python对点云可视化设置颜色

1、背景介绍

点云分类/分割时，常需要对分类结果进行可视化，其中给点云赋予不同颜色是一种最直接方法。介绍基于python中matplotlib进行点云颜色渲染显示。

2、点云颜色渲染

2.1 有限种颜色渲染

matplotlib在点云颜色渲染时，使用表示颜色的关键词来表示，如scatter为常见可视化函数，其中表示颜色的关键词有限，如下所示：

‘red’：红色
‘blue’：蓝色
‘green’：绿色
‘yellow’：黄色
‘purple’：紫色
‘orange’：橙色
‘cyan’：青色
‘magenta’：品红色
‘pink’：粉红色
‘black’：黑色
‘white’：白色
‘gray’ 或 ‘grey’：灰色
‘brown’：棕色

scatter(xarr, yarr, c='brown', marker='.')

2.1.1 三维空间有限颜色渲染

需要说明的是，使用 ax.scatter(xarr, yarr, c='brown', marker='.')命令进行点云可视化，其可以同时可视化二维与三维。可视化结果与代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号with open('E:\\工.txt', 'r') as file:# 初始化一个列表来存储所有的点points3D = []# 逐行读取数据for line in file:# 去除行尾的换行符并分割字符串x, y, z= line.strip().split(',')# 将字符串转换为浮点数x = float(x)y = float(y)z = float(z)# 将点添加到列表中points3D.append((x, y, z))
xarr,yarr,zarr=zip(*points3D)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# ax.scatter(xarr, yarr, zarr, c='brown', marker='.')
ax.scatter(xarr, yarr, c='red', marker='.')#显示红色
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')# 显示图形
plt.show()


三维可视化	二维可视化

2.1.2 二维（平面）空间有限颜色渲染

若只对其进行二维可视化（投影到水平面上），需要如下效果，则可以使用plt.scatter()函数

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号points2D=[]
x_arr=[]
y_arr=[]
with open('E:\\工.txt', 'r') as file:# 初始化一个列表来存储所有的点points2D = []color_arr=[]xarr=[]yarr=[]zarr=[]# 逐行读取数据for line in file:# 去除行尾的换行符并分割字符串x, y, z= line.strip().split(',')# 将字符串转换为浮点数x = float(x)y = float(y)z = float(z)points2D.append((x,y))color_arr.append((0.0,1.0,0.0))xarr.append(x)yarr.append(y)zarr.append(z)plt.scatter(*zip(*points2D), marker='o', color='blue',s=5)
# 显示图表
plt.show()

2.2 任意颜色渲染

2.2.1 三维空间任意颜色渲染

上述介绍的是有限种颜色渲染，任意颜色渲染，若是三维空间，则可以按照如下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号points2D=[]
x_arr=[]
y_arr=[]
with open('E:\\工.txt', 'r') as file:# 初始化一个列表来存储所有的点points2D = []color_arr=[]xarr=[]yarr=[]zarr=[]# 逐行读取数据for line in file:# 去除行尾的换行符并分割字符串x, y, z= line.strip().split(',')# 将字符串转换为浮点数x = float(x)y = float(y)z = float(z)points2D.append((x,y))#r g b颜色随意添加，0-1.0之间# color_arr.append((0.0, 1.0, 0.0))#显示绿色color_arr.append((np.random.rand(), np.random.rand(), np.random.rand()))#任意颜色xarr.append(x)yarr.append(y)zarr.append(z)color_arr=np.array(color_arr)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# ax.scatter(xarr, yarr, c='brown', marker='.')
ax.scatter(xarr, yarr, zarr, c=color_arr, marker='.')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()


每个点颜色相同	每个点颜色不相同

2.2.2 二维（平面）空间任意颜色渲染

每个点的r、g、b颜色均不相同，如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号points2D=[]
x_arr=[]
y_arr=[]
with open('E:\\工.txt', 'r') as file:# 初始化一个列表来存储所有的点points2D = []color_arr=[]xarr=[]yarr=[]zarr=[]# 逐行读取数据for line in file:# 去除行尾的换行符并分割字符串x, y, z= line.strip().split(',')# 将字符串转换为浮点数x = float(x)y = float(y)z = float(z)points2D.append((x,y))#r g b颜色随意添加，0-1.0之间# color_arr.append((0.0, 1.0, 0.0))#显示绿色color_arr.append((np.random.rand(), np.random.rand(), np.random.rand()))#任意颜色xarr.append(x)yarr.append(y)zarr.append(z)color_arr=np.array(color_arr)
plt.scatter(*zip(*points2D), marker='o', color=color_arr,s=5)
plt.show()