【Lidar】基于Python的三维点云数据转二维平面+散点图绘制
最近一直在搞点云相关的操作,有时候在处理点云数据时需要查看处理后的数据是否满足需求,所以就想着写一套展示点云的代码。之前已经分享过如何可视化点云了,感兴趣的可以自己去看下:
。但是这个是3维展示,不满足我的项目需求,我要看的是x,y平面上的效果,所以今天给大家分享一下如何使用Python将三维点云数据投影至二维平面,并进行点云图的绘制。
1 代码逻辑
网上有很多资源都是构建投影方程、计算距离、角度啥的进行投影,我个人觉得没多大必要,我们只需要在读取/处理时只选择自己想要平面的点即可,至少我的项目可以满足。
2 完整代码
这里创建一个一行两列的散点图,用来显示3D和2D的效果,点云保存的代码我没有加进去。看我之前的文章:
效果图:
3 总结
代码中的plt.savefig保存散点图时,我的是一片空白不知道啥原因也懒得去改了。大家可以在绘制的散点图上直接点保存即可。总的来说这种思路实现的三维转二维完全够用,至少我的需求这段代码可以实现,具体为什么其他博主用方程解算啥的,就看你们的需求了。
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