points = np.fromfile("0.bin", dtype="float32").reshape((-1, 4))

这行代码使用了np.fromfile函数来从名为"0.bin"的二进制文件中读取数据，并将其转换为float32类型的NumPy数组。然后，通过reshape函数将数组的形状重新调整为(-1, 4)。这将把数组重新排列为一个二维数组，其中每一行包含4个元素。

这种用法常见于读取二进制文件中的点云数据，其中每个点由4个浮点数表示（例如，x、y、z坐标和颜色值）。通过reshape函数，可以将一维的数据重新组织为二维的结构，方便进行后续的处理和分析。

相关问题

import open3d as o3d import numpy as np import os import glob global picked_points picked_points = [] def pick_points(vis): global picked_points point_id = vis.get_picked_points()[0] point = np.asarray(vis.get_render_option().pointcloud.vertices)[point_id] picked_points.append(point) print("Point picked:", point) def main(): # 加载点云数据 folder_path = "D:/Data/ROS/bin" bin_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.bin")) bin_num = 0 data = None for bin_file in bin_files: bin_num += 1 if data is None: data = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) else: data = data + np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) data = data / bin_num position = data[:, :3] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(position) # 设置点云颜色为随机颜色 pcd.paint_uniform_color(np.random.rand(3)) # 创建点云查找树 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) # 创建可视化窗口并添加点云数据 vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 设置鼠标事件回调函数 vis.register_selection_changed_callback(pick_points) # 显示可视化窗口 vis.run() vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() 帮我检视一下这段代码，报错为TypeError: pick_points() missing 1 required positional argument: 'vis'

这段代码中，函数 `pick_points()` 需要一个名为 `vis` 的参数，但该参数在函数被调用时未被传递。在 `register_selection_changed_callback()` 函数中，应该将 `pick_points` 函数作为参数传递给 `selection_changed_callback`，而不是 `pick_points()`：

vis.register_selection_changed_callback(pick_points)

应该改为：

vis.register_selection_changed_callback(pick_points)

这样 `pick_points()` 函数将会自动接收到 `vis` 参数。

points在c++中有500个点，保存成bin使用numpy读取为什么是3000的向量？

有可能是因为在保存点云数据时，每个点的坐标被保存成了三个`float`类型的数值，也就是每个点有三个分量，因此500个点的点云数据被保存成了一个大小为1500的一维`float`数组。当你使用NumPy的`fromfile`函数读取这个二进制文件时，如果你没有指定数组的形状，它会将整个文件读取为一个一维数组。因此，你需要将这个一维数组重新转换为二维数组，其中每一行表示一个点的三个分量。

以下是一个示例代码，它假设每个点的坐标被保存成了三个`float`类型的数值：

import numpy as np

# 读取二进制文件
with open('points.bin', 'rb') as f:
    data = np.fromfile(f, dtype=np.float32)

# 将一维数组转换为二维数组
points = data.reshape((-1, 3))

# 显示点云数据的形状
print(points.shape)

在这个示例中，我们首先使用`open`函数打开一个二进制文件，并使用NumPy的`fromfile`函数读取数据。然后，我们将一维数组转换为二维数组，并将每一行解释为一个点的三个分量。最后，我们使用`shape`属性显示点云数据的形状。

请注意，如果你保存的点云数据的格式不同，你需要根据实际情况进行修改。