Pyplot中Scatter三维散点图制作方法记录

简介

物体识别是深度相机的应用方向之一，根据本工作已经做了平面、球体、圆柱体的识别算法，在这些算法中，点云必须属于单一物体，不能同时存在多个物体。这个要求并不符合实际应用，因为在实际中，被深度相机观测的物体往往是放置于台面、地面、支架上，或者同时存在多个物体，比如放在桌上的一筐苹果，这就产生了多物体识别的问题。

本工作中，多物体识别在算法层面采用RANSAC方法，程序层面采用CGAL库。感谢CGAL的支持，可以对包括平面、球、圆柱、圆锥、甜甜圈等几何体进行识别，并且能够实现多物体的识别。

三维散点图可以直观地展示多物体识别的效果，本工作使用Python的scatter函数实现。

三维散点图制作

    # figurefig = plt.figure(dpi=128,figsize=(8,8))ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')for i, name in enumerate(ShapeList):print('shapeName:',name)XCur = []YCur = []ZCur = []for j, nameCur in enumerate(ShapeName):if name==nameCur:XCur.append(X[j])YCur.append(Y[j])ZCur.append(Z[j])XCur = np.array(XCur)YCur = np.array(YCur)ZCur = np.array(ZCur)# Random sampling#size = int(len(XCur)/2)#index = np.random.choice(XCur.shape[0], size, replace=False)#XCur = XCur[index]#YCur = YCur[index]#ZCur = ZCur[index]# drawax.scatter(XCur, YCur, ZCur, s=5, cmap="jet", marker="o", label=name)# set lable ax.set_xlabel('X', fontsize=10)ax.set_ylabel('Y', fontsize=10)ax.set_zlabel('Z', fontsize=10)# set limits#ax.set_xlim(-200, 200)#ax.set_ylim(-200,200)#ax.set_zlim(-150, 50)# drawax.scatter(XCur, YCur, ZCur, s=5, cmap="jet", marker="o", label=name)# set lable ax.set_xlabel('X', fontsize=10)ax.set_ylabel('Y', fontsize=10)ax.set_zlabel('Z', fontsize=10)# set limits#ax.set_xlim(-200, 200)#ax.set_ylim(-200,200)#ax.set_zlim(-150, 50)# set titleplt.title('Shape Detection', fontsize=10)# overlapping plt.tight_layout()# legendplt.legend()# save figureplt.savefig('figure_step5_shapeDetection.png')# print figure on screenplt.show()

效果如图

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