Python naudojimas USD failams išgauti ir konvertuoti į Point Cloud duomenis

USD failo viršūnių ištraukimo įvaldymas taškinių debesų programoms

Darbas su 3D duomenimis gali atrodyti kaip naršymas labirinte, ypač kai reikia tikslių viršūnių duomenų iš USD arba USDA failo. Jei kada nors susidūrėte su neišsamiu ar netiksliu viršūnių ištraukimu, nesate vieni. Daugelis kūrėjų susiduria su šia problema perkeldami 3D formatus konkrečioms programoms, pvz., kurdami taškų debesis. 🌀

Prisimenu laiką, kai turėjau išgauti viršūnių duomenis virtualios realybės projektui. Kaip ir jūs, aš susidūriau su Z koordinačių neatitikimais, dėl kurių rezultatai buvo mažesni. Apmaudu, bet išsprendę šį iššūkį galite atverti daugybę galimybių jūsų 3D darbo eigoms. 🛠️

Šiame vadove paaiškinsiu, kaip tiksliai išgauti viršūnes naudojant Python ir įveikti įprastas klaidas. Taip pat išnagrinėsime paprastesnę alternatyvą: konvertuoti USD failus į PLY, kuriuos vėliau galima paversti taškų debesimi. Nesvarbu, ar dirbate su AWS Lambda, ar panašia aplinka, šis sprendimas pritaikytas jūsų apribojimams. 🚀

Taigi, jei norite optimizuoti savo 3D duomenų darbo eigą arba tiesiog smalsu, kaip Python tvarko USD failus, esate tinkamoje vietoje. Pasinerkime ir tuos iššūkius paverskime galimybėmis! 🌟

Vertex ištraukimo ir failų konvertavimo supratimas naudojant Python

Dirbant su 3D modeliavimu ir atvaizdavimu, dažnai iškyla poreikis išgauti viršūnių duomenis iš tokių formatų kaip USD ar USDA. Aukščiau pateiktas Python scenarijus patenkina šį poreikį, naudodamas galingą Pixar Universal Scene Description (USD) bibliotekos. Iš esmės scenarijus prasideda atidarant USD failą naudojant Usd.Stage.Open komanda, kuri įkelia 3D sceną į atmintį. Tai yra pagrindinis žingsnis, leidžiantis pereiti ir manipuliuoti scenos grafiku. Kai scena įkeliama, scenarijus kartoja visus scenos primityvus, naudodamas etapas.Traversas metodas, užtikrinantis prieigą prie kiekvieno failo objekto. 🔍

Siekdamas nustatyti atitinkamus duomenis, scenarijus naudoja čekį su prim.IsA(UsdGeom.Mesh), kuris išskiria tinklelio geometrijos objektus. Tinkleliai yra gyvybiškai svarbūs, nes juose yra viršūnių arba „taškų“, kurie apibrėžia 3D modelio formą. Tada šių tinklų viršūnės pasiekiamos per komandą UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get(). Tačiau viena dažna problema, su kuria susiduria kūrėjai, kaip pabrėžta šioje problemoje, yra Z reikšmių tikslumo praradimas arba mažesnis viršūnių skaičius, nei tikėtasi. Taip gali nutikti dėl duomenų supaprastinimo arba klaidingos USD struktūros interpretacijos. Siekiant užtikrinti aiškumą, išgauti taškai galiausiai sujungiami į NumPy masyvą tolesniam apdorojimui. 💡

Alternatyvus USD failų konvertavimo į PLY formatą scenarijus remiasi tais pačiais principais, tačiau išplečia funkcionalumą suformatuodamas viršūnių duomenis į struktūrą, tinkamą taškinių debesų generavimui. Išskleidęs viršūnes, scenarijus naudoja plyfile biblioteką, kad sukurtumėte PLY elementą naudodami PlyElement.apibūdinti metodas. Šis žingsnis apibrėžia viršūnių struktūrą PLY formatu, nurodydamas x, y ir z koordinates. Tada failas įrašomas į diską su PlyData.write. Šis metodas užtikrina suderinamumą su programine įranga arba bibliotekomis, kurios naudoja PLY failus vizualizacijai ar tolesniam apdorojimui, pavyzdžiui, kuriant .las failus taškinių debesų programoms. 🚀

Abu scenarijai yra moduliniai ir skirti valdyti AWS Lambda apribojimus, pvz., nepasikliauti išorine GUI programine įranga, tokia kaip „Blender“ ar „CloudCompare“. Vietoj to, jie daugiausia dėmesio skiria programiniam užduočių įgyvendinimui naudojant Python. Nesvarbu, ar automatizuojate atvaizdavimo dujotiekio darbo eigas, ar ruošiate duomenis dirbtinio intelekto mokymui, šie sprendimai yra optimizuoti siekiant tikslumo ir efektyvumo. Pavyzdžiui, kai dirbau su projektu, kuriam reikalingas 3D skenavimas realiuoju laiku, automatizavus PLY kūrimą sutaupėme valandų rankinio darbo. Šie scenarijai, aprūpinti patikimu klaidų apdorojimu, gali būti pritaikyti įvairiems scenarijams, todėl jie yra neįkainojami įrankiai kūrėjams, dirbantiems su 3D duomenimis. 🌟

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 failų duomenų optimizavimas 3D programoms

Dirbant su USD failus, esminis aspektas yra suprasti pagrindinę formato struktūrą. Universalūs scenos aprašymo failai yra labai universalūs ir palaiko sudėtingus 3D duomenis, įskaitant geometriją, šešėliavimą ir animaciją. Tačiau grynų viršūnių duomenų ištraukimas tokioms užduotims kaip taškų debesies generavimas gali būti sudėtingas dėl optimizavimo metodų, taikomų USD failuose, pvz., tinklelio glaudinimo ar supaprastinimo. Štai kodėl detalus scenos grafiko perėjimas ir tinkamas tinklelio atributų prieinamumas yra labai svarbūs tikslumui. 📐

Kitas svarbus aspektas yra aplinka, kurioje bus vykdomas scenarijus. Pavyzdžiui, vykdant tokias konversijas naudojant debesies pagrindu veikiančią be serverio sąranką, pvz., AWS Lambda, taikomi bibliotekos priklausomybės ir turimos skaičiavimo galios apribojimai. Todėl scenarijus turi būti sutelktas į lengvų bibliotekų ir efektyvių algoritmų naudojimą. Derinys iš pxr.Usd ir plyfile bibliotekos užtikrina suderinamumą ir našumą, kartu išlaikant procesą programuojamą ir keičiamo dydžio. Dėl šių savybių šis metodas idealiai tinka automatizuoti darbo eigą, pvz., apdoroti didelius 3D scenų duomenų rinkinius. 🌐

Be viršūnių išskleidimo ir PLY failų generavimo, patyrę vartotojai gali apsvarstyti galimybę išplėsti šiuos scenarijus, kad gautų papildomų funkcijų, pvz., įprastą ištraukimą arba tekstūros atvaizdavimą. Pridėjus tokias galimybes, sugeneruoti taškų debesies failai gali būti patobulinti, todėl jie bus informatyvesni ir naudingesni tolesnėse programose, pvz., mašininio mokymosi ar vaizdo efektuose. Tikslas yra ne tik išspręsti problemą, bet ir atverti duris į daugiau galimybių valdyti 3D turtą. 🚀