Python实现点云投影到平面显示
本文介绍如何使用Python将点云数据投影到二维平面并进行可视化显示。通过计算坐标偏移与网格索引,筛选合法索引点,利用Numpy生成灰度图像,并结合PIL库进行展示。该方法适用于激光雷达等传感器数据的平面化处理与初步分析。
点云投影至平面显示的实现思路
值得学习的地方:
1.选择合法索引的方式
2.数组转图像显示
核心代码实现
import numpy as np
from PIL import Image
#input : shape(N, 4)
# (x, y, z, intensity)
def pointcloud2image(point_cloud):
x_size = 640
y_size = 640
x_range = 60.0
y_range = 60.0
grid_size = np.array([2 * x_range / x_size, 2 * y_range / y_size])
image_size = np.array([x_size, y_size])
# [0, 2*range)
shifted_coord = point_cloud[:, :2] + np.array([x_range, y_range])
# image index
index = np.floor(shifted_coord / grid_size).astype(np.int)
# choose illegal index
bound_x = np.logical_and(index[:, 0] >= 0, index[:, 0] < image_size[0])
bound_y = np.logical_and(index[:, 1] >= 0, index[:, 1] < image_size[1])
bound_box = np.logical_and(bound_x, bound_y)
index = index[bound_box]
# show image
image = np.zeros((640, 640), dtype=np.uint8)
image[index[:, 0], index[:, 1]] = 255
res = Image.fromarray(image)
# rgb = Image.merge('RGB', (res, res, res))
res.show()
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