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Kinect 2、PyKi...以及PyQtGraph库,通过PyQtGraph实现。

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简介:
PyKinect2与PyQtGraph的结合,能够通过Kinect 2和Python库PyKinect2实时生成动态点云。PointCloud.py文件主要负责使用该库以及生成这些动态点云。该文件利用在C语言中运行的NumPy库进行优化,能够高效地创建最多60帧以上的动态点云数据,但此功能不适用于配备RGB相机的点云,后者通常仅能生成10帧左右的点云。此外,该库还支持创建PointCloud对象并将其保存为.txt格式的文件,其中包含世界坐标信息,包括x、y、z坐标以及额外的z坐标。 同样,它能够读取.ply或.pcd格式的点云文件,或者创建新的PointCloud对象并将其保存为.ply或.pcd文件。关于如何操作主文件的详细说明,请参考“说明”章节。 此外,程序中还包含一个带有OpenCV跟踪栏的窗口,允许用户动态调整点云数据的颜色和大小,以及修改输入标志中点的属性。为了方便使用,所有必要的依赖包可以通过以下命令进行安装:pip install requirement。

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客服
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  • PyKinect2-PyQtGraph-Point Clouds: 使用PythonPyQtGraphKinect 2
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    本项目开发了一款基于Python、PyQtGraph及PyQt5框架的虚拟串口示波器,实现通过PyQtGraph库实时动态绘制电信号波形。 在学习了大量资料后,我调试了一个基于Python的简易串口软件,并以此作为学习总结。整个软件并不复杂,汇集了不少网上找到的代码,甚至比较简陋,只是实现了预定的功能,还有很大的优化空间。希望这个软件能给大家提供一个思路供参考。该软件使用多线程技术将业务与逻辑分离,并利用pyqtgraph进行动态绘图,把接收到的串口数据绘制为曲线。UI界面基本没有卡顿现象。
  • PyQtGraph绘制漂亮股票K线图的例代码
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    本篇教程提供了一套使用Python的PyQtGraph库来绘制美观且功能丰富的股票K线图的完整代码示例。通过此教程,读者可以学会如何利用该工具包高效地可视化金融数据,并添加如成交量等附加信息图表。适合对量化交易和金融市场分析感兴趣的开发者参考学习。 本段落主要介绍了使用PyQtGraph绘制精美的股票行情K线图的示例代码,并详细解释了相关实现过程。这些内容对学习者或工作者具有一定的参考价值,希望需要的朋友能够通过这篇文章来掌握这一技能。
  • PyQtGraph绘制漂亮股票K线图的例代码
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    本篇文章提供了一个使用Python的PyQtGraph库绘制美观的股票K线图的具体示例代码,帮助读者快速掌握如何利用该工具进行数据可视化。 PyQtGraph是Python平台上的一个功能强大的2D/3D绘图库,在大数据量处理及快速显示方面具有优势,这主要得益于它内部采用了高速计算的NumPy信号处理库以及Qt的GraphicsView框架。与Matplotlib相比,PyQtGraph更适合于需要频繁更新图表、实时视频或交互操作的应用场景,并在数学、科学和工程领域得到广泛应用。 K线图是股票交易者用来分析一段时间内股价走势的基本工具之一。它分为阳线(收盘价高于开盘价)和阴线(收盘价低于开盘价)。无论是阳线还是阴线,都包含了四个关键的价格信息:开盘价、收盘价、最高价以及最低价。在图形表示上,通常用红色来标记阳线,而阴线则可能使用其他颜色进行区分。
  • PyQtGraph演示:处理9亿数据依然流畅
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    本示例展示了如何使用PyQtGraph库高效地处理大规模数据(如九亿级数据量),保持应用响应速度和图形显示的流畅性。 pyqtgraph可以流畅处理9亿数据的演示示例。
  • PyQt5中PyQtGraph时数据更新绘图践(第三部分)
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    本篇文章是关于在PyQt5框架下使用PyQtGraph库进行实时数据更新和动态图表绘制的教程系列的第三部分。继续探讨如何高效地结合这两种工具,实现复杂的数据可视化效果。 本段落主要介绍了PyQt5的PyQtGraph实践系列3之实时数据更新绘制图形的内容。小编认为该主题非常实用,并分享给大家参考学习。希望读者能跟随文章一起深入了解这一技术细节。
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    QSpectrumAnalyzer是一款基于Python开发的跨平台软件,专为软件定义无线电(SDR)用户设计。它利用PyQtGraph库提供实时、动态的频谱显示功能,便于进行信号分析和调试工作。 QSpectrumAnalyzer是一款强大的频谱分析工具,专为多种软件定义无线电(SDR)平台设计。这款应用利用PyQtGraph库构建用户界面,并提供直观的图形化展示功能,支持包括soapy_power、hackrf_sweep、rtl_power和rx_power在内的多个后端工具,旨在帮助用户进行无线电信号监测与分析。 深入了解一下PyQtGraph:这是一个纯Python库,用于创建高性能的2D和3D图形。它提供了丰富的图形元素如图表、图像视图等,适合实时数据可视化。在QSpectrumAnalyzer中,PyQtGraph扮演了关键角色,使得用户能够实时监控并分析SDR接收到的频谱数据。 软件定义无线电(SDR)是一种无线通信系统,其中信号处理功能由软件而非硬件完成。这赋予了SDR设备高度灵活性和可编程性,可以适应不同的无线通信标准及频率范围。在QSpectrumAnalyzer中支持的SDR后端包括: 1. soapy_power:这是一个通用接口,允许QSpectrumAnalyzer与使用SoapySDR库的各种SDR设备进行交互。SoapySDR是一个开源框架,支持多种硬件如HackRF、bladeRF和RTL-SDR等。 2. hackrf_sweep:这是针对HackRF One SDR设备的特定工具,用于执行频率扫描和功率测量。 3. rtl_power:这是一个为RTL-SDR接收器设计的命令行工具,计算并显示选定频段内的功率谱密度。在QSpectrumAnalyzer中,它可以提供实时功率数据。 4. rx_power:一个更通用后端,适用于各种SDR设备以计算接收到信号的功率。 此外,QSpectrumAnalyzer还兼容其他SDR后端,并能适应不断扩展的硬件生态系统。 标签中的“fft”代表快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform),是信号处理领域的一种核心算法。在频谱分析中,FFT将时域信号转换为频域表示,揭示频率成分。通过应用FFT,QSpectrumAnalyzer能够把接收到的数据转化为频谱图帮助用户识别不同频率的无线电信号。 标签中的“software-defined-radio”,“rtl-sdr”,“hackrf”和 “limesdr”分别代表软件定义无线电、RTL-SDR、HackRF 和 LimeSDR这些流行的硬件。QSpectrumAnalyzer支持这些设备,意味着它适用于广泛的无线电爱好者与研究人员,并且不受限于特定的设备选择。 总之,QSpectrumAnalyzer是一个基于Python及PyQtGraph构建的多平台频谱分析工具,结合了SDR硬件多样性以及Python语言灵活性的优势,在无线电信号分析中提供了强大直观界面。无论是业余无线电实验还是专业通信系统监测,这款软件都是不可或缺的重要资源。
  • PyQt5与PyQtGraph超大图片和遥感/SAR影像的展示、缩放和平移功能
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    PyQtGraph是一款基于Python的高效数据可视化和图形用户界面库,特别适用于科研人员与开发者制作实时、交互性强的数据图表与应用。 PyQtGraph 是一款面向科研和开发工程的数据可视化和GUI工具。
  • 使用Python3.x和pyqtgraph进行数据可视化的教学指南
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    本教程旨在指导读者利用Python 3.x结合pyqtgraph库实现高效的数据可视化。适合希望提升数据展示技能的学习者参考实践。 本段落主要介绍了使用Python3.x结合pyqtgraph进行数据可视化的教程,具有很好的参考价值,希望能为大家提供帮助。读者可以跟随文章内容详细了解这一过程。