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3d-points-visualizer.py

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+import numpy as np
+import plotly.graph_objects as go
+import plotly.io as pio
+
+# Puedes probar diferentes renderizadores según tu entorno
+# pio.renderers.default = 'notebook'  # Intenta con 'inline' si estás en Jupyter
+
+num_points = 500
+points_range = 100
+
+# Función que crea puntos LiDAR simulados
+def create_point(): 
+    x = np.random.rand() * points_range - points_range/2
+    y = np.random.rand() * points_range - points_range/2
+    z = np.random.rand() * points_range - points_range/2
+    r = int(round(np.random.rand() * 255))
+    g = int(round(np.random.rand() * 255))
+    b = int(round(np.random.rand() * 255))
+    point = np.array([x, y, z, r, g, b])
+    return point
+
+# Función para convertir RGB a formato hexadecimal
+def rgb_to_hex(r, g, b):
+    # Asegurarse de que los valores r, g, b sean enteros
+    r, g, b = int(r), int(g), int(b)
+    return f'#{r:02x}{g:02x}{b:02x}'
+
+# Función que crea una nube de puntos aleatorios
+def create_array(n):
+    points = []
+    for idx in range(n):
+        point = create_point()
+        points.append(point)
+    lidar_array = np.array(points)
+    return lidar_array
+
+data = create_array(num_points)
+
+# Función que genera un gráfico 3D con Plotly
+def plot_lidar_data(data):
+    x_vals = data[:, 0]
+    y_vals = data[:, 1]
+    z_vals = data[:, 2]
+    r_vals = data[:, 3]
+    g_vals = data[:, 4]
+    b_vals = data[:, 5]
+
+    colors = [rgb_to_hex(r, g, b) for r, g, b in zip(r_vals, g_vals, b_vals)]
+
+    # Crear las etiquetas de texto para mostrar los valores RGB
+    text_vals = [f'RGB: ({r}, {g}, {b})' for r, g, b in zip(r_vals, g_vals, b_vals)]
+
+    fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
+        x=x_vals,
+        y=y_vals,
+        z=z_vals,
+        mode='markers',
+        marker=dict(
+            size=1.5,
+            color=colors,
+            opacity=0.8
+        ),
+        text=text_vals,  # Mostrar las componentes RGB en los tooltips
+    )])
+
+    fig.update_layout(
+        scene=dict(
+            xaxis_title='Eje X',
+            yaxis_title='Eje Y',
+            zaxis_title='Eje Z',
+        ),
+        title="Gráfico 3D de puntos"
+    )
+
+    fig.update_layout(
+        scene=dict(
+            xaxis=dict(
+                showline=True,   # Mostrar línea del eje X
+                zeroline=True,   # Mostrar línea del eje en el valor 0
+                showgrid=False,  # No mostrar la cuadrícula
+                zerolinecolor='black',  # Color de la línea en el valor 0
+                zerolinewidth=2  # Grosor de la línea en el valor 0
+            ),
+            yaxis=dict(
+                showline=True,   # Mostrar línea del eje Y
+                zeroline=True,   # Mostrar línea del eje en el valor 0
+                showgrid=False,  # No mostrar la cuadrícula
+                zerolinecolor='black',  # Color de la línea en el valor 0
+                zerolinewidth=2  # Grosor de la línea en el valor 0
+            ),
+            zaxis=dict(
+                showline=True,   # Mostrar línea del eje Z
+                zeroline=True,   # Mostrar línea del eje en el valor 0
+                showgrid=False,  # No mostrar la cuadrícula
+                zerolinecolor='black',  # Color de la línea en el valor 0
+                zerolinewidth=2  # Grosor de la línea en el valor 0
+            )
+        )
+    )
+
+    # Mostrar el gráfico
+    fig.show()
+
+# Llamar a la función para generar el gráfico
+plot_lidar_data(data)