读取lidar_4d文件夹中的点云文件，并将它们转换为图像。您可以使用开源库，例如OpenCV或者PCL来完成这个任务。然后，读取radar文件夹中的图像，并将它们与点云图像对应起来。您可以使用PIL库来完成这个任务。写出python完整代码

以下是一个示例代码，演示如何读取lidar_4d文件夹中的点云文件，并将它们转换为图像。然后，读取radar文件夹中的图像，并将它们与点云图像对应起来：

import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取点云数据
lidar_dir = "lidar_4d"
lidar_files = sorted(os.listdir(lidar_dir))
lidar_data = []
for file_name in lidar_files:
    file_path = os.path.join(lidar_dir, file_name)
    data = np.fromfile(file_path, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)[:, :3]  # 只保留前三列，去除反射强度信息
    lidar_data.append(data)

# 转换为图像
img_size = (800, 800)  # 图像大小
range_x = (-40, 40)  # x轴范围
range_y = (-40, 40)  # y轴范围
range_z = (0, 80)  # z轴范围
color_map = cv2.COLORMAP_JET  # 颜色映射
lidar_images = []
for i, data in enumerate(lidar_data):
    img = np.zeros(img_size, dtype=np.uint8)
    x = ((data[:, 0] - range_x[0]) / (range_x[1] - range_x[0]) * img_size[0]).astype(np.int32)
    y = ((data[:, 1] - range_y[0]) / (range_y[1] - range_y[0]) * img_size[1]).astype(np.int32)
    z = ((data[:, 2] - range_z[0]) / (range_z[1] - range_z[0]) * 255).astype(np.uint8)
    for j in range(len(data)):
        if x[j] >= 0 and x[j] < img_size[0] and y[j] >= 0 and y[j] < img_size[1]:
            img[y[j], x[j]] = z[j]
    img = cv2.applyColorMap(img, color_map)
    lidar_images.append(Image.fromarray(img))

# 读取雷达数据
radar_dir = "radar"
radar_files = sorted(os.listdir(radar_dir))
radar_images = []
for file_name in radar_files:
    file_path = os.path.join(radar_dir, file_name)
    img = Image.open(file_path)
    radar_images.append(img)

# 对齐雷达图像和点云图像
aligned_images = []
for i in range(len(lidar_images)):
    radar_img = radar_images[i % len(radar_images)]
    lidar_img = lidar_images[i]
    w, h = radar_img.size
    x1 = (w - img_size[0]) // 2
    y1 = (h - img_size[1]) // 2
    x2 = x1 + img_size[0]
    y2 = y1 + img_size[1]
    radar_crop = radar_img.crop((x1, y1, x2, y2))
    aligned_img = Image.blend(lidar_img, radar_crop, 0.5)
    aligned_images.append(aligned_img)

# 显示结果
for img in aligned_images:
    img.show()

该代码首先读取lidar_4d文件夹中的点云文件，然后将点云数据转换为图像。对于每个点云文件，代码都会生成一个图像，并将其添加到lidar_images列表中。

接下来，代码读取radar文件夹中的图像，并将它们与点云图像对应起来。对于每个点云图像，代码都会选择与其对应的雷达图像，并将它们居中对齐。然后，代码使用PIL库的Image.blend()函数将点云图像和雷达图像混合在一起，生成最终的对齐图像，并将其添加到aligned_images列表中。

最后，代码显示所有的对齐图像。