proj_points = cloud - np.dot(cloud, slice_normal)[:, np.newaxis] * slice_normal[np.newaxis, :] File "<__array_function__ internals>", line 6, in dot TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' and 'float'

这个错误提示说明了您正在尝试对类型为“open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud”的变量执行乘法运算，而这不是一个有效的操作。这个错误可能是因为您没有正确地将点云数据转换为NumPy数组。

请尝试将点云数据转换为NumPy数组，例如：

cloud_array = np.asarray(cloud.points)

然后再使用上面的投影代码：

proj_points = cloud_array - np.dot(cloud_array, slice_normal)[:, np.newaxis] * slice_normal[np.newaxis, :]

这样能够使点云数据正确地进行投影操作。

相关问题

points_proj = np.dot(points, eigenvectors)

根据提供的引用内容，`points_proj = np.dot(points, eigenvectors)`是一个矩阵乘法操作，其中`points`是一个矩阵，`eigenvectors`是另一个矩阵。通过将`points`矩阵与`eigenvectors`矩阵相乘，可以得到一个新的矩阵`points_proj`。

这个操作通常用于将数据投影到新的特征空间中。通过将数据点与特征向量相乘，可以将数据点映射到新的坐标系中，从而实现降维或特征提取的目的。

以下是一个示例代码，演示了如何使用`np.dot()`函数进行矩阵乘法操作：

import numpy as np

# 定义两个矩阵
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
eigenvectors = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6]])

# 进行矩阵乘法操作
points_proj = np.dot(points, eigenvectors)

# 打印结果
print(points_proj)

输出结果将是一个新的矩阵，表示将原始数据点投影到新的特征空间中的结果。

proj_data = np.dot((data - mean_face).reshape(-1), eigvects[:, :i])

这行代码是将数据矩阵(data - mean_face)展平为一维数组，然后通过矩阵乘法(np.dot)将其与前i个特征向量(eigvects[:, :i])相乘，得到一个长度为i的向量proj_data。这个向量包含了数据在前i个特征向量上的投影值，可以用于后续的人脸识别任务。其中，mean_face是数据矩阵的平均脸，eigvects是数据矩阵的特征向量矩阵。