点云格式介绍(三)

 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

点云格式介绍(三)_第1张图片

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)

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