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python 畫(huà)3維軌跡圖并進(jìn)行比較的實(shí)例

 更新時(shí)間:2019年12月06日 16:59:46   作者:pj_find  
今天小編就為大家分享一篇python 畫(huà)3維軌跡圖并進(jìn)行比較的實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

一. 數(shù)據(jù)的格式

首先我們需要x,y,z三個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行畫(huà)圖。從本實(shí)驗(yàn)用到的數(shù)據(jù)集KITTI 00.txt中舉例:

1.000000e+00 9.043680e-12 2.326809e-11 5.551115e-17 9.043683e-12 1.000000e+00 2.392370e-10 3.330669e-16 2.326810e-11 2.392370e-10 9.999999e-01 -4.440892e-16

一組有12個(gè)數(shù)據(jù),相當(dāng)于T={R,t},R是3×3的矩陣,t是3×1的矩陣。我們需要的是t的數(shù)據(jù)。

有些groundtruth是8個(gè)數(shù)據(jù),第一個(gè)是時(shí)間戳,在三個(gè)是x,y,z,后面四個(gè)是是四元數(shù)的數(shù)據(jù)。

代碼如下:

# import necessary module
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# load data from file
# you can replace this using with open
data1 = np.loadtxt("./dataset/poses/00.txt")

first_2000 = data1[:, 3]
second_2000 = data1[:, 7]
third_2000 = data1[:, 11]
data2 = np.loadtxt("../temp/kittiseq00_imu.txt")
first_1000 = data2[:, 1]
second_1000 = data2[:, 2]
third_1000 = data2[:, 3]
# print to check data
#print first_2000
#print second_2000
#print third_2000

# new a figure and set it into 3d
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# set figure information
ax.set_title("3D_Curve")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_zlabel("z")

# draw the figure, the color is r = read
figure1 = ax.plot(first_2000, second_2000, third_2000, c='r')
figure2 = ax.plot(first_1000, second_1000, third_1000, c='b')
plt.show()

效果圖(電腦比較垃圾,后面的軌跡跟蹤的時(shí)候提取的特征點(diǎn)太少):

以上這篇python 畫(huà)3維軌跡圖并進(jìn)行比較的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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