ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ USD ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਅਤੇ ਕਨਵਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ USD ਫਾਈਲ ਵਰਟੇਕਸ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ

3D ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ USD ਜਾਂ USDA ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਵਰਟੇਕਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਰਟੈਕਸ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ 3D ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਬਣਾਉਣਾ। 🌀

ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਾਂ ਯਾਦ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਵਰਟੇਕਸ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਸੀ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਂਗ, ਮੈਨੂੰ ਜ਼ੈੱਡ-ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਬਪਾਰ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲੇ। ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ 3D ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 🛠️

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਰਿਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਬਾਰੇ ਦੱਸਾਂਗਾ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਿੱਧੇ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਵੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ: USD ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ PLY ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਫਿਰ ਇੱਕ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ AWS Lambda ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਹੱਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। 🚀

ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ 3D ਡੇਟਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਹੋ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਬਾਰੇ ਉਤਸੁਕ ਹੋ ਕਿ Python USD ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹੋ। ਚਲੋ ਡੁਬਕੀ ਮਾਰੀਏ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮੌਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੀਏ! 🌟

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਰਟੇਕਸ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

3D ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, USD ਜਾਂ USDA ਵਰਗੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਤੋਂ ਵਰਟੇਕਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਅਕਸਰ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਿਕਸਰ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਸੀਨ ਵਰਣਨ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਡਾਲਰ) ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ। ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ USD ਫਾਈਲ ਖੋਲ੍ਹਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ USd.Stage.Open ਕਮਾਂਡ, ਜੋ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਸੀਨ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਟੇਜ ਲੋਡ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸੀਨ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਾਇਮਟੀਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪੜਾਅ.ਟਰੈਵਰਸ ਵਿਧੀ, ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ। 🔍

ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਚੈੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ prim.IsA(UsdGeom.Mesh), ਜੋ ਜਾਲ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਲੇਖ ਜਾਂ "ਬਿੰਦੂ" ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ 3D ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਜਾਲਾਂ ਦੇ ਸਿਰਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਕਮਾਂਡ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get(). ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, Z-ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਸਿਰਲੇਖ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਰਲਤਾ ਜਾਂ USD ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ NumPy ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 💡

USD ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ PLY ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਸੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਬਣੀ ਹੈ ਪਰ ਵਰਟੇਕਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਕੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ plyfile ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ PLY ਤੱਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ PlyElement.describe ਢੰਗ. ਇਹ ਪੜਾਅ X, y, ਅਤੇ z ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, PLY ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਡਿਸਕ ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ PlyData.write. ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ PLY ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ .las ਫਾਈਲਾਂ ਬਣਾਉਣਾ। 🚀

ਦੋਵੇਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਮਾਡਯੂਲਰ ਹਨ ਅਤੇ AWS ਲਾਂਬਡਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਲੈਂਡਰ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡਕੰਪੇਅਰ ਵਰਗੇ ਬਾਹਰੀ GUI ਸੌਫਟਵੇਅਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲਈ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਹੱਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ 3D ਸਕੈਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, PLY ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਘੰਟੇ ਬਚੇ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਲੈਸ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ 3D ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। 🌟

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 ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ USD ਫਾਈਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡਾਲਰ ਫਾਈਲਾਂ, ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ। ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਸੀਨ ਵਰਣਨ ਫਾਈਲਾਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪਰਭਾਵੀ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ 3D ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਸ਼ੇਡਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਸਮੇਤ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕਲੀਨ ਵਰਟੈਕਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ USD ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਾਗੂ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਾਲ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਰਲੀਕਰਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸੀਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟ੍ਰਾਵਰਸਲ ਅਤੇ ਜਾਲ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। 📐

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AWS Lambda ਵਰਗੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਚਲਾਉਣਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਹਲਕੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਦਾ ਸੁਮੇਲ pxr.Usd ਅਤੇ plyfile ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ। 🌐

ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ PLY ਫਾਈਲਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉੱਨਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਮੈਪਿੰਗ ਲਈ ਵਧਾਉਣ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਜਨਰੇਟ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਫੈਕਟਸ ਵਰਗੀਆਂ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ 3D ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਅਮੀਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਹੈ। 🚀