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文檔簡介
第Python如何用NumPy讀取和保存點(diǎn)云數(shù)據(jù)目錄前言loadtxt函數(shù)的用法基本用法指定每一列的數(shù)據(jù)類型結(jié)合生成器使用tofile和fromfile函數(shù)
前言
最近在學(xué)習(xí)點(diǎn)云處理的時(shí)候用到了Modelnet40數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集總共有40個(gè)類別,每個(gè)樣本的點(diǎn)云數(shù)據(jù)存放在一個(gè)TXT文件中,每行的前3個(gè)數(shù)據(jù)代表一個(gè)點(diǎn)的xyz坐標(biāo)。我需要把TXT文件中的每個(gè)點(diǎn)讀取出來,然后用Open3D進(jìn)行顯示。怎么把數(shù)據(jù)從TXT文件中讀取出來呢?NumPy提供了一個(gè)功能非常強(qiáng)大的函數(shù)loadtxt可以非常簡單地實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。來看一下代碼:
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()
從上面的代碼可以看到,只需要一行代碼就可以把TXT文件中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)讀取進(jìn)來了,接下來就可以調(diào)用Open3D的接口進(jìn)行顯示了。在介紹loadtxt函數(shù)的用法之前,
順便看一下Open3D的顯示效果:
loadtxt函數(shù)的用法
基本用法
在上面的例子中,由于TXT里面每一行的數(shù)據(jù)是用逗號分割的,所以在調(diào)用loadtxt函數(shù)的時(shí)候除了設(shè)置文件路徑外,還需要設(shè)置參數(shù)delimiter=,。另外,該函數(shù)默認(rèn)的數(shù)據(jù)類型為float64,如果是其他數(shù)據(jù)類型的話還需要設(shè)置dtype為對應(yīng)類型。
points_data
=
np.loadtxt("airplane_0001.txt",
delimiter=",")
#沒有指定數(shù)據(jù)類型
print('shape:
',
points_data.shape)
print('data
type:
',
points_data.dtype)
結(jié)果:
shape:(10000,6)
datatype:float64
指定每一列的數(shù)據(jù)類型
假如我們有一個(gè)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
該文件前面3列的數(shù)據(jù)類型是浮點(diǎn)型,后面2列的數(shù)據(jù)類型為整型,那么按照前面的方式設(shè)置dtype來讀取就不合適了。不過沒關(guān)系,loadtxt函數(shù)可以設(shè)置每一列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型,只不過稍微復(fù)雜一點(diǎn),來看一下代碼:
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)
這段代碼的重點(diǎn)是dtype={}里面的內(nèi)容,names用來設(shè)置每一列數(shù)據(jù)的名稱,formats則用來設(shè)置每一列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型,其中f4表示float32,i4表示int32。另外,CSV文件中的第一行不是數(shù)據(jù)內(nèi)容,可以設(shè)置參數(shù)skiprows=1跳過第一行的內(nèi)容。
輸出結(jié)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)]
datatype:[(x,f4),(y,f4),(z,f4),(label,i4),(id,i4)]
可以看到,通過這樣的方式設(shè)置dtype,讀取的每一行數(shù)據(jù)變成了一個(gè)tuple類型。
結(jié)合生成器使用
從NumPy的文檔中可以知道,loadtxt函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)可以是文件對象、文件名或者生成器。傳入生成器有什么用呢?我們來看幾個(gè)例子。
處理多個(gè)分隔符
假如我們的文件內(nèi)容是這樣的,每一行數(shù)據(jù)有3個(gè)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參數(shù)設(shè)置多個(gè)分隔符,這時(shí)候就可以通過生成器來進(jìn)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)
這段代碼構(gòu)建了一個(gè)生成器將文件中每一行的分隔符全部替換成loadtxt函數(shù)默認(rèn)的空格分隔符,然后把生成器傳入loadtxt函數(shù),這樣loadtxt函數(shù)就能成功解析文件中的數(shù)據(jù)了。
輸出結(jié)果:
[[9.871.821.631.11.1.]
[9.947.441.021.11.2.]
[1.892.929.261.11.3.]
[0.987.461.231.11.4.]]
讀取指定的行
在某些情況下,我們需要讀取指定幾行的數(shù)據(jù),那么也可以通過生成器來實(shí)現(xiàn)。還是上面的文件內(nèi)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(jié)果:
[[9.947.441.021.11.2.]
[1.892.929.261.11.3.]]
通過上面的例子可以知道,loadtxt函數(shù)結(jié)合生成器使用可以實(shí)現(xiàn)很多的功能。
tofile和fromfile函數(shù)
從TXT文件中讀取到點(diǎn)云數(shù)據(jù)后,我想把數(shù)據(jù)保存到二進(jìn)制文件中,需要怎么操作呢?NumPy的ndarray類提供了tofile函數(shù)可以非常方便地將數(shù)據(jù)保存到二進(jìn)制文件中。把數(shù)據(jù)以二進(jìn)制文件保存后又怎么讀進(jìn)來呢?NumPy還提供了一個(gè)fromfile函數(shù)用于從文本文件和二進(jìn)制文件中讀取數(shù)據(jù)。
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.visualiza
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