ক্লাউড ডেটা পয়েন্টে USD ফাইলগুলি এক্সট্র্যাক্ট এবং রূপান্তর করতে পাইথন ব্যবহার করা

পয়েন্ট ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনের জন্য USD ফাইল ভার্টেক্স এক্সট্রাকশন মাস্টারিং

3D ডেটার সাথে কাজ করা একটি গোলকধাঁধায় নেভিগেট করার মতো অনুভব করতে পারে, বিশেষ করে যখন আপনার একটি USD বা USDA ফাইল থেকে সুনির্দিষ্ট ভার্টেক্স ডেটার প্রয়োজন হয়৷ আপনি যদি কখনও অসম্পূর্ণ বা ভুল শীর্ষবিন্দু নিষ্কাশনের সাথে লড়াই করে থাকেন তবে আপনি একা নন। পয়েন্ট ক্লাউড তৈরি করার মতো নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য 3D ফর্ম্যাটগুলি পরিবর্তন করার সময় অনেক বিকাশকারী এই সমস্যার সম্মুখীন হন। 🌀

আমি একটি সময় মনে করি যখন আমাকে ভার্চুয়াল রিয়েলিটি প্রকল্পের জন্য ভার্টেক্স ডেটা বের করতে হয়েছিল। আপনার মত, আমি Z-কোঅর্ডিনেটে অসঙ্গতির সম্মুখীন হয়েছি, যার ফলে সাবপার ফলাফল হয়েছে। এটি হতাশাজনক, কিন্তু এই চ্যালেঞ্জটি সমাধান করা আপনার 3D কর্মপ্রবাহের জন্য সম্ভাবনার বিশ্বকে আনলক করতে পারে। 🛠️

এই নির্দেশিকায়, আমি আপনাকে পাইথন ব্যবহার করে সঠিকভাবে শীর্ষবিন্দু বের করার এবং সাধারণ সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার মাধ্যমে নিয়ে যাব। আমরা আরও সহজতর বিকল্প অন্বেষণ করব: USD ফাইলগুলিকে PLY তে রূপান্তর করা, যা পরে একটি পয়েন্ট ক্লাউডে রূপান্তরিত হতে পারে। আপনি AWS Lambda বা অনুরূপ পরিবেশের সাথে কাজ করছেন কিনা, এই সমাধানটি আপনার সীমাবদ্ধতার জন্য তৈরি করা হয়েছে। 🚀

সুতরাং, আপনি যদি আপনার 3D ডেটা ওয়ার্কফ্লোগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে আগ্রহী হন বা পাইথন কীভাবে USD ফাইলগুলি পরিচালনা করে সে সম্পর্কে কেবল কৌতূহলী হন, আপনি সঠিক জায়গায় আছেন৷ আসুন ডুব দিয়ে সেই চ্যালেঞ্জগুলোকে সুযোগে পরিণত করি! 🌟

পাইথনে ভার্টেক্স এক্সট্রাকশন এবং ফাইল রূপান্তর বোঝা

3D মডেলিং এবং রেন্ডারিং এর সাথে কাজ করার সময়, USD বা USDA এর মত ফরম্যাট থেকে ভার্টেক্স ডেটা বের করার প্রয়োজন প্রায়ই দেখা দেয়। উপরে দেওয়া পাইথন স্ক্রিপ্টটি শক্তিশালী পিক্সার ইউনিভার্সাল সিন বর্ণনা (USD) লাইব্রেরি। এর মূল অংশে, স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে USD ফাইল খোলার মাধ্যমে শুরু হয় USd.Stage.Open কমান্ড, যা মেমরিতে 3D দৃশ্য লোড করে। এটি এমন একটি মৌলিক পদক্ষেপ যা দৃশ্যের গ্রাফটি অতিক্রম করা এবং ম্যানিপুলেট করা সম্ভব করে তোলে। একবার স্টেজ লোড হয়ে গেলে, স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে দৃশ্যের সমস্ত আদিমতার উপর পুনরাবৃত্তি করে মঞ্চ পদ্ধতি, ফাইলের প্রতিটি বস্তুর অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে। 🔍

প্রাসঙ্গিক ডেটা সনাক্ত করতে, স্ক্রিপ্টটি একটি চেক ব্যবহার করে prim.IsA(UsdGeom.Mesh), যা জাল জ্যামিতি বস্তুকে বিচ্ছিন্ন করে। মেশগুলি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এতে শীর্ষবিন্দু বা "বিন্দু" থাকে যা 3D মডেলের আকৃতি নির্ধারণ করে। এই জালগুলির শীর্ষবিন্দুগুলি তারপর কমান্ডের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা হয় USdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get(). যাইহোক, একটি সাধারণ সমস্যা ডেভেলপারদের সম্মুখীন হয়, যেমনটি সমস্যাটিতে হাইলাইট করা হয়েছে, তা হল Z-মানে নির্ভুলতা হারানো বা প্রত্যাশার চেয়ে কম শীর্ষবিন্দু। ডেটার সরলীকরণ বা USD কাঠামোর ভুল ব্যাখ্যার কারণে এটি ঘটতে পারে। স্পষ্টতা নিশ্চিত করতে, নিষ্কাশিত পয়েন্টগুলি শেষ পর্যন্ত আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি NumPy অ্যারেতে একত্রিত করা হয়। 💡

USD ফাইলগুলিকে PLY ফরম্যাটে রূপান্তর করার বিকল্প স্ক্রিপ্ট একই নীতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করে কিন্তু ভারটেক্স ডেটাকে পয়েন্ট ক্লাউড জেনারেশনের জন্য উপযুক্ত একটি কাঠামোতে ফর্ম্যাট করে কার্যকারিতা প্রসারিত করে। শীর্ষবিন্দুগুলি বের করার পরে, স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে plyfile লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি PLY উপাদান তৈরি করতে PlyElement.describe পদ্ধতি এই ধাপটি X, y, এবং z স্থানাঙ্ক নির্দিষ্ট করে, PLY বিন্যাসে শীর্ষবিন্দুর গঠন সংজ্ঞায়িত করে। তারপর ফাইলটি ডিস্কে লেখা হয় PlyData.write. এই পদ্ধতিটি সফ্টওয়্যার বা লাইব্রেরিগুলির সাথে সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বা আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য PLY ফাইলগুলি ব্যবহার করে, যেমন পয়েন্ট ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য .las ফাইল তৈরি করা৷ 🚀

উভয় স্ক্রিপ্ট মডুলার এবং AWS Lambda-এর সীমাবদ্ধতাগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন ব্লেন্ডার বা ক্লাউডকম্পেয়ারের মতো বাহ্যিক GUI সফ্টওয়্যারের উপর নির্ভর না করা। পরিবর্তে, তারা পাইথনের সাথে প্রোগ্রামগতভাবে কাজগুলি অর্জনের উপর ফোকাস করে। আপনি রেন্ডারিং পাইপলাইনের জন্য ওয়ার্কফ্লো স্বয়ংক্রিয় করছেন বা AI প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করছেন না কেন, এই সমাধানগুলি নির্ভুলতা এবং দক্ষতার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যখন আমি একটি প্রকল্পে কাজ করেছি যার জন্য রিয়েল-টাইম 3D স্ক্যানিং প্রয়োজন, তখন PLY স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করা আমাদের ম্যানুয়াল কাজের ঘন্টা বাঁচিয়েছিল। এই স্ক্রিপ্টগুলি, শক্তিশালী ত্রুটি পরিচালনার সাথে সজ্জিত, বিভিন্ন পরিস্থিতির জন্য অভিযোজিত হতে পারে, যা 3D ডেটা নিয়ে কাজ করা বিকাশকারীদের জন্য অমূল্য সরঞ্জাম তৈরি করে৷ 🌟

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()

3D অ্যাপ্লিকেশনের জন্য USD ফাইল ডেটা অপ্টিমাইজ করা হচ্ছে

সাথে কাজ করার সময় USD ফাইল, একটি অপরিহার্য দিক হল বিন্যাসের অন্তর্নিহিত কাঠামো বোঝা। ইউনিভার্সাল দৃশ্য বর্ণনা ফাইলগুলি অত্যন্ত বহুমুখী এবং জ্যামিতি, শেডিং এবং অ্যানিমেশন সহ জটিল 3D ডেটা সমর্থন করে। যাইহোক, পয়েন্ট ক্লাউড জেনারেশনের মতো কাজের জন্য ক্লিন ভার্টেক্স ডেটা বের করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে অপ্টিমাইজেশান কৌশলের কারণে যা USD ফাইলের মধ্যে প্রয়োগ করা হয়, যেমন মেশ কম্প্রেশন বা সরলীকরণ। এই কারণেই দৃশ্যের গ্রাফের বিস্তারিত ট্রাভার্সাল এবং সঠিকভাবে জাল বৈশিষ্ট্যগুলি অ্যাক্সেস করা নির্ভুলতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। 📐

আরেকটি মূল বিবেচনা হল পরিবেশ যেখানে স্ক্রিপ্ট কার্যকর হবে। উদাহরণস্বরূপ, AWS Lambda-এর মতো ক্লাউড-ভিত্তিক সার্ভারবিহীন সেটআপে এই ধরনের রূপান্তর চালানো লাইব্রেরি নির্ভরতা এবং উপলব্ধ গণনা ক্ষমতার উপর বিধিনিষেধ আরোপ করে। তাই স্ক্রিপ্টটি অবশ্যই লাইটওয়েট লাইব্রেরি এবং দক্ষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করার উপর ফোকাস করতে হবে। এর সমন্বয় pxr.Usd এবং plyfile লাইব্রেরিগুলি প্রক্রিয়া প্রোগ্রামেটিক এবং মাপযোগ্য রাখার সময় সামঞ্জস্য এবং কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি কর্মপ্রবাহ স্বয়ংক্রিয় করার জন্য পদ্ধতিকে আদর্শ করে তোলে, যেমন 3D দৃশ্যের বড় ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণ। 🌐

শীর্ষবিন্দুগুলি নিষ্কাশন করা এবং PLY ফাইল তৈরি করার পাশাপাশি, উন্নত ব্যবহারকারীরা সাধারণ নিষ্কাশন বা টেক্সচার ম্যাপিংয়ের মতো অতিরিক্ত কার্যকারিতার জন্য এই স্ক্রিপ্টগুলিকে প্রসারিত করার কথা বিবেচনা করতে পারে। এই ধরনের ক্ষমতা যুক্ত করা জেনারেটেড পয়েন্ট ক্লাউড ফাইলগুলিকে উন্নত করতে পারে, যা মেশিন লার্নিং বা ভিজ্যুয়াল এফেক্টের মতো ডাউনস্ট্রিম অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে তাদের আরও তথ্যপূর্ণ এবং দরকারী করে তোলে। লক্ষ্যটি কেবল একটি সমস্যা সমাধান করা নয় বরং 3D সম্পদ পরিচালনায় আরও সমৃদ্ধ সম্ভাবনার দ্বার উন্মুক্ত করা। 🚀