ModelNet40 中加入自己的数据集

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#点云数据集 #ModelNet40

ModelNet40 中加入自己的数据集

ModelNet40 ：http://modelnet.cs.princeton.edu/#
含有40个内别的CAD三维模型，是评价点云深度学习模型进行语意分割、实例分割和分类的标准数据集
代码功能：对自己的点云目标进行标准化融合到ModleNet40中
主要步骤：

中心化：将点云中心移动到坐标原点；
尺度缩放：将所有点的坐标的绝对值限制在1以内；
采样：将点云采样到固定大小点数；
输出保存文件的格式；

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 25 21:53:03 2019

@author: sgl
"""
import os
import sys
import numpy as np
import h5py
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.append(BASE_DIR)

def getDataFiles(list_filename):
    return [line.rstrip() for line in open(list_filename)]

def loadDataFile(path):
    data = np.loadtxt(path)
    num = data.shape[0]
    point_xyz = data[:,0:3]
    point_normal = data[:,3:6]
    point_rgb = data[:,6:9]
    # label just a example, should be repalced the real.
    # modlenet40 is 0-39, so the label can be 40 and 41
    label = np.ones((num,1), dtype=int)+39
    return point_xyz, label

def change_scale(data):
    #centre 
    xyz_min = np.min(data[:,0:3],axis=0)
    xyz_max = np.max(data[:,0:3],axis=0)
    xyz_move = xyz_min+(xyz_max-xyz_min)/2
    data[:,0:3] = data[:,0:3]-xyz_move
    #scale
    scale = np.max(data[:,0:3])
    data[:,0:3]