点云目标检测通过ssh远程连接服务器如何可视化结果？

Question

做点云目标检测的时候，如果是通过ssh远程连接服务器跑的实验，那么open3d不可用，该如何可视化结果呢（包含点云、检测框、真值框）？
我在复现OpenPCDet库，目前已经跑通了训练，在跑demo.py可视化的时候遇到了问题。我有尝试将输出存为.ply文件在本地用CloudCompare和MeshLab可视化，但都不成功，前者可以可视化出点云，但没办法把框表示出来；又尝试了好几种转发可视化窗口回本地的方法，如用MobaXterm、Xming、X2go等，均未能成功。
好疑惑，求帮助，想请问同样做点云检测并且也是连服务器跑代码的朋友，你们是怎么可视化点云检测的结果的呢？

Answer 1

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为了在远程服务器上完成点云目标检测并可视化结果，可以考虑以下方法：

1. 将检测结果以合适的格式保存在服务器上，例如JSON格式。在服务器端，可以将点云数据和检测框的信息保存在一个json文件中。
2. 使用Python的json库解析json文件，并利用matplotlib等可视化库在服务器端生成可视化结果。可以在可视化结果中将点云和检测框一起显示出来。
3. 在服务器端使用matplotlib库创建一个2D图，并将点云和检测框一起绘制出来。代码示例如下：

import json
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 从json文件中读取点云数据和检测框信息
with open('detection_results.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
# 解析点云数据
point_cloud = np.array(data['point_cloud'])
# 解析检测框信息
detection_boxes = data['detection_boxes']
# 创建图像
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.scatter(point_cloud[:, 0], point_cloud[:, 1], s=1)  # 绘制点云
for box in detection_boxes:
    plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((box[0], box[1]), box[2]-box[0], box[3]-box[1], edgecolor='b', facecolor='none'))  # 绘制检测框
plt.axis('equal')
plt.show()

通过以上方法，您可以在远程服务器上完成点云目标检测并可视化结果，无需依赖Open3D或本地软件。希望能帮助到您解决问题。如果还有其它问题，请随时与我联系。