def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4], [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]

时间: 2023-06-25 18:08:00 浏览: 114
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to_draw_bounding-box.zip_boundingbox_box

这段代码的作用是在点云数据中绘制一个包围盒（bounding box）来表示目标物体的位置和大小。其中，pcd是点云数据，label是目标物体的标签信息。函数中调用了get_box_corners函数来获取包围盒的8个顶点坐标，然后通过lines数组来定义包围盒的12条边线段，最后可以使用绘图库如Matplotlib或Open3D来将这些线段绘制出来。
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在"pca.zip_The Image_bounding box_bounding box and pca_pca image_sh"这个压缩包中，我们可以看到一个名为“pca.m”的文件，这很可能是用MATLAB编写的一个函数，用于计算图像中形状的定向边界框（oriented ...

绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd将矩形框的颜色改成black

def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[0, 0, 0] for i in range(len(lines))]...

# 绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4], [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]] colors = [[0, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd # 获取矩形框的8个顶点坐标 def get_box_corners(label): h, w, l = label['dimensions'] x, y, z = label['location'] ry = label['rotation_y'] # 3D bounding box corners corners = np.array([ [-l / 2, -h, -w / 2], [l / 2, -h, -w / 2], [l / 2, -h, w / 2], [-l / 2, -h, w / 2], [-l / 2, 0, -w / 2], [l / 2, 0, -w / 2], [l / 2, 0, w / 2], [-l / 2, 0, w / 2] ]) # rotation rot_mat = np.array([ [np.cos(ry), 0, np.sin(ry)], [0, 1, 0], [-np.sin(ry), 0, np.cos(ry)] ]) corners = corners @ rot_mat.T # translation corners += np.array([x, y, z]) return corners # 主函数 if __name__ == '__main__': pcd_file = '/home/lang/Documents/orr-small/lidar_4d/1547120787645464.bin' label_file = '/home/lang/Documents/orr-small/label_3d/1547120787645464.txt' pcd = read_bin(pcd_file) labels = read_label(label_file) for label in labels: if label['type'] == 'car': pcd = draw_bounding_box(pcd, label) o3d.visualization.draw_geometries([pcd])得到的图像没有矩形框

可能是因为你的代码存在一些问题，可以逐步排查。首先，检查读取的点云数据和标签文件是否正确，可以打印出来进行检查。其次，检查获取矩形框顶点坐标的函数是否正确，可以单独调用该函数并打印输出结果进行检查。...

# 绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd将矩形框的颜色改成黄色

def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 1, 0] for i in range(len(lines))]...

axis_aligned_bounding_box = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() axis_aligned_bounding_box.color = (1, 0, 0)

这段代码是用于获取点云数据的轴对齐边界框，并将其颜色设置为红色。其中，pcd代表点云数据，get_axis_aligned_...通过将axis_aligned_bounding_box的颜色属性设置为(1, 0, 0)，即红色，可以将边界框的颜色改为红色。

def get_box_corners(label): h, w, l = label['dimensions'] x, y, z = label['location'] ry = label['rotation_y'] # 3D bounding box corners corners = np.array([ [-l / 2, -h, -w / 2], [l / 2, -h, -w / 2], [l / 2, -h, w / 2], [-l / 2, -h, w / 2], [-l / 2, 0, -w / 2], [l / 2, 0, -w / 2], [l / 2, 0, w / 2], [-l / 2, 0, w / 2] ]) # rotation rot_mat = np.array([ [np.cos(ry), 0, np.sin(ry)], [0, 1, 0], [-np.sin(ry), 0, np.cos(ry)] ]) corners = corners @ rot_mat.T # translation corners += np.array([x, y, z]) return corners

这段代码是用来获取物体的 3D 边界框（bounding box）的八个顶点坐标。输入参数 label 是包含物体尺寸、位置和旋转角度等信息的字典。函数首先计算出物体的尺寸和位置信息，然后定义八个顶点坐标，接着通过旋转矩阵...

import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd") points = np.asarray(pcd.points) bbox = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() bbox_points = np.asarray(bbox.get_box_points()) vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) bbox_lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0], [4,5],[5,6],[6,7],[7,4], [0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] bbox_colors = [[1,0,0] for i in range(len(bbox_lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(bbox_points), lines=o3d.utility.Vector2iVector(bbox_lines), ) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(bbox_colors) vis.add_geometry(line_set) labels = np.zeros(points.shape[0]) eps = 0.1 min_points = 10 for i in range(points.shape[0]): if labels[i] != 0: continue neighbors = np.where(np.sum((points - points[i])2, axis=1) < eps2)[0] if neighbors.shape[0] < min_points: labels[i] = -1 else: labels[neighbors] = i+1 cluster_colors = [[np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1)] for i in range(np.max(labels))] for i in range(np.max(labels)): if i == -1: continue cluster_points = points[labels==i,:] cluster_pcd = o3d.geometry.PointCloud() cluster_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(cluster_points) cluster_pcd.paint_uniform_color(cluster_colors[i]) vis.add_geometry(cluster_pcd) vis.run() vis.destroy_window() open3d未响应

这段代码使用了Open3D库进行点云可视化和聚类分析，但是你运行时遇到了未响应的问题。可能是因为点云数据量过大，或者你的电脑性能不足以处理这段代码。你可以尝试使用更小的数据集进行测试，或者提高电脑的性能。...

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近...

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 遍历每个雷达线和点云线，分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。 2. 根据对象的朝向角度旋转点云，截取点云中对应边界框范围内的点云数据。 3. 绘制3D边界框，并显示出来。 4. 获取雷达数据中的2D...

def dectshow(self, org_img, boxs, height, width): img = org_img.copy() count = 0 for i in boxs: count += 1 for box in boxs: boundingBox = BoundingBox() boundingBox.probability =np.float64(box[4]) # confidence boundingBox.xmin = np.int64(box[0]) # xmin boundingBox.ymin = np.int64(box[1]) boundingBox.xmax = np.int64(box[2]) boundingBox.ymax = np.int64(box[3]) boundingBox.num = np.int16(count) boundingBox.Class = box[-1] if box[-1] in self.classes_colors.keys(): color = self.classes_colors[box[-1]] else: color = np.random.randint(0, 183, 3) self.classes_colors[box[-1]] = color cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (int(color[0]),int(color[1]), int(color[2])), 2) cv2.putText(img, box[-1], (int(box[0]), int(box[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) self.boundingBoxes.bounding_boxes.append(boundingBox) self.position_pub.publish(self.boundingBoxes) self.publish_image(img, height, width) cv2.imshow('YOLOv5', img) ：代码解读

该方法首先复制原始图像，然后遍历物体边界框列表，并为每个边界框创建一个 BoundingBox 对象，其中包含边界框的位置、置信度、类别等信息。然后，对于每个边界框，使用 OpenCV 的 cv2.rectangle 函数在图像上...

----> 1 axis_aligned_bounding_box.get_rotation_matrix_from_zyx() TypeError: get_rotation_matrix_from_zyx(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (rotation: numpy.ndarray[numpy.float64[3, 1]]) -> numpy.ndarray[numpy.float64[3, 3]] Invoked with:

这个错误发生在调用函数 get_rotation_matrix_from_zyx() 的时候，它提示传入的参数类型不匹配。根据错误信息可以看出，这个函数需要一个形状为 3 x 1 的 NumPy 数组作为参数，用于指定绕 Z 轴、Y 轴和 X 轴的旋转...

yolov1的软件代码解读 class VOCDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, csv_file, img_dir, label_dir, S=7, B=2, C=20, transform=None): self.annotations = pd.read_csv(csv_file) self.img_dir = img_dir self.label_dir = label_

cell, height_cell = (width * self.S, height * self.S) if label_matrix[i, j, 20] == 0: # Set that there exists an object # Coordinates of bounding box box_coordinates = torch.tensor([x_cell, y_cell, ...
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