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  • 动态可视化
    2021-08-30 07:54:28

    一、功能概述

    1、算法概述

      可视化来自诸如Microsoft Kinect等设备的三维点云数据流。为了提高性能,pcplayer会在与图形交互期间自动对点云进行下采样。下采样只发生在点云的可视化中,而不影响

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    2020-04-03 16:07:51
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  • 数据动态可视化

    千次阅读 2021-02-02 19:48:15
    本文描述了动态变化图绘制所需的工具和具体的操作流程,希望能对其他需要的朋友们提供思路。如果大家有更好的方案,也欢迎评论或者私信我,大家一起学习进步。

    数据动态可视化


    数据动态可视化展示

    0 前言

    最近做数据分析时,需要绘制一些动态变化图,想到之前见过网上有很多展示世界各国综合实力、GDP这样的视频,便想要找一找有没有相关资源,结果发现教程较少,因此将我的制作步骤以及所需的各种工具记录下来,既能防止之后忘记,又希望能对其他需要的朋友们提供思路。如果大家有更好的方案,也欢迎评论或者私信我,大家一起学习进步。

    1 所需工具

    首先介绍一下用到的工具,并且着重感谢Jannchie在GitHub上提供的开源工具。
    数据可视化制作工具anichart

    2 制作步骤

    • Step 1:生成动态变化图网页版
      由于我并不是很了解Npm、TypeScript和JavaScript,因此选择anichart提供的在线编辑(v2.x),修改其中的test.csv文件,按照其格式填入自己的数据。
      anichart在线编辑界面

    • Step 2:录制动态变化的网页视频
      然后我按照项目创建者的教程,输入导出视频的指令a.output = true;,但是结果并没有输出什么视频或者链接,如果有知道怎么操作的朋友可以在评论区补充一下,这样可以省掉之后的步骤。
      如此一来,我便选择了一个间接生成视频的方法,直接打开在线生成的网页,缩放到合适比例之后进行网页的屏幕录制,这一步使用浏览器插件Awesome Screenshot很容易实现,应该生成了.webm格式文件。
      Awesome Screenshot界面

    • Step 3:裁剪视频中所需要的部分
      网页录屏生成的视频并不能直接使用,因此需要使用视频编辑工具裁剪所需界面,这个功能比较简单,所以很多在线工具都能实现,这里我以Apowersoft在线编辑视频为例,选择视频裁剪工具,设定自由比例和合适的开始结束时间,便可以开始制作我们需要的视频了,这一款工具生成的视频是.mp4格式文件,播放起来也更加方便。
      在线视频裁剪工具

    • Step4:视频转换为GIF
      如果想要生成GIF动图,则可以使用在线工具转换,我一般使用迅捷在线PDF转换器,功能齐全并且操作起来比较简单,唯一美中不足的就是非会员只能生成6s的动图。

    展开全文
  • Axure9动态可视化图表

    2021-02-08 14:21:46
    Axure9动态可视化图表
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  • 提升可视化大屏的清晰度和美观度很简单,帆软君给大家9种动态可视化技巧,附有视频教程,轻松帮你提升可视化能力!

    文末有惊喜!

    十年前,可视化大屏还是比较新鲜的东西,只有技术发达且财力充足的大企业才能开发出来。但现在,大屏到处可见,像交通物流监控大屏、银行驾驶舱大屏、防疫数据监控大屏、智慧工厂生产大屏等,连菜市场都已经用上了大屏。

    但同样是可视化大屏,也分个三六九等。可能你会说自己也能做大屏,但大多数时候做出来的大屏内容堆叠,领导看不下去。而你同事做出来的大屏数据展示清晰、动态效果酷炫。想要提升自己做大屏的能力,但不知道从哪里入手。

    其实,提升可视化大屏的清晰度和美观度很简单,帆软君给大家9种动态可视化技巧,附有视频教程,轻松帮你提升可视化能力!
    在这里插入图片描述

    1、图表轮播

    在这里插入图片描述
    图表轮播的作用是在同一区域轮播显示两个以上图表,图表之间有一定的关联关系或共同组成一个小的主题模块。

    比如,当你想对比去年和今年的收入构成情况的时候,就可以利用轮播,通过鼠标点击的方式,切换查看今年和去年的情况。轮播可以构建关联关系的同时节省空间。

    2、tab页轮播

    在这里插入图片描述
    tab页轮播可以轮播多个组件或组件的组合,目的是让大屏展示的信息更丰富,同时不会让大屏内容显得杂乱无章。

    比如,当一个学校有不同的校区,想分别监测不同校区疫情填报情况的时候,就可以利用tab页轮播,分页查看师生健康监测情况。

    3、tab块实现模板轮播

    在这里插入图片描述
    tab块模板轮播能够将不同方面的数据排布到一起,通过制作多张大屏,用轮播的效果展示出来。

    比如,领导在会议上想看到的数据很多,像门店运营数据、销售回款数据等,而一张大屏无法排布这么多的数据指标,那此时就可以用这个功能,展示多张大屏。

    4、图表数据提示点轮播

    在这里插入图片描述
    为了大屏更加美观,我们通常隐藏掉了大量的图表标签,但又希望图表信息展示全面,此时可以使用图表数据提示点轮播的方式,依次轮播图表中每个系列的具体数值。

    比如,为了大屏美观我们使用了扩展图表中的特殊形状柱形图,并隐藏掉标签。当轮播的时候,对应的数据也被展示出来。

    5、地图数据提示点轮播

    在这里插入图片描述
    当地图上有密集的区域和数据标签时,我们通常不希望展示数据,但完全去掉数据又觉得会遗漏重点,利用地图数据点轮播功能,轮播展示不同的数据,清晰又美观。

    比如,想要查看山东省每个市告诉收费的数据。利用地图数据点轮播,既保留了整洁美观的视觉感,又通过轮播引导观看者了解每个市区的信息。

    6、表格跑马灯效果

    在这里插入图片描述
    很多人觉得表格不属于可视化,但其实表格有的时候是最能清晰展示数据的,只是表格在大屏上的面积占比不宜过大。当表格数据多无法展示全的时候,就可以应用表格滚动效果。

    比如,想要展示销售量前十的产品情况,但表格高度不够,不能完全展示时,利用表格跑马灯效果就能展示完全。

    7、滚动消息

    在这里插入图片描述
    滚动消息常见于通知,一般是文本消息。希望大家能够看到,但又不起监控或分析的作用,此时就可以利用滚动的形式,在较少空间里,以动态效果引起大家的关注。

    比如,最新动态消息,通过滚动的形式,在大屏上占据比较小的位置,但也能引起大家关注。

    8、图表闪烁动画

    在这里插入图片描述
    当想要监测数据异样的时候,就可以利用图表闪烁动画,用闪烁+警示色的效果,当数据异常时就能突出显示出来。

    比如,对监控用的图表设置一条警戒线,低于警戒线数值会自动变色和有闪烁动画,这样就能及时准确监测异常。

    9、文本条件变色

    在这里插入图片描述
    当想要重点监控某些数据的时候,可以利用文本条件变色功能,对表格中的数据和指标卡中的数据设置颜色,这样,异常数据就能突出显示了。

    比如,对“今日来访园区”表格设置了条件属性变色,若来访者体温字段的数值超过37度,该行数据会变色,在大屏上起到警示效果。疫情当下,公共场所大多都采用了这样的大屏。

    回复“动态效果”,即可获取上述全部模板和视频教程!

    展开全文
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  • Open3d学习计划——高级篇 11(无阻塞可视化/动态可视化) 当需要快速可视化静态几何形状时,draw_geometries()是一个十分有用的函数。然而这个函数会锁定一个进程直到可视化的窗口被关闭。

    Open3d学习计划——高级篇 11(无阻塞可视化/动态可视化)

    当需要快速可视化静态几何形状时,draw_geometries()是一个十分有用的函数。然而这个函数会锁定一个进程直到可视化的窗口被关闭。当需要在不关闭窗口的情况下更新几何图形并可视化的话,这并不是一个最优的选择。本教程介绍了一个自定义渲染循环的教程。

    回顾draw_geometries

    draw_geometries()具有以下渲染循环(C++ 的实现请看Visualizer::Run()):

    while(true):
        if (geometry has changed):
            re-bind geometry to shaders
        if (view parameters have changed):
            re-render the scene
        if (any user mouse/keyboard input):
            respond to it and set flags for re-rendering
    

    需要注意的是,绑定几何体和渲染都是很费资源的操作,因此他们时使用一种惰性的方法被执行的。他们分别通过两个独立的标志控制。update_geometry()update_renderer()函数可以将这俩标志设为打开。在重新绑定或者渲染之后这俩标志会被清空。

    自定义的渲染循环很容易实现,比如下面的例子就可以自定义循环来可视化ICP配准的过程。

    vis = Visualizer()
    vis.create_window()
    for i in range(icp_iteration):
        # do ICP single iteration
        # transform geometry using ICP
        vis.update_geometry(geometry)
        vis.poll_events()
        vis.update_renderer()
    

    完整的脚本如下:

    # examples/Python/Advanced/non_blocking_visualization.py
    
    import open3d as o3d
    import numpy as np
    import copy
    
    if __name__ == "__main__":
        o3d.utility.set_verbosity_level(o3d.utility.VerbosityLevel.Debug)
        source_raw = o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/ICP/cloud_bin_0.pcd")
        target_raw = o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/ICP/cloud_bin_1.pcd")
        source = source_raw.voxel_down_sample(voxel_size=0.02)
        target = target_raw.voxel_down_sample(voxel_size=0.02)
        trans = [[0.862, 0.011, -0.507, 0.0], [-0.139, 0.967, -0.215, 0.7],
                 [0.487, 0.255, 0.835, -1.4], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]]
        source.transform(trans)
    
        flip_transform = [[1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, 1]]
        source.transform(flip_transform)
        target.transform(flip_transform)
    
        vis = o3d.visualization.Visualizer()
        vis.create_window()
        vis.add_geometry(source)
        vis.add_geometry(target)
        threshold = 0.05
        icp_iteration = 100
        save_image = False
    
        for i in range(icp_iteration):
            reg_p2l = o3d.registration.registration_icp(
                source, target, threshold, np.identity(4),
                o3d.registration.TransformationEstimationPointToPlane(),
                o3d.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=1))
            source.transform(reg_p2l.transformation)
            vis.update_geometry(source)
            vis.poll_events()
            vis.update_renderer()
            if save_image:
                vis.capture_screen_image("temp_%04d.jpg" % i)
        vis.destroy_window()
    

    下面是完整代码的解释。

    预处理实验数据

        source_raw = o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/ICP/cloud_bin_0.pcd")
        target_raw = o3d.io.read_point_cloud("../../TestData/ICP/cloud_bin_1.pcd")
        source = source_raw.voxel_down_sample(voxel_size=0.02)
        target = target_raw.voxel_down_sample(voxel_size=0.02)
        trans = [[0.862, 0.011, -0.507, 0.0], [-0.139, 0.967, -0.215, 0.7],
                 [0.487, 0.255, 0.835, -1.4], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]]
        source.transform(trans)
    
        flip_transform = [[1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, 1]]
        source.transform(flip_transform)
        target.transform(flip_transform)
    

    这部分读取两个点云数据并且进行降采样。之后源点云被故意旋转以此来和目标点云不对齐。两组点云都翻转到一个更容易可视化的位置。

    初始化可视化类

       vis = o3d.visualization.Visualizer()
       vis.create_window()
       vis.add_geometry(source)
       vis.add_geometry(target)
    

    这几行是创造了可视化器的实力,打开了可视化窗口,并且向可视化器添加了两个几何图形。

    转换几何体并可视化它

        for i in range(icp_iteration):
            reg_p2l = o3d.registration.registration_icp(
                source, target, threshold, np.identity(4),
                o3d.registration.TransformationEstimationPointToPlane(),
                o3d.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=1))
            source.transform(reg_p2l.transformation)
            vis.update_geometry(source)
            vis.poll_events()
            vis.update_renderer()
            if save_image:
                vis.capture_screen_image("temp_%04d.jpg" % i)
        vis.destroy_window()
    

    这个脚本在每一次迭代中调用了registration_icp函数。需要注意的是它通过ICPConvergenceCriteria(max_iteration = 1)标志来显示的只执行一次ICP配准。这是一种从ICP迭代中检索轻微更新姿态的技巧。在ICP之后呢相应的旋转源几何形状。

    最后一点是这个脚本的核心。update_geometry通知 vis相关的几何已经被更新。最后,可视化器渲染新的一帧通过调用poll_eventsupdate_renderer来实现。在所有的循环结束之后,调用destroy_window来关闭窗口

    结果如下图所示:
    在这里插入图片描述

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