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NumPy를 사용하여 Python에서 포인트 클라우드 데이터를 읽고 저장하는 방법

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2022-09-02 16:52:162394검색

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머리말

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 Open3D를 사용하여 표시해야 합니다. TXT 파일에서 데이터를 읽는 방법은 무엇입니까? NumPy는 이 기능을 매우 간단하게 구현할 수 있는 매우 강력한 기능인 loadtxt를 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:

loadtxt函数的用法

基本用法

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 

指定每一列的数据类型

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。

结合生成器使用

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. Open3D의 인터페이스가 표시됩니다. loadtxt 기능의 사용법을 소개하기 전에

Open3D의 표시 효과를 살펴보세요:


loadtxt 기능 사용법

기본 사용법


위에서 예를 들어, TXT의 각 줄의 데이터는 쉼표로 구분되므로 loadtxt 함수 호출 시 파일 경로 설정 외에 매개변수도 설정해야 합니다. 구분자=" ,". 또한, 이 함수의 기본 데이터 유형은 float64입니다. 다른 데이터 유형인 경우 해당 유형으로 dtype을 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 🎜🎜

각 열의 데이터 유형을 지정하세요

🎜CSV가 있는 경우 > 파일: 🎜rrreee🎜 이 파일의 처음 세 열의 데이터 유형은 부동 소수점이고 마지막 두 열의 데이터 유형은 정수이므로 dtype을 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'float32를 의미하고 'i4'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', 'dtype 설정을 볼 수 있습니다. 읽은 데이터의 각 행은 tuple 유형이 됩니다. 🎜

생성기와 함께 사용

🎜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。

tofile和fromfile函数

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?NumPyndarray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 = &#39;airplane_0001.bin&#39;
    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__ == &#39;__main__&#39;:
    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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