matlab读取ply格式文件


要在MATLAB中读取PLY格式文件,你可以使用以下代码: ```matlab % 读取PLY文件 function [vertices, faces] = read_ply(filename) fid = fopen(filename, 'r'); if fid == -1 error('无法打开文件'); end % 跳过文件头 while true line = fgetl(fid); if strcmp(line, 'end_header') break; end end % 读取顶点和面数据 vertices = []; faces = []; while true line = fgetl(fid); if feof(fid) break; end % 解析顶点数据 if startsWith(line, 'v ') vertex = str2num(strsplit(line, ' ')); vertices = [vertices; vertex]; end % 解析面数据 if startsWith(line, 'f ') face = str2num(strsplit(line, ' ')) - 1; % 减1是因为MATLAB索引从1开始 faces = [faces; face]; end end fclose(fid); end ``` 使用这个函数,你可以像这样读取一个PLY文件: ```matlab [vertices, faces] = read_ply('example.ply'); ``` [2024-05-14 14:55:52 | AI写代码神器 | 341点数解答]
- clc;clear;close; [trimesh]=func_myp**read('apple2.ply',0); skip=15;%对点云数据降采样 tri=pointcloud(1/skip*trimesh.location(1:skip:end,:)); tri.normal=trimesh.normal(1:skip:end,:); tri.color=trimesh.color(1:skip:end,:); pcshow(tri) pcwrite(tri,"apple2b.pcd"); 没有fun_myp**read函数,对上述代码重新写(208点数解答 | 2024-05-16 10:05:16)202
- clc;clear;close; [trimesh]=func_myp**read('apple2.ply',0); skip=15;%对点云数据降采样 tri=pointcloud(1/skip*trimesh.location(1:skip:end,:)); tri.normal=trimesh.normal(1:skip:end,:); tri.color=trimesh.color(1:skip:end,:); pcshow(tri) pcwrite(tri,"apple2b.pcd"); 没有fun_myp**read函数,对上述代码重新写(259点数解答 | 2024-05-16 10:05:58)215
- clc;clear;close; [trimesh]=func_myp**read('apple2.ply',0); skip=15;%对点云数据降采样 tri=pointcloud(1/skip*trimesh.location(1:skip:end,:)); tri.normal=trimesh.normal(1:skip:end,:); tri.color=trimesh.color(1:skip:end,:); pcshow(tri) pcwrite(tri,"apple2b.pcd"); 没有fun_myp**read函数,对上述代码重新写(311点数解答 | 2024-05-16 10:06:38)258
- clc;clear;close; [trimesh]=func_myp**read('apple2.ply',0); skip=15;%对点云数据降采样 tri=pointcloud(1/skip*trimesh.location(1:skip:end,:)); tri.normal=trimesh.normal(1:skip:end,:); tri.color=trimesh.color(1:skip:end,:); pcshow(tri) pcwrite(tri,"apple2b.pcd"); 没有fun_myp**read函数,对上述代码重新写成matlab(473点数解答 | 2024-05-16 10:07:33)209
- java调用python接口使用的string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); 传入的中文是乱码(160点数解答 | 2024-06-06 17:18:39)260
- java调用python接口使用的 string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); 传入的中文变成了乱码(344点数解答 | 2024-06-06 17:19:55)369
- java调用python接口使用的 string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); java传入的中文值变成了乱码(264点数解答 | 2024-06-06 17:27:09)235
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)163
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)191
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)227
- dsp280039 读取 0x0007 020C (471点数解答 | 2025-08-13 09:14:51)31
- dsp280039 读取 uid (616点数解答 | 2025-08-13 09:16:39)34