python实现将点云的.bin格式文件转化为.txt格式

本文介绍了一种从KITTI数据集中加载和解析lidar点云数据的方法,使用Python和numpy库实现。通过示例代码,展示了如何读取.bin格式的点云数据,将其转换为numpy数组,并将处理后的数据写入txt文件。

示例

备注:示例代码的.bin文件的后缀‘.bin’在转换前已经去掉了

import numpy as np

def load_pc_kitti(pc_path, index):
    print(index)
    scan = np.fromfile(pc_path, dtype=np.float32)
    scan = scan.reshape((-1, 4))
    points = scan[:, :]  # get xyz

    f = open('/home/yangguide/Documents/lidar_3dssd/data/velodynetxt/%d' % index, 'w')
    for i in range(points.shape[0]):
        for j in range(4):
            strNum = str(points[i][j])
            f.write(strNum)
            f.write(' ')
        f.write('\n')
    f.close()

    print(points)
    return points

for index in range(0, 2244):
    pc_path = "/home/yangguide/Documents/lidar_3dssd/data/velodyne_new/%d" % index
    load_pc_kitti(pc_path, index)

### 点云数据从 `.txt` 格式转换为其他格式或结构化数据的方法 点云数据通常以纯文本形式存储在 `.txt` 文件中,每一行包含一个点的坐标(如 `x, y, z`)以及其他可能的属性(如颜色、强度等)。为了进一步处理或可视化这些数据,通常需要将 `.txt` 文件转换为更高效的二进制格式或结构化数据格式。以下是一些常见的转换方法和工具。 #### 1. 转换为 `.ply` 格式 PLY(Polygon File Format)是一种支持三维模型和点云数据的通用格式,既可以是 ASCII 文本格式,也可以是二进制格式,适合用于可视化和处理。 ```python import numpy as np from open3d import io # 读取 .txt 文件中的点云数据 points = np.loadtxt("input.txt") # 创建点云对象 pcd = io.PointCloud() pcd.points = io.Vector3dVector(points) # 保存为 .ply 文件 io.write_point_cloud("output.ply", pcd) ``` #### 2. 转换为 `.pcd` 格式 PCD(Point Cloud Data)是由 Point Cloud Library (PCL) 定义的一种专用点云文件格式,广泛用于机器人和计算机视觉领域。 ```python import numpy as np from open3d import io # 读取 .txt 文件 points = np.loadtxt("input.txt") # 创建点云对象并保存为 .pcd 格式 pcd = io.PointCloud() pcd.points = io.Vector3dVector(points) io.write_point_cloud("output.pcd", pcd) ``` #### 3. 转换为 `.las` 或 `.laz` 格式 LAS 是激光雷达(LiDAR)数据的标准格式,`.laz` 是其压缩版本。可以使用 `laspy` 或 `pylas` 库进行转换。 ```python import numpy as np import laspy # 读取 .txt 文件 points = np.loadtxt("input.txt") # 创建 LAS 文件 header = laspy.LasHeader(point_format=3, version="1.4") las = laspy.LasData(header) # 设置点云数据 las.x = points[:, 0] las.y = points[:, 1] las.z = points[:, 2] # 保存为 .las 文件 las.write("output.las") ``` 如果需要压缩,可以使用 `PDAL` 工具链将 `.las` 文件转换为 `.laz` 格式。 #### 4. 转换为 `.bin` 格式 KITTI 数据集常用 `.bin` 格式存储点云数据,该格式通常是以二进制方式存储的浮点数组。 ```python import numpy as np # 读取 .txt 文件 points = np.loadtxt("input.txt", dtype=np.float32) # 保存为 .bin 文件 points.tofile("output.bin") ``` #### 5. 转换为结构化数据格式(如 HDF5) HDF5 是一种适用于大规模科学数据的存储格式,支持多维数组和元数据。 ```python import numpy as np import h5py # 读取 .txt 文件 points = np.loadtxt("input.txt", dtype=np.float32) # 保存为 HDF5 格式 with h5py.File("output.h5", "w") as f: f.create_dataset("points", data=points) ``` --- ### 注意事项 - 在转换过程中,确保输入的 `.txt` 文件格式一致,例如每行是否包含 `x, y, z` 坐标以及可选的颜色、强度等字段。 - 对于大尺寸点云数据,建议使用二进制格式(如 `.bin`, `.las`, `.laz`)以提高读写效率。 - 如果点云数据带有颜色或其他属性,在转换时需确保目标格式支持这些属性[^1]。 ---
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