常见点云存储方式有pcd、ply、txt、bin文件。本次主要介绍txt点云格式。
一、点云的基本组成点云组成可以是以下几种形式数据的排列组合。
(1)x、y、z:点云的空间坐标。
(2)i:强度值,强度反应了点的密集成度。
(3)r、g、b:rgb色彩信息。
(4)a:a代表alpha(透明度)。
(5)nx、ny、nz:n代表Normal,点云的法向量。
二、txt文件txt点云文件与前两篇介绍的pcd和ply点云格式的区别在于,其通常只含点云信息,不含文件说明部分。txt格式的点云文件中的每一行代表一个点,文件中行数即为点的数量。行的取值可以是以下几种形式数据的排列组合。
(1)x、y、z:点云的空间坐标。
(2)i:强度值,强度反应了点的密集成度。
(3)r、g、b:rgb色彩信息。
(4)a:a代表alpha(透明度)。
(5)nx、ny、nz:n代表Normal,点云的法向量。
2.1 点云数据以Pointnet的modelnet40为例,其点云表示方式如下所示x、y、z、normal_x、normal_y、normal_z。样例文件下载地址:modelnet40点云样例数据-深度学习文档类资源-CSDN下载。
-0.098790,-0.182300,0.163800,0.829000,-0.557200,-0.048180
0.994600,0.074420,0.010250,0.331800,-0.939500,0.085320
0.189900,-0.292200,-0.926300,0.239000,-0.178100,-0.954500
-0.989200,0.074610,-0.012350,-0.816500,-0.250800,-0.520100
0.208700,0.221100,0.565600,0.837600,-0.019280,0.545900
2.2 python读取txt文件
txt文件下载地址:modelnet40点云样例数据-深度学习文档类资源-CSDN下载。
import numpy as np
points = np.loadtxt('airplane_0001.txt', delimiter=',')
2.3 点云可视化源码与效果
from mayavi import mlab
import numpy as np
def viz_mayavi(points, vals="distance"):
x = points[:, 0] # x position of point
y = points[:, 1] # y position of point
z = points[:, 2] # z position of point
fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 360))
mlab.points3d(x, y, z,
z, # Values used for Color
mode="point",
colormap='spectral', # 'bone', 'copper', 'gnuplot'
# color=(0, 1, 0), # Used a fixed (r,g,b) instead
figure=fig,
)
mlab.show()
if __name__ == '__main__':
points = np.loadtxt('airplane_0001.txt', delimiter=',')
viz_mayavi(points)
python三维点云研究计划_Coding的叶子的博客-CSDN博客_python 三维点云将按照以下目录持续进行更新……点云格式介绍、点云可视化、点云投影、生成鸟瞰图、生成前视图、点云配准、点云分割、三维目标检测、点云重建、深度学习点云算法……https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716点云格式介绍(二)_Coding的叶子的博客-CSDN博客常见点云存储方式有pcd、ply、txt、bin文件。本节主要介绍ply点云格式。https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124214755更多三维、二维感知算法和金融量化分析算法请关注“乐乐感知学堂”微信公众号,并将持续进行更新。
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