#可视化# 如何根据权重着色

当我们遇到海量数据时，总是想将其可视化出来，容易观察数据的特点，也易于分析。这二天，没事，细细的研究了一下生成上图的工作，借此机会熟悉QT和已经没有碰的OpenGL。不过，还好，很多东西都还没有忘记，只是不那么熟练了，可是openGL核心的东西还是没有忘记。细细从下往上看图，我们会发现其颜色从红色逐渐到蓝色。容易看出，其着色的依据是根据其点云数据中点的高度，高度越低，其颜色偏向红色，高度越高，其颜色偏向蓝色，也就说我们很容易看出来哪些点偏低，哪些点偏高。

上图的树完全是由大量的三维点构成，由激光扫描而成，其大量的三维点一起就成为点云数据了。我是根据其高度为其中的点着色的，当然这里看不出什么优势，如果我们换一个思维时，如果我们对有权重的数据按照同样的思路可视化时，就可以看出其优点了，因为我们在模式识别中，很多数据有其权重，比如对于二维数据:

如果我们按照其权重按照大小画出来的话，见上图，这也是我们比较直观的思维，容易想出来，可是当数据越愈来愈多的时候，这些圈就易重合，就不能突出数据本身了，如下图

这是之前研究Joint Boost分类器，将其数据可视化的过程，可见数据大了，就不易看出其数据分布特征了。

其实，类似的库都有实现根据其权重在RGB空间中着色的函数，但是一直不知道其如何实现的，由于网上也没有类似的介绍，我也在实习空余期间研究了起来，这到底是如何实现的呢。

PCL库源代码的误解

看了一下PCL库源代码，太大，没有细看，只是初略的看了一下可视化相关的代码，然后就推测是如下的规则，先看float 的二进制

我的猜测是先将权重正规化到0—-1空间。然后根据其指数（因为是负数），移动后面的尾数部分，因为加上尾数部分省略的bit位，其值是1（细看计算机如何存储float），可以将尾数的24bit位右移指数-127的绝对值后，然后把24bit位按照每8bit位分给RGB即可，可是得到的效果并不是很好，例如

本来相近的数字，竟然的出来的RGB值也相差如此之大，看来有点曲解了，由于PCL库的巨大，最终没有找到相应的源代码。不过后来细想，这可能是由于没有分配好0 1bit位导致的，如果能充分利用这一点，其实也是能做到的，但是目前没有什么想法。

自食其力

在借鉴上面的思路，自己分析了如下的规则（还是将数据将先正规化后）

到底是什么函数能将其值映射到RGB这样的三维数据呢，让我一下想到了Sin 和 Cos函数。

后面经过进一步分析，得到了如下函数：

// 给每一个点赋颜色 v是权重 已经正规化
if( v < 0.500000){
    x = v * 3.14;
    glColor3f( cos(x), sin(x), 0 );

}else{
    x = (v - 0.5) * 3.14;
    glColor3f(0, cos(x), sin(x));
}

glVertex3f(pos.x(), pos.y(), pos.z());

最主要的还是将数据通过0.5这个临界值分段着色，后面又细想，其实在这里，我们并不需要Sin Cos函数，直接一个线性函数即可

Y = 1 – X

那么得到的就是 (x, 1-x, 0)也能得到想要的结果，具体可以修改一下参数或者映射函数，比如你想要颜色变的快的话，你可以对其进行平方。

算法流程

• 对权重进行正规化；
• 根据0.5这个临界值着色，选择需要的映射函数；

【注】 没有解决什么大问题，只是在乎一些技术细节，多思考一些简单的问题，一定会有回报。