# 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask]
时间: 2023-06-14 16:08:13 浏览: 62
这段代码是用来获取车道线点云数据的。在点云数据中,车道线的点云被标记为“-1”,因此首先使用 `labels != -1` 来筛选出非车道线的点云,然后再通过 `points[:, 1] >= 0` 来选择点云中 y 坐标大于等于 0 的部分,因为车道线一般在地面上,所以 y 坐标为负数的点云可以被排除掉。最后,使用 `np.logical_and` 函数将这两个条件合并,并将结果存储在 `line_mask` 中。最终,使用 `line_mask` 来选择点云中的车道线点云,并将其存储在 `line_points` 中。
相关问题
# 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask]
这段代码的作用是获取点云中所有标签不为-1且高度小于0的点,也就是路边的点。具体解释如下:
- `labels != -1` 表示标签不为-1,即排除掉所有未被标记的点。
- `points[:, 1] < 0` 表示点云中所有高度小于0的点,即获取地面以下的点。
- `np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0)` 表示将两个条件用逻辑与运算符连接起来,获取同时满足这两个条件的点。
- `curb_mask` 是一个布尔数组,表示哪些点满足这两个条件,即路边的点。
- `curb_points` 是一个数组,包含了所有路边的点的坐标信息。
优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd]) 加上预处理
import numpy as np
import open3d as o3d
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd")
points = np.asarray(pcd.points)
# 预处理:去除离群点
mean = np.mean(points, axis=0)
std = np.std(points, axis=0)
inlier_mask = np.all(np.abs(points - mean) < 2 * std, axis=1)
points = points[inlier_mask]
# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10)
dbscan.fit(points)
labels = dbscan.labels_
# 获取可行驶区域点云数据
drivable_mask = labels != -1
drivable_points = points[drivable_mask]
# 获取路沿点云数据
curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0)
curb_points = points[curb_mask]
# 获取车道线点云数据
line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0)
line_points = points[line_mask]
# 可视化结果
drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points)
o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd])
curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points)
o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd])
line_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points)
o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd])
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