不使用神经网络实现3D边界框
创始人
2024-12-29 08:31:35
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一种实现3D边界框的方法是使用平面几何计算,将3D物体的坐标变换为2D平面上的坐标,然后在2D平面上进行矩形边界框计算。

以下是一个示例代码,展示如何通过计算平面几何数据来得到3D边界框:

import numpy as np

def compute_3d_bbox(points):
  # 求点云中x、y、z坐标的最小值和最大值
  min_x, min_y, min_z = np.min(points, axis=0)
  max_x, max_y, max_z = np.max(points, axis=0)

  # 计算3D包围盒的8个角点
  bbox_corners = [
    [min_x, min_y, min_z],
    [max_x, min_y, min_z],
    [max_x, max_y, min_z],
    [min_x, max_y, min_z],
    [min_x, min_y, max_z],
    [max_x, min_y, max_z],
    [max_x, max_y, max_z],
    [min_x, max_y, max_z]
  ]

  # 计算包围盒中心点坐标
  center = [(min_x + max_x)/2, (min_y + max_y)/2, (min_z + max_z)/2]

  # 返回3D包围盒的角点和中心点
  return np.array(bbox_corners), np.array(center)

这里我们假设输入的points是一个N x 3矩阵,每一行表示一个3D点的坐标。compute_3d_bbox函数根据这些点坐标的最小值和最大值计算出包围盒的8个角点,并返回角点坐标数组和包围盒中心点坐标。

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