استخدام Python لاستخراج وتحويل ملفات USD إلى Point Cloud Data

إتقان استخراج قمة ملف USD لتطبيقات Point Cloud

يمكن أن يبدو العمل مع البيانات ثلاثية الأبعاد وكأنه التنقل في متاهة، خاصة عندما تحتاج إلى بيانات قمة دقيقة من ملف USD أو USDA. إذا كنت قد عانيت من قبل مع استخراج غير كامل أو غير دقيق للقمة، فأنت لست وحدك. يواجه العديد من المطورين هذه المشكلة عند نقل التنسيقات ثلاثية الأبعاد لتطبيقات معينة، مثل إنشاء السحابات النقطية. 🌀

أتذكر الوقت الذي اضطررت فيه إلى استخراج بيانات قمة الرأس لمشروع واقع افتراضي. مثلك، واجهت تناقضات في إحداثيات Z، مما أدى إلى نتائج دون المستوى. إنه أمر محبط، ولكن حل هذا التحدي يمكن أن يفتح عالمًا من الإمكانيات لسير العمل ثلاثي الأبعاد لديك. 🛠️

في هذا الدليل، سأرشدك خلال عملية استخراج القمم بدقة باستخدام بايثون ومعالجة الأخطاء الشائعة. سنستكشف أيضًا بديلاً أكثر وضوحًا: تحويل ملفات USD إلى PLY، والتي يمكن بعد ذلك تحويلها إلى سحابة نقطية. سواء كنت تعمل مع AWS Lambda أو بيئات مشابهة، فقد تم تصميم هذا الحل وفقًا للقيود التي تواجهك. 🚀

لذا، إذا كنت حريصًا على تحسين سير عمل البيانات ثلاثية الأبعاد أو ببساطة لديك فضول حول كيفية تعامل Python مع ملفات USD، فأنت في المكان الصحيح. دعونا نتعمق في هذه التحديات ونحولها إلى فرص! 🌟

فهم استخراج قمة الرأس وتحويل الملفات في بايثون

عند العمل باستخدام النمذجة والعرض ثلاثي الأبعاد، غالبًا ما تنشأ الحاجة إلى استخراج بيانات القمة من تنسيقات مثل USD أو USDA. يلبي نص Python الموضح أعلاه هذه الحاجة من خلال الاستفادة من وصف Pixar Universal Scene description (دولار أمريكي) المكتبات. يبدأ البرنامج النصي في جوهره بفتح ملف USD باستخدام الملف الدولار الأمريكي.المرحلة المفتوحة الأمر الذي يقوم بتحميل المشهد ثلاثي الأبعاد إلى الذاكرة. هذه هي الخطوة التأسيسية التي تجعل من الممكن اجتياز الرسم البياني للمشهد ومعالجته. بمجرد تحميل المرحلة، يتكرر البرنامج النصي على جميع العناصر الأولية في المشهد باستخدام المرحلة.اجتياز طريقة تضمن الوصول إلى كل كائن في الملف. 🔍

لتحديد البيانات ذات الصلة، يستخدم البرنامج النصي فحصًا باستخدام prim.IsA(UsdGeom.Mesh)، الذي يعزل الكائنات الهندسية الشبكية. تعتبر الشبكات حيوية لأنها تحتوي على القمم أو "النقاط" التي تحدد شكل النموذج ثلاثي الأبعاد. يتم بعد ذلك الوصول إلى رؤوس هذه الشبكات من خلال الأمر UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get(). ومع ذلك، هناك مشكلة شائعة يواجهها المطورون، كما هو موضح في المشكلة، وهي فقدان الدقة في قيم Z أو عدد أقل من القمم عما كان متوقعًا. يمكن أن يحدث هذا بسبب تبسيط البيانات أو التفسيرات الخاطئة لهيكل الدولار الأمريكي. ولضمان الوضوح، يتم تجميع النقاط المستخرجة أخيرًا في مصفوفة NumPy لمزيد من المعالجة. 💡

يعتمد البرنامج النصي البديل لتحويل ملفات USD إلى تنسيق PLY على نفس المبادئ ولكنه يعمل على توسيع الوظائف من خلال تنسيق بيانات قمة الرأس إلى بنية مناسبة لإنشاء السحابة النقطية. بعد استخراج القمم، يستخدم البرنامج النصي plyfile مكتبة لإنشاء عنصر PLY باستخدام ملف PlyElement.describe طريقة. تحدد هذه الخطوة بنية القمم بتنسيق PLY، مع تحديد إحداثيات x وy وz. ثم تتم كتابة الملف على القرص باستخدام PlyData.write. تضمن هذه الطريقة التوافق مع البرامج أو المكتبات التي تستخدم ملفات PLY للتصور أو المعالجة الإضافية، مثل إنشاء ملفات .las لتطبيقات السحابة النقطية. 🚀

كلا النصين معياريان ومصممان للتعامل مع قيود AWS Lambda، مثل عدم الاعتماد على برامج واجهة المستخدم الرسومية الخارجية مثل Blender أو CloudCompare. بدلًا من ذلك، يركزون على إنجاز المهام برمجيًا باستخدام بايثون. سواء كنت تقوم بأتمتة سير العمل لمسار العرض أو إعداد البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، فقد تم تحسين هذه الحلول لتحقيق الدقة والكفاءة. على سبيل المثال، عندما عملت في مشروع يتطلب إجراء مسح ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي، وفرت لنا أتمتة إنشاء PLY ساعات من العمل اليدوي. يمكن تكييف هذه البرامج النصية، المجهزة بمعالجة قوية للأخطاء، لسيناريوهات مختلفة، مما يجعلها أدوات لا تقدر بثمن للمطورين الذين يعملون مع البيانات ثلاثية الأبعاد. 🌟

from pxr import Usd, UsdGeom
import numpy as np
def extract_points_from_usd(file_path):
    """Extracts 3D points from a USD or USDA file."""
    try:
        stage = Usd.Stage.Open(file_path)
        points = []
        for prim in stage.Traverse():
            if prim.IsA(UsdGeom.Mesh):
                usd_points = UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get()
                if usd_points:
                    points.extend(usd_points)
        return np.array(points)
    except Exception as e:
        print(f"Error extracting points: {e}")
        return None

from pxr import Usd, UsdGeom
from plyfile import PlyData, PlyElement
import numpy as np
def convert_usd_to_ply(input_file, output_file):
    """Converts USD/USDA file vertices into a PLY file."""
    try:
        stage = Usd.Stage.Open(input_file)
        vertices = []
        for prim in stage.Traverse():
            if prim.IsA(UsdGeom.Mesh):
                usd_points = UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get()
                if usd_points:
                    vertices.extend(usd_points)
        ply_vertices = np.array([(v[0], v[1], v[2]) for v in vertices],
                                dtype=[('x', 'f4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f4')])
        el = PlyElement.describe(ply_vertices, 'vertex')
        PlyData([el]).write(output_file)
        print(f"PLY file created at {output_file}")
    except Exception as e:
        print(f"Error converting USD to PLY: {e}")

import unittest
import os
class TestUsdToPlyConversion(unittest.TestCase):
    def test_conversion(self):
        input_file = "test_file.usda"
        output_file = "output_file.ply"
        convert_usd_to_ply(input_file, output_file)
        self.assertTrue(os.path.exists(output_file))
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

تحسين بيانات الملفات بالدولار الأمريكي للتطبيقات ثلاثية الأبعاد

عند العمل مع دولار أمريكي الملفات، أحد الجوانب الأساسية هو فهم البنية الأساسية للتنسيق. تتميز ملفات وصف المشهد العالمي بأنها متعددة الاستخدامات وتدعم البيانات ثلاثية الأبعاد المعقدة، بما في ذلك الأشكال الهندسية والتظليل والرسوم المتحركة. ومع ذلك، قد يكون استخراج بيانات القمم النظيفة لمهام مثل إنشاء السحابة النقطية أمرًا صعبًا بسبب تقنيات التحسين المطبقة داخل ملفات USD، مثل ضغط الشبكة أو التبسيط. ولهذا السبب يعد الاجتياز التفصيلي للرسم البياني للمشهد والوصول إلى سمات الشبكة بشكل صحيح أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق الدقة. 📐

هناك اعتبار رئيسي آخر وهو البيئة التي سيتم فيها تنفيذ البرنامج النصي. على سبيل المثال، يؤدي تشغيل مثل هذه التحويلات في إعداد بدون خادم قائم على السحابة مثل AWS Lambda إلى فرض قيود على تبعيات المكتبة والقدرة الحسابية المتاحة. لذلك يجب أن يركز البرنامج النصي على استخدام مكتبات خفيفة الوزن وخوارزميات فعالة. مزيج من pxr.USD و plyfile تضمن المكتبات التوافق والأداء مع الحفاظ على العملية برمجية وقابلة للتطوير. تجعل هذه الخصائص هذا النهج مثاليًا لأتمتة سير العمل، مثل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة للمشاهد ثلاثية الأبعاد. 🌐

بالإضافة إلى استخراج القمم وإنشاء ملفات PLY، قد يفكر المستخدمون المتقدمون في توسيع هذه البرامج النصية للحصول على وظائف إضافية، مثل الاستخراج العادي أو تعيين النسيج. يمكن أن تؤدي إضافة مثل هذه الإمكانات إلى تحسين الملفات السحابية النقطية التي تم إنشاؤها، مما يجعلها أكثر إفادة وإفادة في التطبيقات النهائية مثل التعلم الآلي أو التأثيرات المرئية. الهدف ليس مجرد حل المشكلة ولكن فتح الأبواب أمام إمكانيات أكثر ثراءً في إدارة الأصول ثلاثية الأبعاد. 🚀