之前学过有关numpy库的内容，在numpy中提供了一个功能非常强大的函数loadtxt可以非常简单地实现将点云数据进行读取和保存，这篇文章主要介绍了如何用Numpy读取和保存点云数据？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
一、点云数据概念
点云数据就是使用的一个三维坐标系表示的数据集，通过向量的方式来进行展示。表示坐标的方式和数学中的表示方法没有区别，同样可以使用向量x\y\z。来看一个简单的代码：
import open3d as o3d
import numpy as np
def main():
points_data = np.loadtxt("hh1.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()在代码中，主要的功能就是使用loadtxt这个方法来将一个txt文件中的点云数据进行读取操作，最后可以借助一个open3的接口来对数据进行展示。
二、loadtxt方法
上面的例子中，我们使用了这个方法来进行数据的读取操作，下面简单的介绍一下这个方法的使用，我们在对txt文件进行分割是时候，采用的是逗号分割的方式，在使用这个方法对文件进行操作的时候，不仅要指定文件的路径，还有设置分割方式，它有默认的数据类型为float64,如果使用的数据是其他的数据类型，我们还需要对dtype进行设置。举个例子：
S = np.loadtxt("hh.txt", delimiter=",") #没有指定数据类型
print('形状: ', S.shape)
print('数据类型: ', S.dtype)运行结果：
形状: (10000, 6) 数据类型: float64
到此这篇关于如何用Numpy读取和保存点云数据？Python如何用Numpy读取和保存点云数据？的文章就介绍到这了,更多相关Numpy读取和保存点云数据内容可以继续浏览下面的相关文章。
