pt = np.round(points/qs) pt,idx = np.unique(pt,axis=0,return_index=True) pt = pt.astype(int) # pointCloud.write_ply_data('pori.ply',np.hstack((pt,c)),attributeName=['reflectance'],attriType=['uint16']) code,Octree,QLevel = GenOctree(pt) DataSturct = GenKparentSeq(Octree,4)
时间: 2024-04-12 07:33:13 浏览: 29
这段代码的目的是生成八叉树和K父序列的数据结构。
首先,通过将points除以qs并四舍五入到最接近的整数来计算pt。这将使数据量化为整数。
然后,使用np.unique(pt, axis=0, return_index=True)对pt进行去重操作。返回的结果是去重后的pt和其在原数组中的索引。
接下来,将pt的数据类型转换为整数,即pt.astype(int)。
接下来的代码被注释掉了,所以它们不会被执行。根据注释,代码可能用于将数据保存为.ply文件,并添加reflectance属性。
然后,调用GenOctree函数生成八叉树。该函数接受pt作为参数,并返回code, Octree和QLevel。
最后,调用GenKparentSeq函数生成K父序列。该函数接受Octree和4作为参数,并返回DataSturct。
这段代码的目的是将点云数据量化、去重,并生成八叉树和K父序列的数据结构,以便后续使用。
相关问题
pt = np.round(points/qs) pt,idx = np.unique(pt,axis=0,return_index=True) pt = pt.astype(int) code,Octree,QLevel = GenOctree(pt) DataSturct = GenKparentSeq(Octree,4)
这段代码涉及到几个函数的调用和变量的操作。让我逐步解释一下:
1. `np.round(points/qs)`:这一行代码将数组`points`除以`qs`并四舍五入到最接近的整数。结果存储在变量`pt`中。
2. `np.unique(pt, axis=0, return_index=True)`:这一行代码使用`np.unique`函数来找到矩阵`pt`中的唯一行,并返回唯一行的索引。结果包括两个数组,分别存储了唯一的行(存储在变量`pt`中)和对应的索引(存储在变量`idx`中)。
3. `pt.astype(int)`:这一行代码将数组`pt`的数据类型转换为整数类型。
4. `GenOctree(pt)`:这是一个调用名为`GenOctree`的函数,并将数组`pt`作为参数传递给它。该函数的具体实现不在这段代码中,需要在其他地方找到它的定义才能了解其功能和返回值。
5. `GenKparentSeq(Octree, 4)`:这是另一个函数调用,调用名为`GenKparentSeq`的函数,并传递参数`Octree`和整数值4给它。同样,需要查找该函数的定义以了解其功能和返回值。
这段代码的目的是根据输入的点云数据进行一系列的处理和计算,包括四舍五入、去除重复行、数据类型转换以及调用其他函数来生成八叉树(Octree)和生成K父节点序列(K-parent sequence)。具体的功能和处理逻辑需要查看相关函数的定义和实现。
path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True)
这段代码是用来从Cora数据集的原始文件中加载数据的。Cora是一个常用的图分类数据集,包含2708个科学出版物,每个出版物有1433个词作为特征,标签是出版物所属的一类。
具体来说,这段代码首先使用numpy的genfromtxt函数从Cora数据集的文件中读取数据。Cora数据集的每一行都包含出版物的ID、1433个特征值和标签,这些值都被视为字符串类型。因此,dtype=np.dtype(str)告诉numpy将所有值都视为字符串类型。
然后,代码使用切片操作idx_features_labels[:, 1:-1]提取特征值,并使用np.float32将其转换为浮点数类型,创建一个稀疏矩阵。
接下来,代码使用np.unique函数确定Cora数据集中的唯一标签,并将它们转换为整数索引,以便在训练过程中使用。这些整数标签存储在变量labels中。