python读取点云.ply文件

本文介绍如何通过Python的PlyData库读取PLY文件格式的数据。提供了官方github地址,安装步骤以及代码示例,展示如何直接读取本地文件。

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官方github网址:
https://github.com/dranjan/python-plyfile
安装plyfile库:pip install plyfile

from plyfile import PlyData

使用

plydata = PlyData.read('tet.ply')

with open('tet.ply', 'rb') as f:
...     plydata = PlyData.read(f)
可以使用Python中的NumPy和Open3D库来完成这个任务。以下是一个示例代码: ```python import os import numpy as np import open3d as o3d def fit_sphere(pcd): # 使用最小二乘法拟合球心 sphere = pcd.compute_fit_sphere() return sphere.center def fit_plane(points): # 拟合点集的平面 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01, ransac_n=3, num_iterations=1000) return plane_model[:3] if __name__ == '__main__': dir_path = '/path/to/ply/folder' point_clouds = [] # 读取文件夹中的所有点云.ply文件 for file_name in os.listdir(dir_path): if file_name.endswith('.ply'): file_path = os.path.join(dir_path, file_name) pcd = o3d.io.read_point_cloud(file_path) point_clouds.append(pcd) # 拟合每个点云的球心 sphere_centers = [fit_sphere(pcd) for pcd in point_clouds] # 拟合所有点云的平面 points = np.array(sphere_centers) plane_normal = fit_plane(points) print('拟合平面的法向量坐标为:', plane_normal) ``` 这段代码首先通过`os.listdir()`函数遍历文件夹中的所有.ply文件,并使用Open3D库中的`read_point_cloud()`函数读取每个点云文件。然后,对于每个点云,使用`compute_fit_sphere()`函数拟合其球心,并将所有拟合得到的球心坐标存储到`sphere_centers`列表中。 最后,将所有的球心坐标存储到一个NumPy数组中,使用`segment_plane()`函数拟合出所有点云的平面,并将平面法向量的前三个元素作为拟合平面的法向量坐标。最后打印输出拟合平面的法向量坐标。
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