Python怎麼用NumPy讀取、保存點雲數據
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- 2022-09-02 16:52:162504瀏覽
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前言
最近在學習點雲處理的時候用到了Modelnet40資料集，該資料集總共有40個類別，每個樣本的點雲資料存放在一個TXT檔案中，每行的前3個資料代表一個點的xyz座標。我需要把TXT檔案中的每個點讀取出來，然後用Open3D來顯示。怎麼把資料從TXT檔案中讀取出來呢？ NumPy提供了一個非常強大的函數loadtxt可以非常簡單地實作這個功能。來看看程式碼：
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()從上面的程式碼可以看到，只需要一行程式碼就可以把TXT檔案中的點雲資料讀取進來了，接下來就可以調用Open3D的介面進行顯示了。在介紹loadtxt函數的用法之前，
#順便來看看Open3D的顯示效果：
TXT裡面每一行的資料是用逗號分割的，所以在呼叫loadtxt函數的時候除了設定檔案路徑外，還需要設定參數delimiter=","。另外，函數預設的資料型別為float64，如果是其他資料型別的話還需要設定dtype為對應型別。
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)
結果：
shape: (10000, 6)#指定每一列的資料型別假如我們有一個data type: float64
CSV檔：
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該檔案前面3列的資料型別是浮點型，後面2列的資料型別為整型，那麼按照前面的方式設定
dtype來讀取就不合適了。不過沒關係，loadtxt函數可以設定每一列資料的資料類型，只不過稍微複雜一點，來看一下程式碼：
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)這段程式碼的重點是dtype={ }裡面的內容，'names'用來設定每一列資料的名稱，'formats'則用來設定每一列資料的資料型別，其中 'f4'表示float32，'i4'表示int32。另外，CSV檔案中的第一行不是資料內容，可以設定參數skiprows=1跳過第一行的內容。
輸出結果：
data: [(-0.09879, -0.1823 , 0.1638 , 1, 1) ( 0.9946 , 25,0744 0.07442, )可以看到，透過這樣的方式設定( 0.1899 , -0.2922 , -0.9263 , 3, 3) (-0.9892 , 0.07461, -0.01235, 4, 4)]
data type: (''fx; ('y', '
dtype，讀取的每一行資料變成了一個tuple類型。
NumPy的文件中可以知道，loadtxt函數的第一個參數可以是檔案物件、檔案名或者生成器。傳入生成器有什麼用呢？我們來看幾個例子。
處理多個分隔符號
假如我們的檔案內容是這樣的，每一行資料有3個分隔符號","，"/"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這種情況下不能透過
delimiter參數設定多個分隔符，這時候就可以透過生成器來處理：
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)這段程式碼建構了一個生成器將檔案中每一行的分隔符全部替換成loadtxt函數預設的空格分隔符，然後把生成器傳入loadtxt函數，這樣loadtxt函數就能成功解析檔案中的資料了。
。 [ 1.89 2.92 9.26 1. 11. 3. ] [ 0.98 7.46 1.23 我##
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
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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