概述
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前言
最近在学习点云处理的时候用到了Modelnet40
数据集,该数据集总共有40
个类别,每个样本的点云数据存放在一个TXT
文件中,每行的前3个数据代表一个点的xyz
坐标。我需要把TXT
文件中的每个点读取出来,然后用Open3D
进行显示。怎么把数据从TXT
文件中读取出来呢?NumPy
提供了一个功能非常强大的函数loadtxt
可以非常简单地实现这个功能。来看一下代码:
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()
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从上面的代码可以看到,只需要一行代码就可以把TXT
文件中的点云数据读取进来了,接下来就可以调用Open3D
的接口进行显示了。在介绍loadtxt
函数的用法之前,
顺便看一下Open3D的显示效果:
loadtxt函数的用法
基本用法
在上面的例子中,由于TXT
里面每一行的数据是用逗号分割的,所以在调用loadtxt
函数的时候除了设置文件路径外,还需要设置参数delimiter=","
。另外,该函数默认的数据类型为float64
,如果是其他数据类型的话还需要设置dtype
为对应类型。
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)
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结果:
指定每一列的数据类型
假如我们有一个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
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该文件前面3列的数据类型是浮点型,后面2列的数据类型为整型,那么按照前面的方式设置dtype
来读取就不合适了。不过没关系,loadtxt
函数可以设置每一列数据的数据类型,只不过稍微复杂一点,来看一下代码:
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)
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这段代码的重点是dtype={}
里面的内容,'names'
用来设置每一列数据的名称,'formats'
则用来设置每一列数据的数据类型,其中'f4'
表示float32
,'i4'
表示int32
。另外,CSV
文件中的第一行不是数据内容,可以设置参数skiprows=1
跳过第一行的内容。
输出结果:
可以看到,通过这样的方式设置dtype
,读取的每一行数据变成了一个tuple
类型。
结合生成器使用
从NumPy
的文档中可以知道,loadtxt
函数的第一个参数可以是文件对象、文件名或者生成器。传入生成器有什么用呢?我们来看几个例子。
处理多个分隔符
假如我们的文件内容是这样的,每一行数据有3个分隔符",","/"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
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这种情况下不能通过delimiter
参数设置多个分隔符,这时候就可以通过生成器来进行处理:
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)
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这段代码构建了一个生成器将文件中每一行的分隔符全部替换成loadtxt
函数默认的空格分隔符,然后把生成器传入loadtxt
函数,这样loadtxt
函数就能成功解析文件中的数据了。
输出结果:
读取指定的行
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)
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输出结果:
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()
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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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最后
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