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🍈 准备

点云数据的打开工具

链接：https://pan.baidu.com/s/1LiKZK-Dj6OTY375pRUcR5A?pwd=6j3w 
提取码：6j3w

一个经典的数据集：

modelnet40_normal_resampled
链接：https://pan.baidu.com/s/1xX9shGGBQzR_sdP_ss_zwQ
提取码：lgjw

 

下载完成后，在对于的文件夹下就可以找到我们的数据集，它们都变成了tex文本，每个文件夹下放的都是一个类别。例如，上图打开的就是飞机这个类别的点云数据。每一个txt文件相当于2d图像中的一张图像。

 

继续打开可以发现它有很多行数据，每行有6个数据。这里的每行数据表示该图像有多少个点组成，例如1万行就是由1万个点组成的，每行数据的前三个是这个点在空间中的xyz坐标，后三个是这个点的颜色信息。至于他们其中为什么有负数，是因为他们都被压缩到-1，1这个区间内了。

 🍈 点云数据

point clouds(点云)

    即三维空间中点的集合；由N个D维的点组成，当D=3则可表示为三维坐标点（x,y,z) ,每一点都是由某个（xyz）位置决定的，我们同时可以为其指定其它的属性（如 RGB 颜色）。

RGB-D
RGB-D 是广泛使用的 3D 格式，其图像每个像素都有四个属性：即红（R）、绿（G）、蓝（B）和深度（D）。在一般的基于像素的图像中，我们可以通过（x，y）坐标定位任何像素，分别获得三种颜色属性（R，G，B）。而在 RGB-D 图像中，每个（x，y）坐标将对应于四个属性（深度 D，R，G，B）。点云的表达方式更为简单，一个物体可以表示为一个N*D的矩阵。比如一只兔子是1000个点组成，一个点有6个值，一只兔子可以用[1000*6] 表示。

 

 点云目前的主要存储格式包括：pts、LAS、PCD、.xyz 和. pcap 等

类似这种格式： 

 🍉如何提取特征

基本出发点（怎么提取特征）

对每一个点做一个升维，比如升到1024维，然后再做max

mlp相当于感知机，相当于全连接层，这样我们就可以完成一个分类任务了。

输入数据，n*3，假设n=2048