最近在做视觉应用开发，有个需求需要实时获取当前识别到的位姿点位是否有突变，从而确认是否是视觉算法的问题，发现Python的Matplotlib进行绘制比较方便。
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python
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import numpy as np
import time
import os
import csv1.数据绘制
python
def draw_data():
index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
x_data = [1, 0.2, 0.3, 4, 0.5, 0.6, 1, 0.8, 0.9, -1]
# 创建折线图
plt.plot(index, x_data, marker='o', color='b', linestyle='-', label='x_data')
# 设置标题和标签
plt.title("x_data")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("X Data")
# 显示图例
plt.legend()
# 设置横坐标刻度，使得每个index值都显示
plt.xticks(index)
# 显示图形
plt.show()
2.绘制实时的动态折线图
虽然可以实时绘制，但会不断新增新的窗口，导致越到后面越卡顿，后面采用了保存到CSV文件进行分析的方法。
python
def realtime_data_draw():
'''
动态折线图实时绘制
'''
plt.ion()
plt.figure(1)
t_list = []
result_list = []
t = 0
while True:
if t >= 100 * np.pi:
plt.clf()
t = 0
t_list.clear()
result_list.clear()
else:
t += np.pi / 4
t_list.append(t)
result_list.append(np.sin(t))
plt.plot(t_list, result_list, c='r', ls='-', marker='o', mec='b', mfc='w') ## 保存历史数据
plt.plot(t, np.sin(t), 'o')
plt.pause(0.1)
3.保存实时数据到CSV文件中
将实时的数据保存到CSV文件中，通过excel文件绘制折线图进行分析。
python
def realtime_data_save_csv():
# 模拟实时生成的轨迹点坐标
count = 0
# CSV 文件路径
file_path = 'vision_data/pose.csv'
if os.path.exists(file_path):
os.remove(file_path)
# 写入表头并开始写入数据
with open(file_path, mode='w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
# 写入表头
writer.writerow(['Index', 'X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])
while True:
count += 1
x_value = random.uniform(-0.5, 0.5)
y_value = random.uniform(-0.5, 0.5)
z_value = random.uniform(-0.1, 0.8)
rx_value = random.uniform(-3.14, 3.14)
ry_value = random.uniform(-3.14, 3.14)
rz_value = random.uniform(-3.14, 3.14)
# 将生成的数据写入 CSV 文件
writer.writerow([count, x_value, y_value, z_value, rx_value, ry_value, rz_value])
time.sleep(0.05)
