Exponenta Banner

Lidar Labeler

Пометьте достоверные данные в облаках точек лидара

расширьте все на странице

Описание

Приложение Lidar Labeler позволяет вам пометить объекты в облаке точек или последовательности облака точек. Приложение считывает данные об облаке точек из PLY, PCAP, LAS, LAZ, ROS и файлов PCD. Используя приложение, вы можете:

  • Задайте метки видимой области (ROI) кубоида и метки сцены. Используйте их, чтобы интерактивно помечать ваши достоверные данные.

  • Задайте атрибуты для меток и используйте их, чтобы обеспечить более подробную информацию о метках.

  • Используйте встроенные алгоритмы для кластеризации, оснуйте плоскую сегментацию, автоматизированную маркировку и отслеживание.

  • Сохраните определения метки, данные об облаке точек и достоверные данные к файлу сеанса для будущего использования.

  • Используйте опцию Projected View, чтобы просмотреть метки в верхней части, передней стороне и видах сбоку одновременно.

  • Используйте опцию Camera View, чтобы создать и снова использовать пользовательские представления данных об облаке точек.

  • Используйте опцию Auto Align, чтобы вращаться и лучше всего соответствовать кубоиду к кластеру.

  • Используйте lidar.syncImageViewer.SyncImageViewer класс, чтобы синхронизировать приложение к внешнему инструменту визуализации или анализа.

  • Запишите, импортируйте и используйте пользовательский алгоритм автоматизации для автоматизированной маркировки.

  • Оцените эффективность своих алгоритмов автоматизации метки с визуальными сводными данными.

  • Экспортируйте помеченную основную истину как groundTruthLidar объект. Этот объект может использоваться для системной верификации и обучения детектор объектов.

Чтобы узнать больше об этом приложении, смотрите Начало работы с Lidar Labeler.

Lidar Labeler App

Откройте приложение Lidar Labeler

  • MATLAB® Панель инструментов: На вкладке Apps, под Image Processing and Computer Vision, кликают по значку приложения.

  • Командная строка MATLAB: Войти lidarLabeler.

Примеры

Связанные примеры

Программируемое использование

развернуть все

lidarLabeler открывает новый сеанс приложения, позволяя вам пометить достоверные данные в облаках точек.

lidarLabeler(velodyneLidarFileName,deviceModel,calibrationFile) открывает приложение и загружает velodyneLidarFileName.

lidarLabeler(ptCloudSeqFolder) открывает приложение и загружает последовательность облака точек от папки ptCloudSeqFolder, где ptCloudSeqFolder строковый скаляр или вектор символов, задающий папку, которая содержит файлы облака точек. Файлам облака точек должен был поддержать расширения pcformats, и загружаются в порядке, возвращенном dir функция.

lidarLabeler(lasSeqFolder) открывает приложение и загружает последовательность LAS от папки lasSeqFolder, где lasSeqFolder строковый скаляр или вектор символов, указывающий, что папка содержит файлы LAS. Файлам LAS должен был поддержать расширения lasformats, и загружаются в порядке, возвращенном dir функция.

lidarLabeler(___,'SyncImageViewerTargetHandle',syncImageViewer) открывает приложение и загружает оба из этих компонентов:

  • Сигнал облака точек, заданное использование любой из комбинаций входных аргументов от предыдущих синтаксисов.

  • Внешняя видео или последовательность изображений отображает инструмент, который синхронизируется со временем с заданным сигналом облака точек.

syncImageViewer вход является указателем на lidar.syncImageViewer.SyncImageViewer класс, который реализует внешний инструмент.

Например, этот код открывает приложение с сигналом облака точек и синхронизировал видео инструмент визуализации.

sourceName = fullfile(toolboxdir('lidar'),'lidardata','lcc', ...
                      'HDL64','pointCloud');
lidarLabeler(sourceName,'SyncImageViewerTargetHandle',@SyncImageDisplay)

lidarLabeler(sessionFile) открывает приложение и загружает сохраненный сеанс приложения sessionFile. sessionFile введите содержит путь и имя файла MAT-файла. MAT-файл, что sessionFile точки к содержат сохраненный сеанс.

lidarLabeler(gTruth) открывает приложение и загружает groundTruth объект.

Ограничения

  • Метки не поддерживают подметки.

  • Окно Label Summary не поддерживает подметки.

Больше о

развернуть все

Советы

  • Используйте lidar.syncImageViewer.SyncImageViewer класс, чтобы создать инструмент для просмотра изображения, соответствующего данным об облаке точек.

  • Удалите наземную плоскость, чтобы ясно просмотреть метки созданного объекта.

  • Используйте вращение, переведите, расширьтесь, и опции уменьшения, чтобы отредактировать кубоиды после привлечения их.

  • Используйте опцию Camera View, чтобы сохранить представление данных из текущего угла и направления.

  • Чтобы избежать необходимости повторно помечать основную истину новыми метками, организуйте схему маркировки, которую вы хотите использовать, прежде чем вы начнете отмечать свою основную истину.

  • Можно скопировать и вставить метки между сигналами, которые имеют тот же тип.

Алгоритмы

развернуть все

Можно использовать алгоритмы автоматизации метки, чтобы ускорить маркировку в рамках приложения. Чтобы создать ваш собственный алгоритм автоматизации метки, чтобы использовать в рамках приложения, смотрите, Создают Алгоритм Автоматизации для Маркировки. Можно также использовать один из встроенных алгоритмов путем выполнения этих шагов:

  1. Импортируйте данные, которые вы хотите пометить, и создать по крайней мере одно определение метки.

  2. На панели инструментов приложения нажмите Select Algorithm и выберите один из встроенных алгоритмов автоматизации.

  3. Нажмите Automate, и затем следуйте инструкциям по автоматизации на правой панели окна автоматизации.

Смотрите также

Приложения

Объекты

Классы

Введенный в R2020b

Документация Lidar Toolbox

Поддержка