cat vox1_dev* > vox1_dev_wav.zip
时间: 2024-06-04 15:10:43 浏览: 6
This command concatenates all files with the name pattern "vox1_dev*" and saves them as a single zip file named "vox1_dev_wav.zip". The files being concatenated likely contain audio data in WAV format.
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import pcl import numpy as np from mayavi import mlab cloud = pcl.load('laser.pcd') vox = cloud.make_voxel_grid_filter() vox.set_leaf_size(0.01, 0.01, 0.01) cloud_downsampled = vox.filter() seg = cloud_downsampled.make_segmenter() seg.set_model_type(pcl.SACMODEL_PLANE) seg.set_method_type(pcl.SAC_RANSAC) seg.set_distance_threshold(0.01) indices, model = seg.segment() obstacles_cloud = cloud_downsampled.extract(indices, negative=True) mlab.figure(bgcolor=(0.1, 0.1, 0.1)) mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) mlab.points3d(obstacles_cloud[:, 0], obstacles_cloud[:, 1], obstacles_cloud[:, 2], mode='point', color=(1, 0, 0), scale_factor=0.05) mlab.show() 发生如下错误:[pcl::VoxelGrid::applyFilter] Leaf size is too small for the input dataset. Integer indices would overflow.Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\障碍物识别2.py", line 25, in <module> mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) File "pcl\pxi/PointCloud_PointXYZ_180.pxi", line 233, in pcl._pcl.PointCloud.__getitem__ TypeError: an integer is required
这个错误是因为你的点云经过体素滤波后点云数量变少,使用下标索引访问时可能会出现索引越界的问题。可以在代码中加入如下判断来解决这个问题:
```python
if cloud_downsampled.size > 0:
mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05)
if obstacles_cloud.size > 0:
mlab.points3d(obstacles_cloud[:, 0], obstacles_cloud[:, 1], obstacles_cloud[:, 2], mode='point', color=(1, 0, 0), scale_factor=0.05)
```
这段代码会先判断点云是否为空,如果不为空再进行可视化。这样可以避免索引越界的问题。同时也建议在代码中加入一些打印语句来输出点云的数量和其他信息,方便调试。
pcd_vox = o3d.geometry.voxel_down_sample(pcd, voxel_size) AttributeError: module 'open3d.cpu.pybind.geometry' has no attribute 'voxel_down_sample'
如果你使用的是open3D 0.8.0或更早的版本,就无法使用`voxel_down_sample()`函数,因为这个函数是在0.9.0版本中新增的。如果你想使用体素下采样函数,有以下两种方法:
1. 升级到open3D 0.9.0或更高版本。可以使用以下命令升级:
```
pip install open3d --upgrade
```
2. 使用早期版本的体素下采样函数。在open3D 0.8.0及更早的版本中,可以使用`uniform_down_sample()`函数来进行体素下采样。以下是使用`uniform_down_sample()`函数的示例代码:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
# 读入点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("coal.pcd")
# 体素化点云
voxel_size = 0.05 # 体素大小
pcd_down = pcd.uniform_down_sample(every_k_points=int(1/voxel_size))
# 体素化重采样
volume = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(pcd_down, voxel_size)
coal_volume = volume.get_voxels().__len__() * voxel_size ** 3
print("煤堆体积为:", coal_volume, "立方米")
```
以上代码中,使用`uniform_down_sample()`函数对点云进行下采样,然后使用体素化重采样的方法来计算煤堆体积。需要注意的是,`uniform_down_sample()`函数的输入参数是每k个点采样一个点,因此`every_k_points`的输入应该是一个整数。