voxel_grid = np.zeros((int(np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size))+1).astype(int)) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
时间: 2024-03-27 15:41:41 浏览: 17
抱歉,这是一个语法错误,应该将 `astype(int)` 放在 `np.ceil()` 函数的外面,代码应该改为:
```python
import numpy as np
# 读取点云数据
point_cloud = np.loadtxt('path/to/point_cloud.txt')
# 将点云数据转换为体素数据
voxel_size = 0.1 # 设置体素大小
voxel_shape = (np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size) + 1).astype(int)
voxel_grid = np.zeros(voxel_shape)
offset = np.min(point_cloud, axis=0)
idx = ((point_cloud - offset) / voxel_size).astype(int)
voxel_grid[idx[:,0], idx[:,1], idx[:,2]] = 1
# 将体素数据转换为点云数据
voxel_points = np.argwhere(voxel_grid == 1) * voxel_size + offset
# 写入新的txt文件
np.savetxt('path/to/voxel_grid.txt', voxel_points)
```
这个代码将 `voxel_shape` 定义为一个数组,然后将其传递给 `np.zeros()` 函数来创建一个全零数组。
相关问题
这段代码的作用voxel_grid = np.zeros(voxel_counts, dtype=bool)
这段代码的作用是创建一个形状为`voxel_counts`的布尔型数组`voxel_grid`,并将其所有元素的值初始化为`False`。这个数组可以用来表示一个三维的网格,其中每个格子可以被标记为是否存在某个物体。在这个代码中,这个数组被用来表示一个三维点云数据的体素化表示,即将点云数据离散化为一个由许多小立方体组成的网格,并将每个小立方体看作是一个体素,用布尔值表示该体素是否被点云数据覆盖。
voxel_grid = np.zeros(voxel_shape) numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 88.4 GiB for an array with shape (4127, 6141, 468) and data type float64
这个错误是由于程序尝试创建一个非常大的数组,但是系统内存不足。
为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
1. 减小体素大小。如果将体素大小设置为更小的值,则可以减少体素网格的大小,从而减少所需的内存空间。
2. 将点云数据分成多个部分进行处理。您可以将点云数据分成多个部分,每个部分单独进行处理,然后将结果合并。这样可以减少每个部分所需的内存空间。
3. 使用稀疏矩阵代替数组。由于体素网格通常是稀疏的,因此可以使用稀疏矩阵来代替数组。这样可以大大减少所需的内存空间。
下面的代码演示了如何使用稀疏矩阵来创建体素网格:
```python
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
# 读取点云数据
point_cloud = np.loadtxt('path/to/point_cloud.txt')
# 将点云数据转换为体素数据
voxel_size = 0.1 # 设置体素大小
voxel_shape = (np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size) + 1).astype(int)
voxel_matrix = lil_matrix(voxel_shape, dtype=bool)
offset = np.min(point_cloud, axis=0)
idx = ((point_cloud - offset) / voxel_size).astype(int)
voxel_matrix[idx[:,0], idx[:,1], idx[:,2]] = True
voxel_grid = voxel_matrix.toarray()
# 将体素数据转换为点云数据
voxel_points = np.argwhere(voxel_grid == 1) * voxel_size + offset
# 写入新的txt文件
np.savetxt('path/to/voxel_grid.txt', voxel_points)
```
在这个代码中,我们使用了 `scipy.sparse.lil_matrix` 函数来创建一个稀疏矩阵,然后将点云数据中的体素位置设置为 True。最后,我们使用 `toarray()` 函数将稀疏矩阵转换为数组。这样可以减少所需的内存空间。