点云数据道路视距计算代码,要求从gps轨迹数据中每20米提取一个点作为视点,在视点处距离路面1.2米高度模拟人眼,计算能看到的最远路面与视点之间的距离。 另外希望能够事先体素化减少代码运行时间,并将结果可视化
时间: 2024-05-13 08:19:46 浏览: 8
以下是点云数据道路视距计算的代码,使用了体素化来减少计算量,并通过可视化工具展示结果。需要使用Python和open3d库。
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
# 体素化,将点云数据转换为体素网格
voxel_size = 0.1
pcd_voxel = pcd.voxel_down_sample(voxel_size)
# 读取gps轨迹数据,每20米提取一个点作为视点
gps_data = np.loadtxt("gps_data.txt", delimiter=",")
viewpoints = []
for i in range(0, gps_data.shape[0], 20):
viewpoint = gps_data[i, :]
viewpoints.append(viewpoint)
# 模拟人眼,视点处距离路面1.2米高度
camera = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=0.5)
camera.translate(viewpoints[0])
camera.translate((0, 0, -1.2))
camera.rotate((1, 0, 0), np.pi / 2)
# 计算能看到的最远路面与视点之间的距离
max_distance = 50.0
distances = []
for viewpoint in viewpoints:
# 将模拟的相机设置为当前视点的位置和姿态
camera.translate(viewpoint - camera.get_center())
# 用open3d的可视化工具观察视点
vis = o3d.visualization.Visualizer()
vis.create_window()
vis.add_geometry(pcd_voxel)
vis.add_geometry(camera)
vis.run()
vis.destroy_window()
# 计算最远可见点的距离
_, idxs = pcd_voxel.hidden_point_removal(camera, max_distance=max_distance)
distances.append(max_distance if len(idxs) == 0 else np.min(pcd_voxel.compute_point_cloud_distance(camera).points))
# 将结果可视化,将不同距离的视点用不同颜色表示
colors = []
for distance in distances:
if distance == max_distance:
colors.append((1, 0, 0)) # 红色表示最远可见距离为max_distance
else:
ratio = distance / max_distance
colors.append((ratio, 1 - ratio, 0)) # 根据最远可见距离的比例设置颜色
pcd_voxel.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd_voxel])
```
在上面的代码中,我们首先读取点云数据和gps轨迹数据,然后使用体素化将点云数据转换为体素网格。我们从gps轨迹数据中每20米提取一个点作为视点,并模拟人眼,视点处距离路面1.2米高度。然后我们计算能看到的最远路面与视点之间的距离。我们进行了可视化,观察视点,并计算最远可见点的距离。最后我们将结果可视化,将不同距离的视点用不同颜色表示。
请注意,上面的代码只是一个示例,具体的点云数据文件和gps轨迹数据文件需要根据实际情况进行替换和修改。