mmdetection3d visualizer

MMDetection3D Visualizer是一个基于Python的3D目标检测可视化工具，它是MMDetection3D的一个子模块。MMDetection3D是一个用于3D目标检测的开源框架，它基于PyTorch实现。MMDetection3D Visualizer可以将3D点云数据和3D框标注可视化，同时提供了一些交互式功能，如旋转、缩放、平移等，帮助用户更好地理解和分析3D目标检测结果。

相关问题

禁用mmdetection3d visualizer

您可以通过注释掉 mmdet3d/tools/visualizer.py 文件中的代码来禁用 mmdetection3d visualizer。具体来说，您需要注释掉以下代码块：

from .visualizer import Visualizer

def show_result(points,
                result,
                dataset,
                score_thr=0.3,
                out_dir=None,
                show=False,
                snapshot=False,
                iteration=None,
                palette=None):
    ...
    visualizer = Visualizer(dataset=dataset, **kwargs)
    visualizer.visualize(points, result, out_dir, show, snapshot, iteration, palette)

将其改为：

# from .visualizer import Visualizer

def show_result(points,
                result,
                dataset,
                score_thr=0.3,
                out_dir=None,
                show=False,
                snapshot=False,
                iteration=None,
                palette=None):
    ...
    # visualizer = Visualizer(dataset=dataset, **kwargs)
    # visualizer.visualize(points, result, out_dir, show, snapshot, iteration, palette)

这样就禁用了 mmdetection3d visualizer。

mmdetection3D可视化代码

### MMDetection3D 可视化功能

为了实现 MMDetection3D 的可视化效果，通常需要利用其内置的绘图工具来展示点云数据以及预测的结果。这些工具能够帮助研究人员更好地理解模型的表现。

对于 MMDetection3D 来说，在 `mmdet3d` 库中有专门用于可视化的模块[^2]。通过调用特定的方法可以轻松完成对三维物体检测结果的渲染工作。以下是基于 Python 编写的简单示例代码片段：

from mmdet3d.apis import inference_detector, init_detector
import numpy as np
import open3d.visualization.rendering as rendering
from open3d.cpu.pybind.geometry import PointCloud
from open3d.cpu.pybind.utility import Vector3dVector


def visualize_result(model, pcd_path):
    result, data = inference_detector(model, pcd_path)

    points = data['points']._data[0].numpy()
    bboxes = result.pred_instances.bboxes.numpy()

    vis = rendering.Visualizer()
    
    # 加载点云数据
    point_cloud = PointCloud()
    point_cloud.points = Vector3dVector(points[:, :3])
    mat = rendering.MaterialRecord()
    mat.shader = "defaultUnlit"
    mat.point_size = 2.0
    vis.add_geometry(point_cloud, mat)

    # 绘制边界框
    for bbox in bboxes:
        lines_set = create_line_set(bbox)
        vis.add_geometry(lines_set)

    vis.show_window_blocking()


def create_line_set(bbox):
    line_set = o3d.geometry.LineSet()
    corners = get_corners_from_bbox(bbox)
    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.points = Vector3dVector(corners)
    line_set.lines = Vector3dVector(lines)
    line_set.colors = Vector3dVector(colors)
    return line_set


if __name__ == "__main__":
    config_file = 'configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_sbn-all_8xb6-160e_kitti-3d-car.py'
    checkpoint_file = 'checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_sbn-all_8xb6-160e_kitti-3d-car_20220920_161945.pth'

    model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
    pcd_path = './demo/data/kitti/training/velodyne_reduced/000000.bin'
    visualize_result(model, pcd_path)

这段代码展示了如何使用 Open3D 进行点云和边界的绘制，并结合了 MMDetection3D 推理接口来进行实际的数据处理与显示操作。