return _nx.concatenate(expanded_arrays, axis=axis, out=out) File "<__array_function__ internals>", line 180, in concatenate numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 3.67 GiB for an array with shape (16, 3, 4530, 4530) and data type float32

时间: 2023-06-08 07:05:35 浏览: 113

concatenate_clouds.zip_PCD_clouds_pcd 合并

在3D点云处理领域，Point Cloud Data (PCD) 文件格式是一种常用的数据存储标准，它允许用户存储、传输和处理3D空间中的点集。当你有多个PCD文件需要合并时，通常是为了整合来自不同源或不同时间点的数据，形成一个连续的、统一的3D场景。本篇文章将详细介绍如何通过编程方式，特别是在C++环境下，实现PCD文件的合并。我们需要了解`concatenate_clouds.cpp`这个文件，它是实现PCD文件合并的源代码。在这个程序中，一般会使用PCL（Point Cloud Library）库，这是一个强大的开源库，专门用于处理3D点云数据。PCL提供了丰富的API和工具，使得读取、操作和写入PCD文件变得非常简单。以下是PCD文件合并的基本步骤： 1. **导入PCL库**：在C++代码中，首先需要包含PCL库的相关头文件，如`#include <pcl/io/pcd_io.h>`用于读写PCD文件，`#include <pcl/point_types.h>`定义点云数据类型。 2. **定义点云结构**：PCL库中的`pcl::PointCloud`类是表示点云的主要数据结构。例如，你可以定义一个`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>`实例来存储XYZ坐标点。 3. **读取PCD文件**：使用`pcl::io::loadPCDFile`函数读取每个单独的PCD文件到对应的`pcl::PointCloud`对象中。例如： ```cpp pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud1, cloud2; pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("path_to_cloud1.pcd", cloud1); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("path_to_cloud2.pcd", cloud2); ``` 4. **合并点云**：将多个点云合并为一个大的点云，可以直接将一个点云对象的点复制到另一个对象中，或者使用`pcl::concatenatePointCloud`函数，如下所示： ```cpp pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> merged_cloud; pcl::concatenatePointCloud(cloud1, cloud2, merged_cloud); ``` 5. **处理重复点**：在合并过程中，可能需要去除重复的点，这可以通过使用`pcl::removeDuplicates`函数实现。 6. **写入合并后的PCD文件**：使用`pcl::io::savePCDFile`将合并后的点云保存为新的PCD文件： ```cpp pcl::io::savePCDFileASCII("merged_cloud.pcd", merged_cloud); ``` 除了上述基本步骤，还可以进行其他高级操作，如滤波、特征提取、表面重建等，这些功能都在PCL库中得到支持。在实际应用中，可能需要根据具体需求对点云进行预处理或后处理，以优化结果或减少计算复杂性。 `concatenate_clouds.cpp`程序通过PCL库实现了PCD文件的合并，这个过程包括读取单个文件、合并点云数据以及保存合并后的文件。理解这个过程对于在3D点云处理中进行数据整合和分析至关重要。

看起来您在尝试使用numpy中的concatenate函数将几个数组合并成一个大数组，但是由于内存错误，无法分配足够的内存来创建这个大数组。您可以尝试减少数组的数量或大小，或者增加系统内存以解决此问题。

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return _nx.concatenate(expanded_arrays, axis=axis, out=out) File "<__array_function__ internals>", line 180, in concatenate numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 3.67 GiB for an array with shape (16, 3, 4530, 4530) and data type float32

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input_data = np.concatenate(data_list, axis=3)

seq_list = np.concatenate(seq_list, axis=0)

y_prob = np.concatenate(y_prob, axis=0)啥意思

if len(frame_buffer) >= 2: # 将两次裁剪后的图像拼接 concat_frame = np.concatenate(frame_buffer, axis=1)

data = np.concatenate(data_list, axis=0)

代码解析：data = np.concatenate(data_list, axis=0)

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