import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation
f=open('data.txt','r')
point=f.read()
f.close()
l1=point.replace('\n',',')
l2=l1.replace(' ',',')
l3=l2.split(',')
#print(l3)
m1=np.array(l3)
m2=m1.reshape(2664,6)
m3=[]
for each in m2:
each_line=list(map(lambda x:float(x),each))
m3.append(each_line)
m4=np.array(m3)
print(m4)
yaw=[i[0] for i in m4]
pitch=[i[1] for i in m4]
radius=[i[2] for i in m4]
c1=[i[3:6] for i in m4]
c2=np.array(c1)
c3=c2.reshape(2664,3)
print(c3)
for i in range(len(m4)):
x.append(radius[i]*math.sin(0.0174532924*pitch[i])*math.sin(0.0174532924*yaw[i]))
y.append(radius[i]*math.cos(0.0174532924*pitch[i]))
z.append(radius[i]*math.sin(0.0174532924*pitch[i])*math.cos(0.0
import numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib.animation import FuncAnimationf=open('data.txt','r')point=f.read()f.close()...
# read scan at index 0
data = e57 . read_scan ( 0 )
# 'data' is a dictionary with the point types as keys
assert isinstance ( data [ "cartesianX" ], np . ndarray )
assert isinstance ( data [ "cartesianY" ], np . ndarray )
assert isinstance ( data [ "cartesianZ" ], np . ndarray )
# other attr
深度相机会发布一个将深度图像与彩色图像对齐的topic：/camera/aligned_depth_to_color/image_raw（深度流向彩色流对齐），利用该topic可以
获取
对应的三维
坐标
，该
坐标
还需要经过深度相机的内参矩阵变换。
二、变换原理
三、程度实现
3.1
获取
相机的内参矩阵
import pyrealsense2 as rs
import
numpy
as np
import cv2
import json
pipeline = rs.pipeline() # 定义流程p
Tqdm 是一个快速，可扩展的
Python
进度条，可以在
Python
长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
使用pip就可以安装。
使用方法一: tqdm
tqdm(list)方法可以传入任意一种list,比如数组
from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(1000)):
#do ...
uv: pixel coordinates shape (n, 2)
K: camera instrincs, shape (3, 3)
depth: depth values of uv, shape (n, 1)
VSLAM实践（二）：基于
python
+opencv的双目相机标定及深度图
获取
本篇文章主要分享两部分的代码，第一部分为双目相机的标定，第二部分是双目相机三维
坐标
的
获取
；
关于双目相机标定，不同于单目相机标定只求相机内参及畸变系数，双目标定主要多了左右相机相对位置关系的标定，本例中所用双目左右相机横向距离为40mm,此参数将作为相机标定效果的一个衡量指标；双目标定的基本思路为：先采用棋盘分别针对左...
import
numpy
as np
import
matplotlib
.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#打开点云
数据
文件
f=open('RawXYZ.xyz','r')
point=f.read()
f.close()
#
数据
预处理
l1=point.replace('\n',',')
#将
数据
以“，”进行分割...
要在
Python
中展示
三维点云
数据
，可以使用
Matplotlib
库的 mplot3d 模块。该模块提供了 Axes3D 类，可以用于创建三维
坐标
轴。以下是一个简单的例子：
```
python
import
numpy
as np
import
matplotlib
.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 创建三维
坐标
轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#
生成
随机
数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)
# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)
# 设置
坐标
轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
# 显示图像
plt.show()
在这个例子中，我们首先创建了一个三维
坐标
轴，然后
生成
了一些随机
数据
，并使用 scatter() 函数绘制了三维散点图。最后，我们设置了
坐标
轴的标签，并调用 show() 函数显示图像。
