标签云

用于在点云中标记 3D 边界框的轻量级工具。

:new: labelCloud 现在是 PyPI 的一部分，可以通过 pip 安装！

:new:我们目前正在评估 labelCloud 并邀请您填写此问卷https://forms.gle/moEyjGSa1Eiiq7VT8（约 5 分钟）！

设置

:information_source:目前 labelCloud 支持 Python 3.6 到 3.9。

通过点子（PyPI）

pip install labelCloud
labelCloud --example  # start labelCloud with example point cloud

通过 git（手动）

git clone https://github.com/ch-sa/labelCloud.git  # 1. Clone repository
pip install -r requirements.txt  # 2. Install requirements
# 3. Copy point clouds into `pointclouds` folder.
python3 labelCloud.py  # 4. Start labelCloud

config.ini根据文档编辑文件或设置，根据您的需要配置软件。

标签

labelCloud 支持两种不同的标记方式（拾取和跨越）以及用于后续更正的多个鼠标和键盘选项。

（有关该工具的简短介绍和预览， 另请参见https://www.youtube.com/watch?v=8GF9n1WeR8A 。）

拣货模式

• 选择边界框的位置（前顶边）
• 通过滚动鼠标滚轮来调整 z 轴旋转

跨越模式

• 随后通过选择四个顶点来跨越边界框的长度、宽度和高度
• 最后两个顶点（宽度和高度）的图层将被锁定，以便于选择

更正

• 使用左侧的按钮或快捷方式更正边界框的平移、尺寸和旋转
• 通过将光标放在一侧上方并使用鼠标滚轮滚动来调整边界框的大小

默认情况下，边界框的 x 和 y 旋转将被禁止。用于标记9 DoF-Bounding Boxesz-Rotation Only Mode在菜单、设置或config.ini文件中停用。现在您可以自由地围绕所有三个轴旋转。

导入和导出选项

labelCloud 专为多功能用途而构建，旨在支持所有常见的点云文件格式和标签格式，以存储 3D 边界框。该工具旨在轻松适应多种用例。config.ini要更改设置，只需编辑（请参阅文档）中的相应行以获取所有参数的描述）。

支持的导入格式

支持的导出格式

您可以通过继承抽象BaseLabelFormat轻松创建自己的导出器。所有的旋转都是逆时针的（即 90°/π 的 z 轴旋转是从正 x 轴到负 y 轴！）。

捷径

有关软件约定，请参阅documentation.md。

使用和归因

使用该工具时，请随时给我发一封包含反馈或用例描述的邮件 (christoph.sager[at]tu-dresden.de)。如果您正在使用该工具进行科学项目，请考虑引用我们的未决出版物：

# CAD Journal
@article{Sager_2022,
    doi = {10.14733/cadaps.2022.1191-1206},
    url = {http://cad-journal.net/files/vol_19/CAD_19(6)_2022_1191-1206.pdf},
    year = 2022,
    month = {mar},
    publisher = {{CAD} Solutions, {LLC}},
    volume = {19},
    number = {6},
    pages = {1191--1206},
    author = {Christoph Sager and Patrick Zschech and Niklas Kuhl},
    title = {{labelCloud}: A Lightweight Labeling Tool for Domain-Agnostic 3D Object Detection in Point Clouds},
    journal = {Computer-Aided Design and Applications}
} 

# CAD Conference
@misc{sager2021labelcloud,
  title={labelCloud: A Lightweight Domain-Independent Labeling Tool for 3D Object Detection in Point Clouds}, 
  author={Christoph Sager and Patrick Zschech and Niklas Kühl},
  year={2021},
  eprint={2103.04970},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV}
}

致谢

我要感谢Robotron RCV 团队在软件准备和用户评估方面的支持。该软件是作为我的毕业论文的一部分开发的，题为“labelCloud：开发用于点云中 3D 对象检测的标签工具”，在德累斯顿工业大学的商业信息学主席，特别是智能系统。正在进行的研究可以在我们的 ResearchGate 项目中进行。