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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:
airplane
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:
airplane2
參考資料
- numpy.org/doc/stable/…
- likegeeks.com/numpy-loadt…
原文鏈接:https://juejin.cn/post/7137493318627229710
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