可用Python实现NumPy读取和保存点云数据教程

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一淘模板给大家带来了关于Python的相关知识，主要介绍了Python如何用NumPy读取和保存点云数据，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下。

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 o3dimport 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()

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)

结果：

shape: (10000, 6)
data type: float64

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,-0.182300,0.163800,1,10.994600,0.074420,0.010250,0.2,20.189900,-0.292200,-0.926300,3,3-0.989200,0.074610,-0.012350,4,4

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)

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：

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', '