<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
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
進行顯示。
怎麼把資料從TXT
檔案中讀取出來呢?NumPy
提供了一個功能非常強大的函數loadtxt
可以非常簡單地實現這個功能。來看一下程式碼:
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,接下來就可以呼叫Open3D
的介面進行顯示了。在介紹loadtxt
函數的用法之前,順便看一下Open3D
的顯示效果:
airplane
在上面的例子中,由於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,還需要設定引數delimiter=","
。另外,該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=",") #沒有指定資料型別 print('shape: ', points_data.shape) print('data type: ', points_data.dtype)
結果:
shape: (10000, 6)
data type: float64
假如我們有一個CSV
檔案:
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型別,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,可以設定引數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 , 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', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4'), ('label', '<i4'), ('id', '<i4')]
可以看到,通過這樣的方式設定dtype
,讀取的每一行資料變成了一個tuple
型別。
從NumPy
的檔案中可以知道,loadtxt
函數的第一個引數可以是檔案物件、檔名或者生成器。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
假如我們的檔案內容是這樣的,每一行資料有3個分隔符",","/"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
這種情況下不能通過delimiter
引數設定多個分隔符,這時候就可以通過生成器來進行處理:
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)
這段程式碼構建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。
輸出結果:
[[ 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. ]]
讀取指定的行
在某些情況下,我們需要讀取指定幾行的資料,那麼也可以通過生成器來實現。還是上面的檔案內容,我們通過生成器來讀取第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)
輸出結果:
[[ 9.94 7.44 1.02 1. 11. 2. ]
[ 1.89 2.92 9.26 1. 11. 3. ]]
通過上面的例子可以知道,loadtxt
函數結合生成器使用可以實現很多的功能。
從TXT
檔案中讀取到點雲資料後,我想把資料儲存到二進位制檔案中,需要怎麼操作呢?NumPy
的ndarray
類提供了tofile
函數可以非常方便地將資料儲存到二進位制檔案中。把資料以二進位制檔案儲存後又怎麼讀進來呢?NumPy
還提供了一個fromfile
函數用於從文字檔案和二進位制檔案中讀取資料。
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()
在上面這段範例程式碼中,我從airplane_0001.txt
檔案中讀取了點雲資料,然後通過tofile
函數將資料儲存到二進位制檔案airplane_0001.bin
中,再用fromfile
函數從二進位制檔案中把點雲資料讀取出來用Open3D
進行顯示。為了前後呼應,讓我們換個角度再看一眼顯示效果:
airplane2
參考資料
以上就是python NumPy讀取和儲存點雲資料實現的詳細內容,更多關於python NumPy讀取儲存點雲資料的資料請關注it145.com其它相關文章!
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