誰もが三次元の軌道を描くのPythonの例を共有し、比較するための今日の小さなが良い基準値を持って、我々は手助けをしたいです。一緒に小さなシリーズに従うことを、是非、ご覧
データの書式を
まず、3を描くのx、y、zのデータが必要です。この実験で使用したデータセットから例キティ00.txt：
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
12個のデータのグループが、T = {R、T}に対応し、Rは3×3行列であり、Tは3×1の行列です。必要なのは、Tデータです。
いくつかのグラウンドトゥルースデータは、最初のタイムスタンプ、データは、4つの四元数の背後にある3つのX、Y、Z、8です。
コードは以下の通りであります：
# 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()
：レンダリング（あまりにも抽出された特徴点の追跡コンピュータよりごみ、バック）
このパイソンの例としては、3次元の軌跡よりも引くと比べ小さなシリーズの全ての内容全体を共有する
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