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Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影...3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D...折线图 3D 箭袋图 旋转 3D 绘图 3D散点图 3D 茎 3D 图作为子图 3D 表面（颜色图） 3D表面（纯色） 3D表面（棋盘） 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图...三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转

2.7K00

Pri3D：一种利用RGB-D数据固有属性完成3D场景感知的表示学习方法

目前很多基于学习的方法在3D场景语义理解方面取得了快速进展，特别是在3D语义分割、3D对象检测和3D语义实例分割任务中。这些方法通过几何要素，利用点、体素或网格的表示来获得准确的3D语义。...不匹配的像素体素的定义与像素定义类似，区别在于是来自同一对帧还是3D体素块。...这里将Vi表示为距离表面2cm分辨率的体积所占用的网格，并考虑成对的颜色和几何块（Ci，Vi）。...最后应用(Ci，Vi)中的像素-体素对应关系进行对比学习，所有匹配的像素-体素对都是正数，所有不匹配的像素-体素对都是负数。...最后应用PointInfoNCE损失，fi作为像素的2D特征，fj是其3D对应的特征向量，M是2D-3D像素-体素对应对的集合。

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干货 | 平面图像的感知已经基本解决了，那三维数据的呢？

RGB-D相机输出了一个四通道图像，它包含了每个像素深层的颜色信息 2. RGB-D 需要使用一种特定机型的相机，这种相机不仅能捕捉彩色图像 (「RGB」) 还能捕捉深度信息 (depth，「D」)。...RGB-D 非常好用，因为这些传感器体积相对较小且成本低，但速度快且能避免视觉匹配错误。...点云（Point clouds）是 3D 空间点的简单集合，每个点可选择性地与一些其他属性（例如 rgb 颜色）一起由一个（xyz）坐标确定。...体积表示法学习（Learning with volumetric representations） 体素网格学习解决了多视图表示的主要缺陷。...体素网格架起了 2D 和 3D 视觉之间的桥梁——它们对于图像来说，最接近 3D 表示，可使 2D 深层学习概念（如卷积运算符）更易于适配 3D 场景。

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密集单目 SLAM 的概率体积融合

在这项工作中，我们展示了如何从使用密集单目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点，我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...例如，iMap [21] 和 Nice-SLAM [31] 可以通过解耦姿态和深度估计以及使用 RGB-D 图像来构建精确的 3D 重建，并通过使用神经辐射场 [11] 实现光度精确重建.鉴于这些工作，...： 在实践中，通过使用运行平均值更新体积中的体素，为每个新的深度图增量计算加权平均值，从而得出熟悉的体积重建方程 其中 Wi 是存储在每个体素中的权重。...我们使用行进立方体提取表面，只对那些不确定性估计低于最大允许不确定性的体素进行网格划分。...鉴于我们的方法提供的映射精度和概率不确定性估计，我们可以预见未来的研究将集中在地图中不确定区域的主动探索上，通过结合语义学来重建其几何形状之外的3D场景，如Kimera语义[18]，或者通过使用神经体积隐式响应进行光度精确的

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最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势

其核心网络由3个卷积层（每个卷积层使用3D卷积滤波器）和3个全连接层组成。这种标准的普通架构已经被用于三维形状分类和检索，并用于从以体素网格表示的深度图中进行三维重建。...他们适合从一组深度图中重建三维体积。 低精度三维体积重建 一旦通过编码器学习到输入的向量表示，下一步就是学习解码算子，也叫做生成器或生成模型，它把向量表示映射成体积体素栅格。...Wu等人的工作[3]也有很多其他扩展，如[7],[8],[17],[27],[40]。尤其是近期的工作如[8],[11],[13],[18]不用中间表示回归出三维体素栅格。...高精度三维体积重建 有方法为高精度体积重建设计深度学习架构。例如，Wu等人[6]的工作可以重建出大小为的体素栅格。但是栅格精度越高，其存储会随着三次方增长，因此体积栅格表示消耗大量内存。...由粗到细优化 另一个提高体积表示三维重建算法分辨率的方法是使用多阶段的方法，如[26],[28],[35],[45],[46]。第一阶段用编码器和解码器恢复出低精度体素栅格（）。

6.3K20

前沿 | 超越像素平面：聚焦3D深度学习的现在和未来

RGB-D 摄像头输出一个四通道图像，该图像包含颜色信息和每个像素的深度（来源：九州大学） 2：RGB-D 涉及到对一种特殊摄像头的使用，这种摄像头除了颜色信息（「RGB」），还可以获取深度信息（「D」...点云即三维空间中点的集合；每一点都是由某个（xyz）位置决定的，我们同时可以为其指定其它的属性（如 RGB 颜色）。...多视图学习仍然有许多缺陷，这些缺陷促使人们研究直接利用三维数据进行学习的方法。 通过体积式表示学习 通过体素网格进行学习可以解决多视图表示的主要缺点。...由于体素网格与图像十分相似，它们实际上使用的带步长的卷积和池化运算都是从二维像素的工作方式进行调整迁移到三维体素上来的。...通过点云学习 PointNet 考虑到这些使用基于体素的方法存在的问题，近期的工作将重点放在了直接在原始点云数据上进行操作的架构上。

1.2K20

基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之性能比较和未来研究方向

IoU测量预测形状的体积与真实体积的交集与两个体积的并集的比率，即 ? 其中I（·）是指示函数，V~i是第三个体素的预测值，Vi是基本真值，是阈值。IoU值越高，重建效果越好，这一指标适用于体积重建。...因此，在处理基于曲面的表示时，需要对重建的和真实的三维模型进行体素化。 (3)交叉熵（CE）损失的平均值。定义如下： ? 其中N是体素或点的总数，具体取决于是使用体积表示还是基于点的表示。...基于深度学习的三维重建方法的一个重要方面是训练时对三维监督的程度。事实上，虽然获取RGB图像很容易，但获取其相应的真实3D数据却相当具有挑战性。...早期的研究大多采用体素化表示，它既可以表示任意拓扑复杂对象的表面细节，也可以表示复杂对象的内部细节。...这项调查的重点是将三维重建定义为从一个或多个RGB图像中恢复对象的三维几何体的问题的方法。然而，还有许多其他相关问题也有类似的解决办法。

1.7K20

Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era

其核心网络由3个卷积层（每个卷积层使用3D卷积滤波器）和3个全连接层组成。这种标准的普通架构已经被用于三维形状分类和检索，并用于从以体素网格表示的深度图中进行三维重建。...他们适合从一组深度图中重建三维体积。...Wu等人的工作[3]也有很多其他扩展，如[7],[8],[17],[27],[40]。尤其是近期的工作如[8],[11],[13],[18]不用中间表示回归出三维体素栅格。...高精度三维体积重建 有方法为高精度体积重建设计深度学习架构。例如，Wu等人[6]的工作可以重建出大小为 1283128^31283 的体素栅格。...它们可以通过使用空间划分的方法（如八叉树）重建出 2563256^32563 到 5123512^35123 的三维体素栅格。使用八叉树做基于深度学习的三维重建有两个问题。

1.9K40

R3LIVE：一个实时鲁棒、带有RGB颜色信息的激光雷达-惯性-视觉紧耦合系统（香港大学）

Maps representation 我们的地图由体素和点组成，其中点包含在体素中并且是地图的最小元素。...1) 体素：为了在我们的 VIO 子系统中快速找到地图中的点以进行渲染和跟踪（参见 Section.V-C 和 Section.V-D），我们设计了一个固定大小（例如 0.1m *0.1m *0.1m）...名为体素的容器。...如果一个体素最近附加了点（例如最近 1 秒），我们将这个体素标记为已激活。否则，该体素被标记为停用。 2）point：在我们的工作中，点P是一个大小为6的向量（坐标和颜色RGB） IV....最后，在收敛状态下，该扫描的点被附加到全局地图上，并将相应的体素标记为激活或停用。全局地图中累积的 3D 点形成几何结构，也用于为我们的 VIO 子系统提供深度。

1.6K10

Simple-BEV：多传感器BEV感知中真正重要的是什么？

我们将预定义的3D坐标体积投影到所有特征图上，并在那里进行双线性采样，从每个相机得到一个3D特征体积。同时，我们还计算每个相机的二值“有效”体积，指示3D坐标是否位于相机视锥内。...如果提供了激光雷达数据，我们将其体素化为形状为Y×Z×X的二值占用网格，并将其用于替代雷达特征。然后，我们将RGB特征和雷达/激光雷达特征进行拼接，并通过应用3×3的卷积核将扩展通道压缩到维度C。...3D分辨率为200×8×200，最终输出分辨率为200×200，我们的3D度量范围为100m × 10m × 100m，这对应于体素长度为0.5m × 1.25m × 0.5m（按Z、Y、X的顺序）。...在我们提出的基准模型中，采用了一种无需参数的方法：将一个体素的3D坐标投影到图像特征图中，并在该位置进行双线性采样，在模型的其他方面，如2D和BEV卷积神经网络方面，与相关工作相似。...充分利用可用的高分辨率图像将需要更全面地探索主干网络，未来的工作领域还包括探索3D物体检测，除了稠密的BEV表示，我们的实验证明，雷达为BEV解析提供了有用的信息，希望这一观点能够应用到其他方法中，我们的工作并不主张使用特定的传感器

36020

SurroundOcc：用于自动驾驶的多摄像头3D占用网格预测

通过将 3D 参考点投影到 2D 视图中，并使用可变形注意力机制对这些点进行查询和信息聚合。与传统方法不同，该方法建立了 3D 体积查询，进一步保留了 3D 空间信息。...通过对这些查询点进行投影，可以在对应的视图中采样 2D 特征，并使用可变形注意力机制对它们进行加权聚合。最终，使用 3D 卷积来交互相邻的 3D 体素特征，从而提高了三维场景重建的准确性。 图3....随后，我们使用Poisson Reconstruction来使点密度增加，并对生成的网格进行体素化，以获得密集的3D占用情况。最后，我们使用最近邻（NN）算法为密集体素分配语义标签。...通过这种方法可以增加点云密度，并填补点云中的空隙。 使用 NN 算法进行语义标注 利用 NN 算法将语义标签分配给每个体素，以便将密集的点云转换为密集的体素。...首先对具有语义信息的点云进行体素化得到稀疏的占据标签，然后使用 NN 算法搜索每个体素最近的稀疏体素，并将其语义标签分配给该体素。 图5.

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深度学习3D合成

深度图像 点云是分布在 3D 空间中的 3D 点的集合。这些 3D 点中的每一个都有一个确定的位置，由一个确定的(x，y，z)坐标和其他属性(如 RGB 颜色值)表示。...点云表示 体素（Voxel）或立体像素（volumetric pixel）是空间网格像素到立体网格体素的直接延伸。简单来说，体素只是 3D 空间中的一个像素。...每个体素的相对位置共同定义了立体数据的独特结构。体素可以看作是一个具有固定大小的量化点云。然而，对于 3D 建模来说，体素表示太过稀疏，并且在细节和计算资源之间需要进行权衡，这使得合成更加不可行。...体素表示 多边形网格（Polygon Mesh）是一组边、顶点和面的集合，它们共同定义了多面体的形状和体积。网格的凸多边形面连接在一起以逼近一个几何曲面。...然而，由于人脸模型模板定义的 3D 表示空间的局限性，这些方法的性能受到限制。类似地，像容积回归网络(VRN)[1]这样的方法使用全卷积层结构来估计 3D 二值体积，作为离散版本的点云。

1.2K21

RoadBEV：鸟瞰视图下的路面重建

为了将特征填充到体素中，我们使用外参数和内参数将体素中心投影到图像平面，并索引相应的像素特征。我们在图像视图中可视化特征体素，如图4所示。相同水平位置上堆叠的体素的像素投影连接成一条线段。...对于立体匹配，输入特征是3D的，并且视差维度是在体积构建过程中引入的。相反，我们提出的方法直接将4D体素特征作为输入，其建议维度在体积构建之前引入。...与RoadBEV-mono类似，4D BEV体素可以被重新塑造为3D张量，并使用2D卷积进行处理，这样可以有效地节省计算资源。...图12展示了RoadBEV-stereo的重建结果。第二列展示了在BEV中使用立体匹配模型GwcNet获得的带有颜色的点云。最后一列可视化了重建的3D道路网格。...5.5 RoadBEV-stereo的消融研究如第4.3节所述，我们研究了体素构建的影响。表4中的前三个实验利用相关性来构建BEV体积。

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AAAI 2024 | 深度引导的快速鲁棒点云融合的稀疏 NeRF

这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。...利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。...可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。...{R}^{I×J×K} 和 \mathcal{G}_{c} \in \mathbb{R}^{I×J×K×P} 表示体密度和颜色， P 是颜色特征的通道数。...这种方法可以有效地指示几何体网格中存在点，进而作为点云体积密度的表示方法。

45710

每日学术速递4.25

与以前的重建方法不同，它从输入视图中聚合每个体素的特征而不考虑其可见性，我们的目标是通过从每个图像对中的投影特征计算出的相似性矩阵明确推断其可见性来改进特征融合。...继之前的工作之后，我们的模型是一个由粗到细的管道，包括体积稀疏化过程。...与他们使用固定占用阈值全局稀疏体素的作品不同，我们沿着每条视觉射线对局部特征量执行稀疏化，以每条射线至少保留一个体素以获得更多细节。然后将稀疏局部体积与全局体积融合以进行在线重建。...，这些表示可以直接从原始单目 RGB-D 视频构建，而不需要专门的硬件设置或先验。...在这项工作中，我们引入了一个分解的神经场景表示，它可以直接从单目 RGB-D 视频中学习，以生成对象级神经表示，并带有对象运动（例如，刚性轨迹）和/或变形（例如，非刚性运动）。

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VoxelNet阅读笔记

主要思想和创新点 三维点云中目标的精确检测是许多应用中的核心问题，如自主导航、管家机器人和增强/虚拟现实等。...设计了一种新的体素特征编码（VFE）层，通过将点特征与局部聚集特征相结合，实现了体素内部的点间交互，通过叠加多个VFE层可以学习复杂特征来表征局部3D形状信息。...VoxelNet将点云划分为等间距的三维体素，通过叠加的VFE层对每个体素进行编码，然后三维卷积进一步聚集局部体素特征，将点云转化为高维体素表示。 RPN使用体积表示并产生检测结果。...这种有效的算法既有稀疏点结构的优点，又有体素网格上高效并行处理的优点。 本网络主要面向RPN+点云操作，并没有建立类别级的分类，作为一个通用的面向激光雷达点云操作的RPN框架使用。...针对Feature Learning Network：首先对3D点云进行体积划分，然后进行特征提取，特征提取部分主要包括一系列的VFE模块进行处理，最终输出一个4D的tensor供下ConvolutionalMiddle

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经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场

然而，之前的方法无法使用离散的方式（如三角形网格或体素网格）以相同的保真度再现具有复杂几何形状的真实场景，迄今为止也仅限于表示具有低几何复杂性的简单形状，从而导致渲染过度平滑。...NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground...三维重建（ NeRF函数 ） 三维重建部分的工作即可用上图中蓝框区域内表示。...在经过神经网络训练后得到对应位置的RGB和体密度，但是当用实际中用一个相机去对这个场景拍摄时，所得到的2D 图像上的一个像素实际上对应了一条从相机出发的光线上的所有连续空间点的颜色积分，这就需要用到体素渲染算法得到这条射线上所有点的最终渲染颜色...经典体素渲染算法：光线采样+积分 体素密度σ(x)可以被近似理解为该位置点的不透明度。

3K20

深度学习新应用：在PyTorch中用单个2D图像创建3D模型

3D 数据的不同表征 与计算机格式中只有一种通用表征（像素）的 2D 图像不同，3D 数据能够以许多数字形式来表示。它们各有优缺点，所以数据表征的选择直接影响了使用它们的方法。...栅格化形式（体素网格）：可以直接应用 CNN ? 每个蓝色的盒子表示单个体素，大部分体素都是空的。 体素是体积像素（volumetric pixel）的简称，它直接将空间网格像素拓展为体积网格体素。...每一个体素的局部性共同定义了该体积数据独一无二的结构，因此 ConvNet 的局部性假设在立体形式中仍然成立。 ? 体素表征密度低 但这种表征既稀疏又浪费。有用体素的密度会随着分辨率的增加而降低。...我们将构建标准的 2D CNN 结构生成器来学习目标的先验形状知识。我们没有用体素方法，因为它效率比较低下，而且不能直接用 CNN 学习点云。...最终结果：从单个 RGB 图像→3D 点云 ? 有了详细的点云表征，就可以用 MeshLab 将单个 RGB 图像转换为其它表征，比如与 3D 打印机兼容的体素或多边形网格。

1.8K41

基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之训练

最后一步，可以使用传统的技术实现，如空间雕刻或三维反投影，然后过滤和配准，恢复完整的三维几何和姿势的输入。 ? 早期的方法将不同的模块分开训练，最近的工作提出了端到端的解决方案。...因此，最近的技术试图通过利用其他监督信号（如视图之间的一致性）来最小化3D监视的数量。 2.1.1三维监督训练 有监督的方法需要使用与其对应的真实3D形状配对的图像进行训练。...对于概率占用网格，交叉熵损失是最常用的： ? 这里，p i是被占用的体素i的真实概率，p~i是估计的概率，N是体素的个数。...然而，为了在没有梯度近似的情况下实现端到端的训练，投影算子应该是可微的。Gadelha[4]引入了一个可微投影算子P，定义为 ? 其中V是3D体素网格，这个运算符汇总沿每条视线的体素占用值。...2.1.2.3相机参数和视点估计：基于重投影的损失函数使用相机参数将估计的三维形状渲染到图像平面上，一些方法假设一对或多对观测相机可用。这里，可以是RGB图像、轮廓或目标3D形状的深度图。

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