本文主要以做坐标点为例。
我们知道python对数据的处理主要是以numpy的形式
一般三维空间坐标的矩阵在python中为
[[x1, y1, z1],
[x2, y2, z2],
...
...
...
[xn, yn, zn]]
然后可以通过工具包绘制三维散点图，如下
总归python只是一个数据处理工具，npy格式的数据并不能被专门的3D处理软件读取。因此我们需要将点云数据写入3D文件中，本文将介绍其中一种——ply
文件说明，有助于数据提取时的理解。这一部分借鉴3D基本知识PLY格式
参考：PLY格式介绍与读取
PLY是一种电脑档案格式，全名为多边形档案（Polygon File Format）或 斯坦福三角形档案（Stanford Triangle
Format）。格式组成：
头：声明数据格式，规定和点和面片的数据内容
点：点的数据内容（坐标x,y,z 颜色r,g,b等）
线：线的数据内容（组成线的点序号索引，颜色等）
面片：面片的数据内容（组成面的点序号索引，颜色等）
举例：
ply
format ascii 1.0
//数据保存格式，三类
//format ascii 1.0
//format binary_little_endian 1.0
//format binary_big_endian 1.0
element vertex 8 //元素：顶点 个数为8
property float x
property float y
property float z //顶点格式：依次为x,yz坐标
element edge 6 //元素：边 6条
property int vertex1
property int vertex2
property uchar red
property uchar green
property uchar blue //边存储格式为： 顶点id 1，2，颜色r,g,b
end_header //头，以end_header结束
0.194585 0.0202505 -0.654565
0.393574 0.0181872 -0.634588
0.196413 0.220227 -0.652125
0.174584 0.0180056 -0.455581
0.811062 -0.0294865 -0.551833
0.991697 -0.0650619 -0.473697
0.845413 0.167279 -0.541659
0.73238 -0.0252545 -0.368009 //点内容，8个顶点（x,y,z）坐标
0 1 255 0 0
0 2 0 255 0
0 3 0 0 255
4 5 255 0 0
4 6 0 255 0
4 7 0 0 255 //6条边，（id1,id2,r,g,b）
import numpy as np
# Function to create point cloud file
def create_output(vertices, colors, filename):
colors = colors.reshape(-1, 3)
vertices = np.hstack([vertices.reshape(-1, 3), colors])
np.savetxt(filename, vertices, fmt='%f %f %f %d %d %d') # 必须先写入，然后利用write()在头部插入ply header
ply_header = '''ply
format ascii 1.0
element vertex %(vert_num)d
property float x
property float y
property float z
property uchar red
property uchar green
property uchar blue
end_header
\n
'''
with open(filename, 'r+') as f:
old = f.read()
f.seek(0)
f.write(ply_header % dict(vert_num=len(vertices)))
f.write(old)
if __name__ == '__main__':
# Define name for output file
output_file = 'Andre_Agassi_0015.ply'
a = np.load("Andre_Agassi_0015.npy")
b = np.float32(a)
# 43867是我的点云的数量，用的时候记得改成自己的
one = np.ones((43867,3))
one = np.float32(one)*255
# points_3D = np.array([[1,2,3],[3,4,5]]) # 得到的3D点（x，y，z），即2个空间点
# colors = np.array([[0, 255, 255], [0, 255, 255]]) #给每个点添加rgb
# Generate point cloud
print("\n Creating the output file... \n")
# create_output(points_3D, colors, output_file)
create_output(b, one, output_file)
最终三维坐标就保存在ply中了
代码中的color是每个坐标点对应的纹理色彩，可自行设置
用meshlab打开我们生成的ply的效果如下：
博主自2021年6月硕士毕业后将不再继续三维人脸方面的相关工作，同时edu邮箱也不再继续使用。即日起将不再为各位看官单独提供点云文件。现提供网盘下载方式：
链接：https://pan.baidu.com/s/1RQIyY2rC2jOXNyJ3zPxugQ
提取码：rkby
若上述网盘无法下载，可向评论区的小伙伴寻求帮助，先前留言的同学，我都通过邮箱发送了相关文件。
因签署了协议，手上的几个数据集都是不能公开的，不过同学们可以下载国内的一个免费数据集——CASIA-3D。
感谢大家一致以来的关注，之后会从事其他方面的研究，会继续分享我在实验中遇到的干货。