import open3d as o3d import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) data = np.load('D:/Informer2020-main/results/informer_ETTh1_ftMS_sl192_ll96_pl48_dm512_nh8_el2_dl1_df2048_atprob_fc5_ebtimeF_dtTrue_mxTrue_test_0/pred.npy') b = np.array([1 , 1, 1]) np.savetxt('./scene.txt', data[:,:3]/b) pcd =o3d.io.read_point_cloud('./scene.txt', format='xyz') print(pcd)

这段代码的作用是从.npy文件中读取数据，将前三列 / 1 1 1 归一化，然后将其保存到文件scene.txt中，并使用Open3D库将其读入并打印出来。

其中，np.load()函数读取.npy文件并返回一个numpy数组。然后使用numpy的savetxt()函数将该数组的前三列 / 1 1 1 归一化并保存到文件scene.txt中。最后，使用Open3D库的read_point_cloud()函数从scene.txt文件中读取点云数据，并打印出来。

但是，这段代码存在一个问题：在读取点云数据时，使用的格式是'xyz'，这意味着每行只有三个数字，而.npy文件中可能包含多个属性。因此，你需要根据.npy文件的实际情况来确定正确的读取格式。

相关问题

np.set_printoptions(suppress=True, precision=4)

np.set_printoptions函数用于设置NumPy数组的打印选项。

suppress=True：表示禁用科学计数法，比如将1.23e+05转换为123000。

precision=4：表示保留4位小数。

所以np.set_printoptions(suppress=True, precision=4)意思是将NumPy数组打印时不使用科学计数法，并且保留4位小数。

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.Rodrigues()` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵，使用 `np.array()` 函数将平移向量转换为平移矩阵。修改代码如下：

import cv2 
import numpy as np 

chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 
objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) 

img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) 
if ret == True: 
    cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) 

    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) 

    # 打印相机内部参数和畸变系数 
    print("相机内部参数：") 
    np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) 
    print(mtx) 
    print("畸变系数：") 
    np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) 
    print(dist) 

    # 将旋转向量转换为旋转矩阵 
    R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs[0]) 

    # 打印旋转矩阵和平移矩阵 
    print("旋转矩阵：") 
    np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) 
    print(R) 
    print("平移矩阵：") 
    np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) 
    print(np.array(tvecs[0]).reshape(3,1))

这样，就将旋转向量和平移向量转换为了旋转矩阵和平移矩阵。