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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
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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