3次元点集合データ(ポイントクラウド)の解析

この文章で解説するのは

  1. 3次元の点データからパーシステント図を計算する
  2. その図をパラメータを変えながら可視化する
  3. 各birth/death timeを抽出する
  4. 逆解析を行う

の4つです。ここまではおよそどのようなポイントクラウドデータでも 共通ですので、ここまでできるようになると良いでしょう。

パーシステント図の計算

対称となるデータは pointcloud.txt というファイルです。これを解析してみましょう。

まず最初に、必要なライブラリをインポートします。

データを np.loadtxt で読みこみます。

まずは pointcloud の情報を調べてみましょう.

データは 1000x3 の配列です.これは3次元の点が1000個あることを意味します. またX,Y,Z座標の最大最小を見るとデータは$[0, 1]\times[0, 1]\times[0, 1]$という立方体に分布していることがわかります. この点を可視化してみます.