Python을 사용하여 USD 파일을 추출하고 포인트 클라우드 데이터로 변환

포인트 클라우드 애플리케이션을 위한 USD 파일 정점 추출 마스터하기

3D 데이터 작업은 특히 USD 또는 USDA 파일의 정확한 정점 데이터가 필요한 경우 미로를 탐색하는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 불완전하거나 부정확한 정점 추출로 어려움을 겪은 적이 있다면 혼자가 아닙니다. 포인트 클라우드 생성과 같은 특정 응용 프로그램에 대한 3D 형식을 전환할 때 많은 개발자가 이 문제에 직면합니다. 🌀

가상 현실 프로젝트를 위해 정점 데이터를 추출해야 했던 때가 기억납니다. 여러분과 마찬가지로 저도 Z 좌표의 불일치에 직면하여 수준 이하의 결과를 얻었습니다. 실망스럽긴 하지만 이 문제를 해결하면 3D 워크플로우에 대한 가능성의 세계가 열릴 수 있습니다. 🛠️

이 가이드에서는 Python을 사용하여 꼭짓점을 정확하게 추출하고 일반적인 함정을 해결하는 방법을 안내합니다. 또한 보다 간단한 대안인 USD 파일을 PLY로 변환한 다음 포인트 클라우드로 변환할 수 있는 방법도 살펴보겠습니다. AWS Lambda 또는 유사한 환경을 사용하든 이 솔루션은 제약 조건에 맞게 조정됩니다. 🚀

따라서 3D 데이터 작업 흐름을 최적화하고 싶거나 단순히 Python이 USD 파일을 처리하는 방법에 대해 궁금하다면 잘 찾아오셨습니다. 뛰어들어 이러한 도전을 기회로 바꾸세요! 🌟

Python의 정점 추출 및 파일 변환 이해

3D 모델링 및 렌더링 작업을 할 때 USD 또는 USDA와 같은 형식에서 정점 데이터를 추출해야 하는 경우가 자주 발생합니다. 위에 제공된 Python 스크립트는 강력한 Pixar Universal Scene Description(USD) 도서관. 핵심적으로 스크립트는 다음을 사용하여 USD 파일을 여는 것으로 시작됩니다. Usd.Stage.Open 3D 장면을 메모리에 로드하는 명령입니다. 이는 장면 그래프를 탐색하고 조작할 수 있게 해주는 기본 단계입니다. 스테이지가 로드되면 스크립트는 다음을 사용하여 장면의 모든 프리미티브를 반복합니다. 스테이지.트래버스 메서드를 사용하여 파일의 각 개체에 대한 액세스를 보장합니다. 🔍

관련 데이터를 식별하기 위해 스크립트는 다음과 같은 검사를 사용합니다. prim.IsA(UsdGeom.Mesh), 메쉬 형상 객체를 분리합니다. 메쉬는 3D 모델의 모양을 정의하는 꼭지점 또는 "점"을 포함하므로 매우 중요합니다. 그런 다음 이러한 메시의 정점은 다음 명령을 통해 액세스됩니다. UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get(). 그러나 문제에서 강조된 것처럼 개발자가 직면하는 일반적인 문제 중 하나는 Z 값의 정확도가 떨어지거나 정점 수가 예상보다 적다는 것입니다. 이는 데이터의 단순화 또는 USD 구조의 잘못된 해석으로 인해 발생할 수 있습니다. 명확성을 보장하기 위해 추출된 포인트는 최종적으로 추가 처리를 위해 NumPy 배열로 집계됩니다. 💡

USD 파일을 PLY 형식으로 변환하는 대체 스크립트는 동일한 원칙을 기반으로 하지만 정점 데이터를 포인트 클라우드 생성에 적합한 구조로 형식화하여 기능을 확장합니다. 정점을 추출한 후 스크립트는 플라이파일 라이브러리를 사용하여 PLY 요소를 생성합니다. PlyElement.describe 방법. 이 단계에서는 x, y 및 z 좌표를 지정하여 PLY 형식으로 정점 구조를 정의합니다. 그런 다음 파일은 다음을 사용하여 디스크에 기록됩니다. PlyData.write. 이 방법은 포인트 클라우드 애플리케이션을 위한 .las 파일 생성과 같은 시각화 또는 추가 처리를 위해 PLY 파일을 사용하는 소프트웨어 또는 라이브러리와의 호환성을 보장합니다. 🚀

두 스크립트 모두 모듈식이며 Blender 또는 CloudCompare와 같은 외부 GUI 소프트웨어에 의존하지 않는 등 AWS Lambda의 제약 조건을 처리하도록 설계되었습니다. 대신 Python을 사용하여 프로그래밍 방식으로 작업을 수행하는 데 중점을 둡니다. 렌더링 파이프라인을 위한 워크플로를 자동화하든 AI 훈련을 위한 데이터를 준비하든 이러한 솔루션은 정확성과 효율성에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 실시간 3D 스캐닝이 필요한 프로젝트에서 작업할 때 PLY 생성을 자동화하면 수동 작업 시간이 절약되었습니다. 강력한 오류 처리 기능을 갖춘 이러한 스크립트는 다양한 시나리오에 맞게 조정할 수 있으므로 3D 데이터로 작업하는 개발자에게 귀중한 도구가 됩니다. 🌟

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 애플리케이션을 위한 USD 파일 데이터 최적화

함께 일할 때 USD 파일의 경우 필수적인 측면은 형식의 기본 구조를 이해하는 것입니다. 범용 장면 설명(Universal Scene Description) 파일은 매우 다양하며 형상, 음영 및 애니메이션을 포함한 복잡한 3D 데이터를 지원합니다. 그러나 포인트 클라우드 생성과 같은 작업을 위해 깨끗한 정점 데이터를 추출하는 것은 메쉬 압축 또는 단순화와 같은 USD 파일 내에 적용되는 최적화 기술로 인해 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 장면 그래프를 자세히 탐색하고 메시 속성에 올바르게 액세스하는 것이 정확성을 위해 중요합니다. 📐

또 다른 주요 고려 사항은 스크립트가 실행될 환경입니다. 예를 들어, AWS Lambda와 같은 클라우드 기반 서버리스 설정에서 이러한 변환을 실행하면 라이브러리 종속성과 사용 가능한 컴퓨팅 성능에 제한이 적용됩니다. 따라서 스크립트는 경량 라이브러리와 효율적인 알고리즘을 사용하는 데 중점을 두어야 합니다. 의 조합 pxr.Usd 그리고 플라이파일 라이브러리는 프로세스를 프로그래밍 방식과 확장성을 유지하면서 호환성과 성능을 보장합니다. 이러한 특성으로 인해 이 접근 방식은 3D 장면의 대규모 데이터 세트 처리와 같은 워크플로 자동화에 이상적입니다. 🌐

정점 추출 및 PLY 파일 생성 외에도 고급 사용자는 일반 추출 또는 텍스처 매핑과 같은 추가 기능을 위해 이러한 스크립트를 확장하는 것을 고려할 수 있습니다. 이러한 기능을 추가하면 생성된 포인트 클라우드 파일이 향상되어 기계 학습이나 시각 효과와 같은 다운스트림 애플리케이션에서 더 많은 정보를 제공하고 유용하게 만들 수 있습니다. 목표는 단순히 문제를 해결하는 것이 아니라 3D 자산 관리에 있어 더 풍부한 가능성을 열어주는 것입니다. 🚀