写python代码，利用open3d，在bin文件的激光雷达点云数据中，利用真值label的txt文件构建矩形框，并输出图像。每个txt文件对应多辆车辆的标签信息，txt文件数据格式：Car 0.00 0 -1.12 -1 -1 -1 -1 2.21 2.63 4.97 3.10 2.13 -7.78 -1.50等等,其中包含以下信息：1.车辆类型，如"car", "van", "bus"等。2.车辆被裁剪的比例，范围为[0,1]，表示车辆是否完全在图像内部。如果为0则表示车辆完全在图像内部，如果为1则表示车辆完全在图像外部。 3.车辆被遮挡的比例，范围为[0,1]，表示车辆被遮挡的程度。如果为0则表示车辆没有被遮挡，如果为1则表示车辆完全被遮挡。 4.车辆朝向的旋转角度，范围为[-pi,pi]，表示车辆的朝向与图像的x轴之间的夹角。 5.车辆在图像中的2D边界框，格式为(x_min,y_min,x_max,y_max)，表示左上角和右下角的坐标。6. 车辆在3D空间中的边界框，格式为(h, w, l, x, y, z, yaw)，表示边界框的长宽高和中心点坐标以及朝向角度。其中，h表示高度，w表示宽度，l表示长度，(x,y,z)表示中心点的坐标，yaw表示朝向角度。

以下是一个示例代码，可以读取bin文件和对应的txt文件，并在点云中绘制矩形框，并输出图像。

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取bin文件，返回点云数据
def read_bin(pcd_file):
    with open(pcd_file, "rb") as f:
        byte = f.read(4)
        data = []
        while byte:
            x = np.frombuffer(byte, dtype=np.float32)[0]
            y = np.frombuffer(f.read(4), dtype=np.float32)[0]
            z = np.frombuffer(f.read(4), dtype=np.float32)[0]
            i = np.frombuffer(f.read(4), dtype=np.float32)[0]
            data.append([x, y, z])
            byte = f.read(4)
    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data))
    return pcd

# 读取txt文件，返回标签数据
def read_label(label_file):
    with open(label_file, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    labels = []
    for line in lines:
        label = {}
        items = line.split(' ')
        label['type'] = items[0]
        label['truncated'] = float(items[1])
        label['occluded'] = int(items[2])
        label['alpha'] = float(items[3])
        label['bbox'] = [float(items[4]), float(items[5]), float(items[6]), float(items[7])]
        label['dimensions'] = [float(items[8]), float(items[9]), float(items[10])]
        label['location'] = [float(items[11]), float(items[12]), float(items[13])]
        label['rotation_y'] = float(items[14])
        labels.append(label)
    return labels

# 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

# 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 = 'example.bin'
    label_file = 'example.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])

在该示例代码中，我们首先使用`read_bin`和`read_label`函数分别读取bin文件和txt文件，然后使用`draw_bounding_box`函数绘制矩形框，并将其添加到点云中。最后，我们使用`o3d.visualization.draw_geometries`函数显示点云并输出图像。需要注意的是，该示例代码仅支持绘制车辆类型为"car"的矩形框，如果需要绘制其他类型的矩形框，需要进行相应的修改。