备2023003026号

    网站地图: 企业信息 工商信息 财税知识 网络常识 编程技术

    友情链接: 武汉网站建设