Python如何用NumPy讀取和保存點云數據

這篇“Python如何用NumPy讀取和保存點云數據”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Python如何用NumPy讀取和保存點云數據”文章吧。

前言

最近在學習點云處理的時候用到了Modelnet40數據集，該數據集總共有40個類別，每個樣本的點云數據存放在一個TXT文件中，每行的前3個數據代表一個點的xyz坐標。我需要把TXT文件中的每個點讀取出來，然后用Open3D進行顯示。怎么把數據從TXT文件中讀取出來呢？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文件中的點云數據讀取進來了，接下來就可以調用Open3D的接口進行顯示了。在介紹loadtxt函數的用法之前，

順便看一下Open3D的顯示效果：

loadtxt函數的用法

基本用法

在上面的例子中，由于TXT里面每一行的數據是用逗號分割的，所以在調用loadtxt函數的時候除了設置文件路徑外，還需要設置參數delimiter=","。另外，該函數默認的數據類型為float64，如果是其他數據類型的話還需要設置dtype為對應類型。

points_data = np.loadtxt("airplane_0001.txt", delimiter=",") #沒有指定數據類型
print('shape: ', points_data.shape)
print('data type: ', points_data.dtype)

結果：

shape:  (10000, 6)
data type:  float64

指定每一列的數據類型

假如我們有一個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列的數據類型是浮點型，后面2列的數據類型為整型，那么按照前面的方式設置dtype來讀取就不合適了。不過沒關系，loadtxt函數可以設置每一列數據的數據類型，只不過稍微復雜一點，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)

這段代碼的重點是dtype={}里面的內容，'names'用來設置每一列數據的名稱，'formats'則用來設置每一列數據的數據類型，其中'f4'表示float32，'i4'表示int32。另外，CSV文件中的第一行不是數據內容，可以設置參數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 ,  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，通過這樣的方式設置dtype，讀取的每一行數據變成了一個tuple類型。

結合生成器使用

從NumPy的文檔中可以知道，loadtxt函數的第一個參數可以是文件對象、文件名或者生成器。傳入生成器有什么用呢？我們來看幾個例子。

處理多個分隔符

假如我們的文件內容是這樣的，每一行數據有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參數設置多個分隔符，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)

這段代碼構建了一個生成器將文件中每一行的分隔符全部替換成loadtxt函數默認的空格分隔符，然后把生成器傳入loadtxt函數，這樣loadtxt函數就能成功解析文件中的數據了。

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數據，那么也可以通過生成器來實現。還是上面的文件內容，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。

tofile和fromfile函數

從TXT文件中讀取到點云數據后，我想把數據保存到二進制文件中，需要怎么操作呢？NumPy的ndarray類提供了tofile函數可以非常方便地將數據保存到二進制文件中。把數據以二進制文件保存后又怎么讀進來呢？NumPy還提供了一個fromfile函數用于從文本文件和二進制文件中讀取數據。

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()

在上面這段示例代碼中，我從airplane_0001.txt文件中讀取了點云數據，然后通過tofile函數將數據保存到二進制文件airplane_0001.bin中，再用fromfile函數從二進制文件中把點云數據讀取出來用Open3D進行顯示。

為了前后呼應，讓我們換個角度再看一眼顯示效果：

以上就是關于“Python如何用NumPy讀取和保存點云數據”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。