matlab读取ply
要在MATLAB中读取PLY文件，可以使用以下代码： ```matlab % 读取PLY文件 filename = 'example.ply'; % 将此处的文件名替换为你的PLY文件名 [vertices, faces] = read_ply(filename); % 显示顶点和面 figure; plot3(vertices(:,1), vertices(:,2), vertices(:,3), 'o'); hold on; for i = 1:size(faces, 1) plot3(vertices(faces(i, :), 1), vertices(faces(i, :), 2), vertices(faces(i, :), 3), 'r'); end hold off; xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); title('PLY文件的顶点和面'); % 定义read_ply函数 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 % 读取顶点和面的数量 n_vertices = fscanf(fid, 'element vertex %d', [1]); n_faces = fscanf(fid, 'element face %d', [1]); % 读取顶点 vertices = zeros(n_vertices, 3); for i = 1:n_vertices vertices(i, :) = fscanf(fid, '%f %f %f', [1, 2, 3]); end % 读取面 faces = zeros(n_faces, 3); for i = 1:n_faces faces(i, :) = fscanf(fid, '3 %d %d %d', [1, 2, 3]); end % 关闭文件 fclose(fid); end ``` 将上述代码保存为一个MATLAB脚本文件（例如：read_ply.m），然后将你的PLY文件名替换为实际文件名。运行脚本后，它将读取PLY文件并显示顶点和面。 [2024-05-14 15:07:19 | AI写代码神器 | 571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