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目前保存1.png, 2.png, 可选择填充0以及填充位数, 例如0001.png, 0002.png, ...
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指定从0开始还是从1开始计数
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点云可视化函数+参数
PointCloudRender:提供对点云的可视化,输入点云的格式统一为 numpy.array(), shape:(n, 3)
PointCloudRender(self, result_dir=None, window_shape=(512, 512), window_pos=(50, 25))
初始化
result_dir: path to save captured image 存储图片的路径
pts: width and height of program window 窗口的大小
window_pos: init postion(distance to left and top) of program window 窗口的初始位置
visualize_shape(self, name, pts, result_dir=None)
简单快速可视化单个点云pts, 使用open3d默认配色方案
name: window name 窗口名
pts: list of pointcloud (numpy.array, nx3) 点云
result_dir: if not None, save image to this path 图片保存路径
render_multi_pts(self, name, pts_list, color_list, result_dir=None)
同时可视化多个点云, 并可以对不同的点云使用不同配色
示例:
pcr = PointCloudRender()
pts1 = ... # (n, 3)
pts2 = ... # (n, 3)
color1 = np.array([255, 0, 0])
color1 = np.array([0, 255, 0])
render_multi_pts('test', [pts1, pts2], [color1, color2], result_dir=None)
name: windows name 窗口名
pts_list: list of pointcloud (numpy.array, nx3) 存放点云的list
color_list: list of color (every color like np.array([255,0,0])) 存放颜色的list，list长度应该与pts_list相同
result_dir: if result_dir not None, save init img to result_dir 图片保存路径
render_multi_pts_rotation(self, name, pts_list, color_list, rotate_value=8.0, angle_offset=(0, 0, 0), result_dir=None)
可视化多个点云，进行旋转
pts_list: list of pointcloud (numpy.array, nx3)
color_list: list of color (every color like np.array([255,0,0]))
angle_offset: angle about x,y,z axis, to ajust pointcloud init rotation(every value range -2~2, numpy.float)
result_dir: like: /data/cat, suggest create a folder for single pointcloud
data_relabel.sh: 用于将目标文件夹下的图片按顺序排列后重新标记为 0001.png 的格式, 从1开始。 如259.png -> 0259.png, 亦或是根据时间戳保存的图片，只要保存的时间戳是升序排列的，便可以使用该sh来重新标记。
# 使用实例
# 推荐使用bash或./ 而非sh(可能会报语法错误), 因为大多数sh指向的是dash, 可以通过ls -la /bin/sh /bin/bash查看sh的具体指向
bash data_relabel.sh path/to/your/folder/
get_img_list.sh: 用于将目标文件夹下的所有png图像名字保存到文件中, 供其他code使用。
bash get_img_list.sh path/to/img/folder/ save_file_name
# 更具体, 如bash get_img_list.sh test/rgb/ img_list.txt