Python实现点云投影到平面显示

夏知夏

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python将点云数据投影到二维平面并进行可视化显示。通过计算坐标偏移与网格索引，筛选合法索引点，利用Numpy生成灰度图像，并结合PIL库进行展示。该方法适用于激光雷达等传感器数据的平面化处理与初步分析。

点云投影至平面显示的实现思路

值得学习的地方：

1.选择合法索引的方式

2.数组转图像显示

核心代码实现


import numpy as np
from PIL import Image

#input : shape(N, 4)
#    (x, y, z, intensity)
def pointcloud2image(point_cloud):
  x_size = 640
  y_size = 640
  x_range = 60.0
  y_range = 60.0
  grid_size = np.array([2 * x_range / x_size, 2 * y_range / y_size])
  image_size = np.array([x_size, y_size])
  # [0, 2*range)
  shifted_coord = point_cloud[:, :2] + np.array([x_range, y_range])
  # image index
  index = np.floor(shifted_coord / grid_size).astype(np.int)
  # choose illegal index
  bound_x = np.logical_and(index[:, 0] >= 0, index[:, 0] < image_size[0])
  bound_y = np.logical_and(index[:, 1] >= 0, index[:, 1] < image_size[1])
  bound_box = np.logical_and(bound_x, bound_y)
  index = index[bound_box]
  # show image
  image = np.zeros((640, 640), dtype=np.uint8)
  image[index[:, 0], index[:, 1]] = 255
  res = Image.fromarray(image)
  # rgb = Image.merge('RGB', (res, res, res))
  res.show()

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