kitti数据集生成

KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）是一个非常著名的计算机视觉和自动驾驶领域的开源数据集。它包含了德国卡尔斯鲁厄市的真实世界道路场景的数据，主要用于三维物体检测、深度估计、光学流和自动驾驶车辆的定位等研究。

KITTI数据集主要包括以下几个部分：
1. **Calibration**：提供相机和激光雷达之间的校准信息，这对于后期的图像处理至关重要。
2. **Odometry**：车辆自主驾驶过程中的连续姿态估计数据，包括摄像头和LiDAR传感器的位姿变化。
3. **Visual Odometry** (VO) 和 **Lidar Odometry** (LO)：基于视觉和点云的里程计数据，用于评估SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法性能。
4. **Stereo Data**：包含立体图像对，用于深度估计和特征匹配。
5. **Object Detection**：包含各种类型的交通标志、行人、车辆等目标的标注，支持实时目标检测的研究。
6. **Semantic Segmentation**：像素级别的分类，如路、车、树等。
7. **3D Object Tracking**：跟踪序列中的3D对象。
8. **Lidar-based Point Clouds**：高密度的点云数据，用于三维建模和理解环境。

研究人员可以利用这个数据集训练和测试他们的算法，并通过官方提供的基准评价系统来衡量性能。

相关问题

写出python代码，用argparse。能在任何文件夹读取Log。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.第一行按照正则规则1分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。写入新的CSV文件Output 4.从下一行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，，分列符号也不知道有几个空格。继续写入新的CSV文件Output 5.读取CSV文件Output 6.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG的2列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish开头的几列 7.把4类标题画成4个曲线图，标注每条线的标题

下面是实现以上要求的 Python 代码，使用了 argparse、pandas、re、os、matplotlib 库：

import argparse
import pandas as pd
import re
import os
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义正则表达式
REGEX1 = r'(?P<col1>[A-Za-z]+)\s+(?P<col2>\d+)\s+(?P<col3>\d+\.\d+)\s+(?P<col4>\d+\.\d+)'
REGEX2 = r'(?P<col1>\d+-\d+-\d+\s+\d+:\d+:\d+)\s+(?P<col2>[A-Za-z]+)\s+(?P<col3>\d+\.\d+)\s+(?P<col4>[A-Za-z]+)'

# 定义函数：读取 log 文件，返回从"My name is kitty"下一行开始的内容
def read_log_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
        for i, line in enumerate(lines):
            if "My name is kitty" in line:
                return lines[i+1:]
        return []

# 定义函数：删除重复行，只保留第一行
def remove_duplicate_rows(df):
    return df.drop_duplicates(keep='first')

# 定义函数：将数据按正则表达式1分列，并返回 DataFrame 对象
def parse_data1(lines):
    # 取第一行
    line = lines[0].strip()
    # 匹配列名
    columns = list(re.findall(REGEX1, line)[0])
    # 读取数据，生成 DataFrame 对象
    df = pd.DataFrame([re.findall(REGEX1, line)[0]])
    for line in lines[1:]:
        line = line.strip()
        data = list(re.findall(REGEX1, line)[0])
        df.loc[len(df)] = data
    # 重命名列名
    df.columns = columns
    return df

# 定义函数：将数据按正则表达式2分列，并返回 DataFrame 对象
def parse_data2(lines):
    # 取第一行
    line = lines[0].strip()
    # 匹配列名
    columns = list(re.findall(REGEX2, line)[0])
    # 读取数据，生成 DataFrame 对象
    df = pd.DataFrame([re.findall(REGEX2, line)[0]])
    for line in lines[1:]:
        line = line.strip()
        data = list(re.findall(REGEX2, line)[0])
        df.loc[len(df)] = data
    # 重命名列名
    df.columns = columns
    return df

# 定义函数：将 DataFrame 对象写入 CSV 文件
def write_dataframe_to_csv(df, file_path):
    df.to_csv(file_path, index=False)

# 定义函数：读取 CSV 文件，返回 DataFrame 对象
def read_csv_file(file_path):
    return pd.read_csv(file_path)

# 定义函数：根据列名分类，将 DataFrame 分成 4 个子数据集，并绘图
def plot_data(df):
    # 分类
    columns = df.columns.tolist()
    cols_type1 = ['ABC', 'DFG']
    cols_type2 = [col for col in columns if col.startswith('CAT')]
    cols_type3 = [col for col in columns if col.startswith('DOG')]
    cols_type4 = [col for col in columns if col.startswith('Fish')]
    # 绘图
    plt.figure()
    for col in cols_type1:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 1')
    plt.show()
    plt.figure()
    for col in cols_type2:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 2')
    plt.show()
    plt.figure()
    for col in cols_type3:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 3')
    plt.show()
    plt.figure()
    for col in cols_type4:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 4')
    plt.show()

# 定义 main 函数
def main():
    # 定义命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Process log file and generate plots.')
    parser.add_argument('file_path', type=str, help='path of the log file')
    parser.add_argument('output_file', type=str, help='path of the output CSV file')
    args = parser.parse_args()

    # 读取 log 文件
    lines = read_log_file(args.file_path)

    # 删除重复行
    lines = remove_duplicate_rows(lines)

    # 将数据按正则表达式1分列，并写入 CSV 文件
    df1 = parse_data1(lines)
    write_dataframe_to_csv(df1, args.output_file)

    # 从下一行开始，将数据按正则表达式2分列，并写入 CSV 文件
    df2 = parse_data2(lines[1:])
    write_dataframe_to_csv(df2, args.output_file)

    # 读取 CSV 文件
    df = read_csv_file(args.output_file)

    # 将 DataFrame 按列名分类，并绘图
    plot_data(df)

# 执行 main 函数
if __name__ == '__main__':
    main()

在命令行中执行以下命令：

python script.py input.log output.csv

其中，`script.py` 是脚本文件名，`input.log` 是输入的 log 文件，`output.csv` 是输出的 CSV 文件。