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최근에 포인트 클라우드 처리를 배울 때 Modelnet40
데이터 세트를 사용했는데, 총 40개의
카테고리, 각 샘플의 포인트 클라우드 데이터는 TXT
파일에 저장되며 각 라인의 처음 3개 데이터는 포인트의 xyz
좌표를 나타냅니다. . TXT
파일의 각 지점을 읽은 다음 Open3D
를 사용하여 표시해야 합니다. TXT
파일에서 데이터를 읽는 방법은 무엇입니까? NumPy
는 이 기능을 매우 간단하게 구현할 수 있는 매우 강력한 기능인 loadtxt
를 제공합니다. 코드를 살펴보겠습니다. Modelnet40
数据集,该数据集总共有40
个类别,每个样本的点云数据存放在一个TXT
文件中,每行的前3个数据代表一个点的xyz
坐标。我需要把TXT
文件中的每个点读取出来,然后用Open3D
进行显示。怎么把数据从TXT
文件中读取出来呢?NumPy
提供了一个功能非常强大的函数loadtxt
可以非常简单地实现这个功能。来看一下代码:
import open3d as o3d import numpy as np def main(): points_data = np.loadtxt("airplane_0001.txt", delimiter=",", dtype=np.float32) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_data[:, :3]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) if __name__ == '__main__': main()
从上面的代码可以看到,只需要一行代码就可以把TXT
文件中的点云数据读取进来了,接下来就可以调用Open3D
的接口进行显示了。在介绍loadtxt
函数的用法之前,
顺便看一下Open3D的显示效果:
在上面的例子中,由于TXT
里面每一行的数据是用逗号分割的,所以在调用loadtxt
函数的时候除了设置文件路径外,还需要设置参数delimiter=","
。另外,该函数默认的数据类型为float64
,如果是其他数据类型的话还需要设置dtype
为对应类型。
points_data = np.loadtxt("airplane_0001.txt", delimiter=",") #没有指定数据类型 print('shape: ', points_data.shape) print('data type: ', points_data.dtype)
结果:
shape: (10000, 6)
data type: float64
假如我们有一个CSV
文件:
x,y,z,label,id -0.098790,-0.182300,0.163800,1,1 0.994600,0.074420,0.010250,0.2,2 0.189900,-0.292200,-0.926300,3,3 -0.989200,0.074610,-0.012350,4,4
该文件前面3列的数据类型是浮点型,后面2列的数据类型为整型,那么按照前面的方式设置dtype
来读取就不合适了。不过没关系,loadtxt
函数可以设置每一列数据的数据类型,只不过稍微复杂一点,来看一下代码:
data = np.loadtxt("test.txt", delimiter=",", dtype={'names': ('x', 'y', 'z', 'label', 'id'), 'formats': ('f4', 'f4', 'f4', 'i4', 'i4')}, skiprows=1) print('data: ', data) print('data type: ', data.dtype)
这段代码的重点是dtype={}
里面的内容,'names'
用来设置每一列数据的名称,'formats'
则用来设置每一列数据的数据类型,其中'f4'
表示float32
,'i4'
表示int32
。另外,CSV
文件中的第一行不是数据内容,可以设置参数skiprows=1
跳过第一行的内容。
输出结果:
data: [(-0.09879, -0.1823 , 0.1638 , 1, 1) ( 0.9946 , 0.07442, 0.01025, 0, 2)
( 0.1899 , -0.2922 , -0.9263 , 3, 3) (-0.9892 , 0.07461, -0.01235, 4, 4)]
data type: [('x', '
可以看到,通过这样的方式设置dtype
,读取的每一行数据变成了一个tuple
类型。
从NumPy
的文档中可以知道,loadtxt
函数的第一个参数可以是文件对象、文件名或者生成器。传入生成器有什么用呢?我们来看几个例子。
处理多个分隔符
假如我们的文件内容是这样的,每一行数据有3个分隔符",","/"和"-":
9.87,1.82,1.63,1/11-1 9.94,7.44,1.02,1/11-2 1.89,2.92,9.26,1/11-3 0.98,7.46,1.23,1/11-4
这种情况下不能通过delimiter
参数设置多个分隔符,这时候就可以通过生成器来进行处理:
def generate_lines(file_path, delimiters=[]): with open("test.txt") as f: for line in f: line = line.strip() for d in delimiters: line = line.replace(d, " ") yield line delimiters = [",", "/", "-"] generator = generate_lines("test.txt", delimiters) data = np.loadtxt(generator) print(data)
这段代码构建了一个生成器将文件中每一行的分隔符全部替换成loadtxt
函数默认的空格分隔符,然后把生成器传入loadtxt
函数,这样loadtxt
def generate_lines(file_path, delimiters=[], rows=[]): with open("test.txt") as f: for i, line in enumerate(f): line = line.strip() for d in delimiters: line = line.replace(d, " ") if i in rows: yield line delimiters = [",", "/", "-"] rows = [1, 2] generator = generate_lines("test.txt", delimiters, rows) data = np.loadtxt(generator) print(data)위 코드에서 볼 수 있듯이
TXT
파일에서 포인트 클라우드 데이터를 읽는 데 코드 한 줄만 필요하며 호출할 수 있습니다. Open3D
의 인터페이스가 표시됩니다. loadtxt
기능의 사용법을 소개하기 전에 Open3D의 표시 효과를 살펴보세요:
loadtxt 기능 사용법기본 사용법
위에서 예를 들어,TXT
의 각 줄의 데이터는 쉼표로 구분되므로loadtxt
함수 호출 시 파일 경로 설정 외에 매개변수도 설정해야 합니다.구분자=" ,"
. 또한, 이 함수의 기본 데이터 유형은float64
입니다. 다른 데이터 유형인 경우 해당 유형으로dtype
을 설정해야 합니다.import open3d as o3d import numpy as np def main(): points_data = np.loadtxt( "airplane_0001.txt", delimiter=",", dtype=np.float32) bin_file = 'airplane_0001.bin' points_data = points_data[:, :3] points_data.tofile(bin_file) pc = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32) pc = pc.reshape(-1, 3) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(pc) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) if __name__ == '__main__': main()
결과:
🎜shape: (10000, 6)🎜data type: float64 🎜🎜CSV
가 있는 경우 > 파일: 🎜rrreee🎜 이 파일의 처음 세 열의 데이터 유형은 부동 소수점이고 마지막 두 열의 데이터 유형은 정수이므로 dtype
을 설정하는 것은 적절하지 않습니다. 이전 방법으로 읽어보세요. 하지만 상관없습니다. loadtxt
함수는 데이터의 각 열의 데이터 유형을 설정할 수 있지만 조금 더 복잡합니다. 코드를 살펴보겠습니다. 🎜rrreee🎜의 핵심은 다음과 같습니다. 이 코드는 dtype={}입니다. 코드 내용>에서 <code>'names'
는 데이터의 각 열 이름을 설정하는 데 사용되며, 'formats' code>는 각 데이터 열의 데이터 유형을 설정하는 데 사용됩니다. 여기서 <code> 'f4'
는 float32
를 의미하고 'i4'
는 int32
. 또한 CSV
파일의 첫 번째 줄은 데이터 내용이 아닙니다. skiprows=1
매개변수를 설정하여 첫 번째 줄의 내용을 건너뛸 수 있습니다. 🎜🎜🎜출력 결과: 🎜🎜🎜🎜data: [(-0.09879, -0.1823 , 0.1638 , 1, 1) ( 0.9946 , 0.07442, 0.01025, 0, 2)🎜 ( 0.1899 , -0.2 922 , -0.9263 , 3, 3 ) (-0.9892, 0.07461, -0.01235, 4, 4)]🎜데이터 유형: [('x', 'tuple
유형이 됩니다. 🎜NumPy
문서에서 loadtxt
함수의 첫 번째 매개변수가 파일 객체가 될 수 있음을 알 수 있습니다 , 파일 이름 또는 생성기. 발전기를 전달하면 어떤 용도가 있나요? 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 🎜🎜🎜여러 구분 기호 처리🎜🎜🎜🎜파일 내용이 이와 같은 경우 데이터의 각 줄에는 3개의 구분 기호 ",", "/" 및 "-"가 있습니다. 🎜🎜rrreee🎜이 경우 불가능합니다. 다음을 통해 여러 구분 기호를 설정하세요. delimiter
매개변수, 🎜이번에는 생성기를 통해 처리할 수 있습니다: 🎜🎜rrreee🎜이 코드는 파일의 각 줄에 있는 모든 구분 기호를 loadtxt 함수를 사용한 다음 생성기를 loadtxt
함수에 전달하면 loadtxt
함수가 파일의 데이터를 성공적으로 구문 분석할 수 있습니다. 🎜🎜🎜출력 결과: 🎜🎜🎜🎜[[ 9.87 1.82 1.63 1. 11. 1. ]🎜 [ 9.94 7.44 1.02 1. 11. 2. ]🎜 [ 1.89 2.92 9.26 1. 11. 3. ]🎜 [ 0.98 7.46 1.23 1. 11. 4. ]]🎜🎜🎜🎜지정된 줄을 읽어보세요🎜🎜在某些情况下,我们需要读取指定几行的数据,那么也可以通过生成器来实现。还是上面的文件内容,我们通过生成器来读取第2行和第3行:
def generate_lines(file_path, delimiters=[], rows=[]): with open("test.txt") as f: for i, line in enumerate(f): line = line.strip() for d in delimiters: line = line.replace(d, " ") if i in rows: yield line delimiters = [",", "/", "-"] rows = [1, 2] generator = generate_lines("test.txt", delimiters, rows) data = np.loadtxt(generator) print(data)
输出结果:
[[ 9.94 7.44 1.02 1. 11. 2. ]
[ 1.89 2.92 9.26 1. 11. 3. ]]
通过上面的例子可以知道,loadtxt
函数结合生成器使用可以实现很多的功能。
从TXT
文件中读取到点云数据后,我想把数据保存到二进制文件中,需要怎么操作呢?NumPy
的ndarray
类提供了tofile
函数可以非常方便地将数据保存到二进制文件中。把数据以二进制文件保存后又怎么读进来呢?NumPy
还提供了一个fromfile
函数用于从文本文件和二进制文件中读取数据。
import open3d as o3d import numpy as np def main(): points_data = np.loadtxt( "airplane_0001.txt", delimiter=",", dtype=np.float32) bin_file = 'airplane_0001.bin' points_data = points_data[:, :3] points_data.tofile(bin_file) pc = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32) pc = pc.reshape(-1, 3) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(pc) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) if __name__ == '__main__': main()
在上面这段示例代码中,我从airplane_0001.txt
文件中读取了点云数据,然后通过tofile
函数将数据保存到二进制文件airplane_0001.bin
中,再用fromfile
函数从二进制文件中把点云数据读取出来用Open3D
进行显示。
为了前后呼应,让我们换个角度再看一眼显示效果:
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