def dataPrepare(fileName,saveMatDir='Data',qs=1,ptNamePrefix='',offset='min',qlevel=None,rotation=False,normalize=False): if not os.path.exists(saveMatDir): os.makedirs(saveMatDir) ptName = ptNamePrefix+os.path.splitext(os.path.basename(fileName))[0] p = pointCloud.ptread(fileName) refPt = p
时间: 2024-04-12 13:33:18 浏览: 128
这是一个用于准备数据的函数dataPrepare。
参数fileName是要处理的文件名,saveMatDir是保存文件的目录,默认为'Data',qs是量化因子,默认为1,ptNamePrefix是保存数据文件的前缀,默认为空字符串,offset是偏移量选项,默认为'min',qlevel是量化级别,默认为None,rotation是是否进行旋转,默认为False,normalize是是否进行归一化,默认为False。
首先,检查保存文件目录saveMatDir是否存在,如果不存在,则使用os.makedirs函数创建该目录。
接下来,使用os.path.splitext函数获取文件的扩展名,并使用os.path.basename函数获取文件的基本名称。将ptNamePrefix和基本名称连接起来,并将结果赋值给ptName。
然后,调用pointCloud.ptread函数读取文件,并将返回的点云数据赋值给变量p。
接下来,将p赋值给refPt。
该函数没有明确的返回值。它主要用于准备数据并保存到文件中。
相关问题
ptcloud = {'Location':refPt} Info = {'qs':qs,'offset':offset,'Lmax':QLevel,'name':ptName,'levelSID':np.array([Octreelevel.node[-1].nodeid for Octreelevel in Octree])} patchFile = {'patchFile':(np.concatenate((np.expand_dims(DataSturct['Seq'],2),DataSturct['Level'],DataSturct['Pos']),2), ptcloud, Info)} hdf5storage.savemat(os.path.join(saveMatDir,ptName+'.mat'), patchFile, format='7.3', oned_as='row', store_python_metadata=True) DQpt = (pt*qs+offset) return os.path.join(saveMatDir,ptName+'.mat'),DQpt,refPt
这段代码用于将处理后的数据保存为.mat文件,并返回文件路径和一些附加信息。
首先,将refPt存储在一个字典中,键为'Location',值为refPt,即{'Location': refPt}。
然后,创建一个包含一些附加信息的字典Info:
- 'qs'键对应的值为qs,即量化步长。
- 'offset'键对应的值为offset,即数据偏移量。
- 'Lmax'键对应的值为QLevel,即QLevel的值。
- 'name'键对应的值为ptName,即ptName的值。
- 'levelSID'键对应的值为一个数组,其中包含了每个Octreelevel的最后一个节点的nodeid。
接下来,创建一个字典patchFile:
- 'patchFile'键对应的值为一个元组,元组中包含一个三维数组和两个字典。三维数组是通过将DataSturct字典中的'Seq'、'Level'和'Pos'按照第三个维度连接而成,即np.concatenate((np.expand_dims(DataSturct['Seq'],2),DataSturct['Level'],DataSturct['Pos']),2)。两个字典是ptcloud和Info。
然后,使用hdf5storage.savemat函数将patchFile保存为.mat文件。保存的文件路径由saveMatDir和ptName组成,即os.path.join(saveMatDir, ptName+'.mat')。保存格式为'7.3',oned_as参数设置为'row',store_python_metadata参数设置为True。
接下来,计算DQpt,即将pt乘以qs并加上offset,得到量化后的点云数据。
最后,返回保存的.mat文件路径和DQpt、refPt。
这段代码的作用是将处理后的数据保存为.mat文件,并返回一些附加信息以及量化后的点云数据。
if qlevel is not None: qs = (points.max() - points.min())/(2**qlevel-1)
这段代码用于计算量化级别为qlevel时的量化步长。
首先,检查qlevel是否不为None。如果是不为None,则执行以下操作:
- 计算points的最大值和最小值之差,即points.max() - points.min()。
- 计算2的qlevel次方减1的结果,即2**qlevel-1。
- 将最大值和最小值之差除以2**qlevel-1,得到量化步长qs。
这段代码用于根据给定的量化级别计算量化步长,以便在数据处理中进行量化操作。量化步长可以用于将连续的数据离散化为离散值。
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