Pythoni kasutamine USD-failide ekstraheerimiseks ja teisendamiseks punktipilveandmeteks

USD-faili tipu ekstraheerimise valdamine punktipilverakenduste jaoks

3D-andmetega töötamine võib tunduda nagu labürindis navigeerimine, eriti kui vajate USD või USDA faili täpseid tipuandmeid. Kui olete kunagi võidelnud mittetäieliku või ebatäpse tipu ekstraheerimisega, pole te üksi. Paljud arendajad puutuvad selle probleemiga kokku konkreetsete rakenduste jaoks 3D-vormingute üleviimisel, näiteks punktipilvede loomisel. 🌀

Mäletan aega, mil pidin virtuaalreaalsuse projekti jaoks tippude andmeid ekstraheerima. Nagu teiegi, seisin silmitsi Z-koordinaatide lahknevustega, mis tõid kaasa väiksemaid tulemusi. See on masendav, kuid selle väljakutse lahendamine võib teie 3D-töövoogude jaoks avada palju võimalusi. 🛠️

Selles juhendis juhendan teid Pythoni abil tippude täpse eraldamise ja tavaliste lõksude lahendamisel. Uurime ka lihtsamat alternatiivi: USD-failide teisendamine PLY-vormingusse, mida saab seejärel teisendada punktipilveks. Olenemata sellest, kas töötate AWS Lambda või sarnaste keskkondadega, on see lahendus teie piirangutele kohandatud. 🚀

Seega, kui soovite oma 3D-andmete töövooge optimeerida või lihtsalt soovite teada, kuidas Python USD-faile käsitleb, olete õiges kohas. Sukeldume ja muudame need väljakutsed võimalusteks! 🌟

Vertexi ekstraheerimise ja failide teisendamise mõistmine Pythonis

3D-modelleerimise ja -renderdamisega töötades tekib sageli vajadus tippude andmete väljavõtmiseks sellistest vormingutest nagu USD või USDA. Ülaltoodud Pythoni skript rahuldab selle vajaduse, võimendades võimsat Pixari universaalset stseenikirjeldust (USD) raamatukogud. Põhimõtteliselt algab skript USD-faili avamisega, kasutades Usd.Stage.Open käsk, mis laadib 3D-stseeni mällu. See on põhietapp, mis võimaldab stseenigraafikut läbida ja sellega manipuleerida. Kui etapp on laaditud, kordab skript stseeni kõiki primitiive kasutades etapp.Traavers meetod, tagades juurdepääsu igale failis olevale objektile. 🔍

Asjakohaste andmete tuvastamiseks kasutab skript kontrolli koos prim.IsA(UsdGeom.Mesh), mis isoleerib võrgugeomeetria objektid. Võrgusilmad on üliolulised, kuna need sisaldavad tippe või "punkte", mis määravad 3D-mudeli kuju. Nende võrkude tippudele pääseb seejärel juurde käsu kaudu UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get(). Kuid üks levinud probleem, millega arendajad kokku puutuvad, nagu probleemis rõhutatakse, on Z-väärtuste täpsuse kadu või oodatust vähem tippe. See võib juhtuda andmete lihtsustuste või USD struktuuri väärtõlgenduste tõttu. Selguse tagamiseks liidetakse ekstraheeritud punktid lõpuks edasiseks töötlemiseks NumPy massiivi. 💡

Alternatiivne skript USD-failide PLY-vormingusse teisendamiseks põhineb samadel põhimõtetel, kuid laiendab funktsionaalsust, vormindades tipuandmed punktipilvede genereerimiseks sobivasse struktuuri. Pärast tippude eraldamist kasutab skript plyfile teek, et luua PLY element kasutades PlyElement.kirjelda meetod. See samm määratleb tippude struktuuri PLY-vormingus, täpsustades x-, y- ja z-koordinaadid. Seejärel kirjutatakse fail kettale PlyData.write. See meetod tagab ühilduvuse tarkvara või raamatukogudega, mis kasutavad visualiseerimiseks või edasiseks töötlemiseks PLY-faile, näiteks punktipilverakenduste jaoks .las-failide loomine. 🚀

Mõlemad skriptid on modulaarsed ja loodud AWS Lambda piirangutega toimetulemiseks, näiteks välisele GUI tarkvarale nagu Blender või CloudCompare mitte tuginemine. Selle asemel keskenduvad nad Pythoni abil ülesannete programmilisele täitmisele. Ükskõik, kas automatiseerite renderdamiskonveieri töövooge või valmistate ette andmeid tehisintellekti koolituseks, need lahendused on optimeeritud täpsuse ja tõhususe tagamiseks. Näiteks kui töötasin reaalajas 3D-skannimist nõudva projekti kallal, säästis PLY loomise automatiseerimine meile tunde käsitsi tööd. Neid tugeva veakäsitlusega varustatud skripte saab kohandada erinevate stsenaariumide jaoks, muutes need hindamatuteks tööriistadeks 3D-andmetega töötavatele arendajatele. 🌟

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()

USD-failiandmete optimeerimine 3D-rakenduste jaoks

Töötades koos USD failid, oluline aspekt on vormingu aluseks oleva struktuuri mõistmine. Universaalsed stseenikirjelduse failid on väga mitmekülgsed ja toetavad keerulisi 3D-andmeid, sealhulgas geomeetriat, varjutamist ja animatsiooni. Puhaste tipuandmete ekstraheerimine selliste ülesannete jaoks nagu punktipilve loomine võib aga olla keeruline USD-failides kasutatavate optimeerimistehnikate (nt võrgusilma tihendamine või lihtsustamine) tõttu. Seetõttu on stseeni graafiku üksikasjalik läbimine ja võrguatribuutidele õige juurdepääs täpsuse jaoks ülioluline. 📐

Teine oluline kaalutlus on keskkond, kus skript käivitatakse. Näiteks selliste konversioonide käitamine pilvepõhises serverita seadistuses, nagu AWS Lambda, seab piirangud teegi sõltuvustele ja saadaolevale arvutusvõimsusele. Seetõttu peab skript keskenduma kergete teekide ja tõhusate algoritmide kasutamisele. Kombinatsioon pxr.Usd ja plyfile teegid tagab ühilduvuse ja jõudluse, hoides samal ajal protsessi programmilise ja skaleeritavana. Need omadused muudavad selle lähenemisviisi ideaalseks töövoogude automatiseerimiseks, näiteks suurte 3D-stseenide andmekogumite töötlemiseks. 🌐

Lisaks tippude ekstraheerimisele ja PLY-failide genereerimisele võivad kogenud kasutajad kaaluda nende skriptide laiendamist täiendavate funktsioonide jaoks, nagu tavaline ekstraheerimine või tekstuuri kaardistamine. Selliste võimaluste lisamine võib täiustada loodud punktipilvefaile, muutes need informatiivsemaks ja kasulikumaks järgmistes rakendustes, nagu masinõpe või visuaalsed efektid. Eesmärk ei ole lihtsalt probleemi lahendada, vaid avada uksi rikkalikumatele võimalustele 3D-varade haldamisel. 🚀