点云可视化

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bin格式可视化

1.安装依赖库

2. bin格式文件进行可视化

open3d可视化：

npy可视化

matplotlib可视化

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bin格式可视化

1.安装依赖库

pip install mayavi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. bin格式文件进行可视化

import mayavi.mlab
import numpy as np
import os
 
 
def viz_mayavi(points, vals="distance"):  # 可视化只用到了3维数据(x,y,z)！
    x=points[:, 0]
    y=points[:, 1]
    z=points[:, 2]
    r=points[:, 3]  # reflectance value of point
    d=np.sqrt(x**2+y**2)
 
    if vals == "height":
        col = z
    else:
        col = d
    # 创建可视化模板的尺寸
    fig=mayavi.mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(1280, 720))
    mayavi.mlab.points3d(x, y, z,
                         col,
                         mode="point",
                         colormap='spectral',
                         figure=fig,
                         )
 
    mayavi.mlab.show()
 
 
if __name__ == "__main__":
    bin_file_path = 'bin_2pcd'
    bin_files = os.listdir(bin_file_path)
    for bin_file in bin_files:
        if bin_file.endswith(".bin"):
            mypointcloud = np.fromfile(bin_file_path + '/' + bin_file, dtype=np.float32, count=-1).reshape([-1, 4])
            viz_mayavi(mypointcloud,vals="height"

open3d可视化：

【Open3D】点云可视化 - 知乎

成功可视化bin文件

import math
import numpy as np
import struct
import os
import open3d as o3d


def read_velodyne_bin(path):
    pc_list = []
    with open(path, 'rb') as f:
        content = f.read()
        pc_iter = struct.iter_unpack('ffff', content)
        for idx, point in enumerate(pc_iter):
            pc_list.append([point[0], point[1], point[2]])
    return np.asarray(pc_list, dtype=np.float32)


def show_point(data):
    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    # pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(origin)
    # o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(data)
    o3d.visualization.draw_geometries([pcd])


def main():
    root_dir = r'\\tsclient\velodyne'  # 激光雷达bin文件路径
    cat = os.listdir(root_dir)
    iteration_num = len(cat)
    for i in range(iteration_num):
        filename = os.path.join(root_dir, cat[i])
        db_np = read_velodyne_bin(filename)
        show_point(db_np)


if __name__ == '__main__':

    main()

参考：Open3d显示点云数据_open3d 加载bin代码-CSDN博客

npy可视化

matplotlib可视化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
depthmap = np.load('0000.npy') #使用numpy载入npy文件
plt.imshow(depthmap) #执行这一行后并不会立即看到图像，这一行更像是将depthmap载入到plt里
plt.savefig('depthmap.jpg') #执行后可以将文件保存为jpg格式图像，可以双击直接查看。也可以不执行这一行，直接执行下一行命令进行可视化。但是如果要使用命令行将其保存，则需要将这行代码置于下一行代码之前，不然保存的图像是空白的
plt.show() #在线显示图像