Adding 3d-point-visualizer.py

testing/3d-points-visualizer.py

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+import numpy as np
+import plotly.graph_objects as go
+
+num_points = 10
+points_range = 20
+
+# Función que crea pundos LiDAR simulados
+def create_point(): 
+    # Creación de componentes espaciales y de color
+    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))
+    # Creación del array
+    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):
+    # Conviertir valores RGB (0-255) a un color en formato hexadecimal del formato #FFFFFF
+    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):
+    # Genera un gráfico 3D interactivo usando Plotly a partir de un array de puntos
+    # Extraer coordenadas x, y, z del array y las componentes de color R, G, B
+    x_vals = data[:, 0]
+    y_vals = data[:, 1]
+    z_vals = data[:, 2]
+    r_vals = data[:, 3]
+    g_vals = data[:, 4]
+    b_vals = data[:, 5]
+
+    # Aplicamos la transformación a hexadecimal y creamos una lista 'colors' que tendra la componente #FFFFFF de cada punto
+    colors = [rgb_to_hex(r, g, b) for r, g, b in zip(r_vals, g_vals, b_vals)]
+
+    # Crear el gráfico 3D
+    fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
+        x = x_vals,
+        y = y_vals,
+        z = z_vals,
+        mode = 'markers',
+        marker = dict(
+            size = 3,
+            color = colors,           
+            colorscale = 'Viridis',       # Escala de colores
+            opacity = 0.8
+        )
+    )])
+
+    # Etiquetar los ejes
+    fig.update_layout(
+        scene=dict(
+            xaxis_title='Eje X',
+            yaxis_title='Eje Y',
+            zaxis_title='Eje Z'
+        ),
+        title="Gráfico 3D de puntos"
+    )
+
+    # Mostrar el gráfico
+    fig.write_html("grafico.html")
+    fig.show()
+