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KittiViz:用于Kitti数据集的可视化工具

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简介:
KittiViz是一款专为KITTI数据集设计的可视化工具,支持用户直观地查看和分析复杂的道路场景、传感器数据及标注信息。 KittiViz 是一个用于 Kitti 数据集的数据可视化工具。 这是 COSC482:计算机图形学课程的最终项目,在 2017 年春季于索尔兹伯里大学进行。 该项目要求使用 OpenGL 版本大于等于 3.5。 编译和运行说明: 1. 下载并提取原始数据(synced+rectified data 和 tracklets)。请注意,当前版本仅支持包含 Tracklets 文件的数据集。例如,KittiViz 可以处理2011_09_26_drive_0001 因为该文件夹中存在 Tracklets 文件。 另一方面,KittiViz 无法运行于如 2011_09_26_drive_0095 这样的数据集。

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客服
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  • KittiVizKitti
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    KittiViz是一款专为KITTI数据集设计的可视化工具,支持用户直观地查看和分析复杂的道路场景、传感器数据及标注信息。 KittiViz 是一个用于 Kitti 数据集的数据可视化工具。 这是 COSC482:计算机图形学课程的最终项目,在 2017 年春季于索尔兹伯里大学进行。 该项目要求使用 OpenGL 版本大于等于 3.5。 编译和运行说明: 1. 下载并提取原始数据(synced+rectified data 和 tracklets)。请注意,当前版本仅支持包含 Tracklets 文件的数据集。例如,KittiViz 可以处理2011_09_26_drive_0001 因为该文件夹中存在 Tracklets 文件。 另一方面,KittiViz 无法运行于如 2011_09_26_drive_0095 这样的数据集。
  • KITTI项目
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    本项目基于著名的KITTI视觉基准测试数据集,实现了一系列先进的计算机视觉技术的可视化展示,旨在帮助研究者和开发者更直观地理解并改进算法性能。 vis/lidar_vis.py:提供查看.bin格式点云的可视化功能。 vis/bev_vis.py:提供查看.bin格式点云的BEV视图。 vis/visualization.py:使用kitti_object_vis项目,提供Kitti数据集的九种可视化操作。
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    Semantic-KITTI-API是一款功能强大的工具包,支持点云数据集的可视化、预处理和性能评估,助力开发者和研究者深入分析与理解Semantic Kitti数据集。 语义KITTI的API 此存储库包含帮助程序脚本,用于打开、可视化、处理和评估来自 SemanticKITTI 数据集的点云和标签的结果。 该数据按以下格式组织: /kitti/dataset/ └── sequences/ ├── 00/ │ ├── poses.txt │ └── image_2/ 序列13中的3D点云示例: 序列13中的2D球面投影示例: 用于语义场景完成的体素化点云示例:
  • KITTI三维代码
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    本项目提供了用于KITTI数据集中三维点云数据可视化的开源代码,帮助用户直观理解自动驾驶场景中的物体位置与运动状态。 要验证KITTI数据集的三维可视化代码是否正确下载并存储,可以运行命令 `python kitti/kitti_object.py`。如果一切正常,你应该能看到图像以及3D点云的数据可视化效果。
  • Python中KittiLiDAR点云
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    本简介聚焦于使用Python实现KITTI数据集中LiDAR点云的数据可视化技术,旨在为开发者提供直观理解与分析工具。 根据语义或实例分割的结果,在KITTI数据集中可视化点云,并为不同类别或不同的实例赋予不同的颜色,以便用于论文作图。
  • 使Open3D和OpenCV对Kitti进行(Kitti_Visualization)_kitti_vis.zip
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    本项目提供了一个Python工具包,利用Open3D和OpenCV库,实现对Kitti数据集中点云、图像等数据的高效可视化。下载包内含详细文档及示例代码。 使用open3d和opencv对kitti数据集进行可视化(visualization)_kitti_vis。
  • Rope3D,不同Kitti,需使denorm相机内参文件
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    本研究介绍了Rope3D数据集及其独特的可视化方法,区别于传统Kitti数据集,特别强调了利用未归一化(denormalized)相机内部参数进行图像处理的重要性。 Rope3D数据集的可视化与Kitti数据集不同,需要使用denorm化的相机内参文件。
  • COCO与Pascal VOC.rar
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    本资源提供了一个用于展示和分析COCO及Pascal VOC数据集的可视化工具,帮助用户更直观地理解图像标注信息。 包含COCO数据集和VOC数据集的可视化代码可供参考。其中`show_b-box`代表可视化功能,而`form_index`是用来简化标签的工具。为了转换数据集格式,请先运行`form_index`再运行`show_b-box`。请注意修改代码内的路径@@。
  • 安卓.zip
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    《安卓数据收集与可视化工具》是一款专为Android设备设计的数据分析软件,能够高效地采集、处理并直观展示各类数据,帮助用户深入了解设备性能及应用使用情况。 《安卓数据采集与可视化程序详解》在当今的智能设备时代,由于其开放性和广泛应用性,安卓系统成为了一个重要的数据分析平台。本压缩包“安卓数据采集及可视化程序.zip”内含一个名为“Sensor Sense Toolbox_v5.1_apkpure.com.apk”的应用程序和一份“readme.txt”说明文件,提供了在安卓设备上进行传感器数据采集与可视化的解决方案。 这款应用的核心功能在于利用手机或平板电脑内置的多种传感器(如加速度计、陀螺仪、磁力计及环境光传感器等)来实时收集并记录周围环境的变化。这些数据对科学研究、工程实践和健康监测等领域具有重要价值。Sensor Sense Toolbox通过API接口与安卓系统的传感器模块进行交互,获取实时读数,并允许用户根据特定的应用场景选择合适的采样频率。 此外,该应用可能还具备数据筛选及异常检测等功能,确保所收集的数据质量高且有效。在数据可视化方面,它提供了多种方式(如图表、曲线和地图)来呈现复杂信息的直观图像。例如,加速度计数据可以显示设备运动轨迹的变化趋势;环境光传感器则能反映光照强度的变化情况。 “readme.txt”文件通常包含了软件安装指南、使用说明及注意事项等内容。用户可以通过这份文档了解如何启动数据采集任务,配置传感器参数以及导出和分享收集到的数据等具体操作步骤。此外,“readme.txt”可能还会包含有关于数据安全与隐私保护的信息提示,以确保用户的敏感信息得到妥善处理。 总的来说,《安卓数据采集及可视化程序》为用户提供了强大的工具来获取并解读安卓设备上的传感器数据,在科研、健康管理乃至教育实践中都具有广泛的应用前景。通过深入理解和有效利用这些工具,我们能够更好地探索和理解周围的世界。
  • MapViz:模块ROS,适2D
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