if __name__=='__main__': import pt p = pt.ptread('pt0.ply') print(p.max()) code,Octree,QLevel = GenOctree(p) print(len(code)) dp = DeOctree(code) pt.pcerror(p,dp,None,'-r 1024',None).wait()

这段代码是一个示例，用于展示如何使用GenOctree和DeOctree函数来生成八叉树编码并从中恢复原始数据。

首先，检查当前模块是否为主模块，即通过检查`__name__`变量的值是否为`'__main__'`。

然后，导入名为pt的模块。

接下来，调用pt.ptread函数读取名为'pt0.ply'的PLY文件，并将返回的数据赋值给变量p。

然后，打印变量p中的最大值。

接下来，调用GenOctree函数生成八叉树编码，并将返回的编码、八叉树和层级信息分别赋值给变量code、Octree和QLevel。

然后，打印编码的长度。

接下来，调用DeOctree函数将编码恢复为原始数据，并将结果赋值给变量dp。

最后，调用pt.pcerror函数计算原始数据p和恢复的数据dp之间的误差，并进行可视化展示。

这段代码展示了如何使用GenOctree和DeOctree函数处理八叉树编码和原始数据，以及如何使用pt模块进行数据读取和可视化。

相关问题

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'，优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

在代码中有两处出现了 `self.widthself.height`，这应该是想要写成 `self.width * self.height`。你需要修改这两处，如下所示：

data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height]
img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8)
data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height]

这样就可以避免出现 `AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'` 的错误了。

ply.set_option(rs.save_to_ply.option_ply_binary, False) ply.set_option(rs.save_to_ply.option_ply_normals, True)

这段代码是使用 Intel RealSense 相机的 Python SDK 编程接口，用于设置点云保存为PLY文件的选项。`ply.set_option()`函数用于设置保存PLY文件的选项，其中`rs.save_to_ply.option_ply_binary`用于设置PLY文件是否以二进制格式保存，而`rs.save_to_ply.option_ply_normals`用于设置是否保存点云法线信息。

在这里，`ply.set_option(rs.save_to_ply.option_ply_binary, False)`表示将PLY文件保存为非二进制格式，而`ply.set_option(rs.save_to_ply.option_ply_normals, True)`表示保存点云时同时保存点云的法线信息。通过设置这些选项，可以根据需要控制保存的PLY文件格式和是否包含法线信息。