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前言

kitti数据是一个通用数据，有关kitti的深度图像内容我已有博客介绍。这里，我将给出一个工具，用于显示深度值对应像素坐标再图像上，也给出深度值可视化显示内容。

一、读取深度值与图像

很简单，直接使用cv与PIL库可实现数据读取，其调用代码如下：

    path = './data/2011_09_26_drive_0001_sync'index = '0000000005'image_2_path = os.path.join(path, '2011_09_26_drive_0001_sync/2011_09_26/2011_09_26_drive_0001_sync/image_02/data', index + '.png') # 获得图像depth_path = os.path.join(path,'2011_09_26_drive_0001_sync/proj_depth/groundtruth/image_02',index+'.png')groundtruth = depth_read(depth_path)img = get_image(image_2_path)  # 读取图像

1、深度值读取

使用官网提供方法，该方法得到是真实相机坐标系下z轴距离，我会在后面图显示，其代码如下：

def depth_read(filename):# loads depth map D from png file# and returns it as a numpy array,# for details see readme.txtdepth_png = np.array(Image.open(filename), dtype=int)# make sure we have a proper 16bit depth map here.. not 8bit!assert(np.max(depth_png) > 255)depth = depth_png.astype(np.float) / 256.# depth[depth_png == 0] = -1.return depth

2、图像读取

图像是对应的深度图的图像，以相机02为准，其代码如下：

def get_image(img_path):img = cv2.imread(img_path)return img

二、深度图可视化

显然，我们只需使用深度图信息即可实现。

1、深度图可视化代码

直接使用plt可实现，其代码如下：

def show_depth(groundtruth):# import numpy as np# import matplotlib.pyplot as plt# 假设我们有深度数据存储在一个名为depth_data的NumPy数组中。# 这个数组应该具有与你的图像相同的形状。# 转换深度数据到0-1范围内的浮点数normalized_depth = groundtruth.astype(np.float32) / groundtruth.max()# 创建一个颜色映射，从蓝色（最小值）到黄色（最大值）cmap = plt.get_cmap('viridis')# 使用颜色映射创建一个新的图像color_image = cmap(normalized_depth)# 删除alpha通道（如果有的话）if color_image.shape[-1] == 4:color_image = color_image[..., :3]# 显示新的彩色图像plt.imshow(color_image)plt.colorbar()plt.show()

2、深度图可视化结果展示

三、深度图在图像上可视化

1、可视化代码

明显，我目的是要将对应深度图值显示在对应图像上，其代码如下：

def show_depth2img(img,groundtruth,interval_x=100, interval_y=20):"""将深度图对应深度图值按照约定行与列像素打印到图像上方法:interval_x=100:x坐标按照多少像素取值，决定x方向间隔:interval_y=20：y坐标按照多少像素取值，决定y方向间隔:param img: 原始图像内容:param groundtruth: 深度图值:return: 返回一个显示深度图值在图像上"""h, w = img.shape[:2]# interval_x, interval_y = 100, 20  # w与h相隔多少像素显示内容numpy_y, numpy_x = int(h / interval_y), int(w / interval_x)for i in range(numpy_x):for j in range(numpy_y):x = int(interval_x * i)y = int(interval_y * j)value = groundtruth[y, x]img = draw_circle_coord(img, coord=(x, y), value=value)

2、可视化坐标显示

你会发现有很多值是0，这是正常的。你也发现数值确实也是kitti官网说的，是真实距离坐标，确实是这样的，如图显示。

四、完整代码

最后，我给出一个完整代码，可以直接执行，其代码如下：

import os
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def get_image(img_path):img = cv2.imread(img_path)return img
def show_img(img):plt.imshow(img)plt.show()from PIL import Imagedef depth_read(filename):# loads depth map D from png file# and returns it as a numpy array,# for details see readme.txtdepth_png = np.array(Image.open(filename), dtype=int)# make sure we have a proper 16bit depth map here.. not 8bit!assert(np.max(depth_png) > 255)depth = depth_png.astype(np.float) / 256.# depth[depth_png == 0] = -1.return depthdef show_depth(groundtruth):# import numpy as np# import matplotlib.pyplot as plt# 假设我们有深度数据存储在一个名为depth_data的NumPy数组中。# 这个数组应该具有与你的图像相同的形状。# 转换深度数据到0-1范围内的浮点数normalized_depth = groundtruth.astype(np.float32) / groundtruth.max()# 创建一个颜色映射，从蓝色（最小值）到黄色（最大值）cmap = plt.get_cmap('viridis')# 使用颜色映射创建一个新的图像color_image = cmap(normalized_depth)# 删除alpha通道（如果有的话）if color_image.shape[-1] == 4:color_image = color_image[..., :3]# 显示新的彩色图像plt.imshow(color_image)plt.colorbar()plt.show()def draw_circle_coord(image,coord=None,value=None):if coord is not None and value is not None:coord = tuple(coord)image = cv2.circle(image, coord, 5, (255, 0, 0), -1)value = round(value,2)image = cv2.putText(image, str(value)+'m', coord, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)return imagedef show_depth2img(img,groundtruth,interval_x=100, interval_y=20):"""将深度图对应深度图值按照约定行与列像素打印到图像上方法:interval_x=100:x坐标按照多少像素取值，决定x方向间隔:interval_y=20：y坐标按照多少像素取值，决定y方向间隔:param img: 原始图像内容:param groundtruth: 深度图值:return: 返回一个显示深度图值在图像上"""h, w = img.shape[:2]# interval_x, interval_y = 100, 20  # w与h相隔多少像素显示内容numpy_y, numpy_x = int(h / interval_y), int(w / interval_x)for i in range(numpy_x):for j in range(numpy_y):x = int(interval_x * i)y = int(interval_y * j)value = groundtruth[y, x]img = draw_circle_coord(img, coord=(x, y), value=value)if __name__ == '__main__':path = './data/2011_09_26_drive_0001_sync'index = '0000000005'image_2_path = os.path.join(path, '2011_09_26_drive_0001_sync/2011_09_26/2011_09_26_drive_0001_sync/image_02/data', index + '.png') # 获得图像depth_path = os.path.join(path,'2011_09_26_drive_0001_sync/proj_depth/groundtruth/image_02',index+'.png')groundtruth = depth_read(depth_path)img = get_image(image_2_path)  # 读取图像show_depth(groundtruth)  # 显示深度图img = show_depth2img(img, groundtruth, interval_x=100, interval_y=20)cv2.imwrite('out_dir/draw_coord.png',img)show_img(img)