Використання Python для видобування та перетворення файлів USD на дані хмари точок

Освоєння вилучення вершин файлів USD для додатків хмари точок

Робота з 3D-даними може здатися навігацією в лабіринті, особливо коли вам потрібні точні дані вершин із файлу USD або USDA. Якщо ви коли-небудь стикалися з неповним або неточним виділенням вершин, ви не самотні. Багато розробників стикаються з цією проблемою під час переходу 3D-форматів для певних програм, наприклад створення хмар точок. 🌀

Я пам’ятаю час, коли мені довелося видобувати дані вершин для проекту віртуальної реальності. Як і ви, я зіткнувся з розбіжностями в Z-координатах, що призвело до нерівних результатів. Це засмучує, але вирішення цього завдання може відкрити цілий світ можливостей для ваших робочих процесів 3D. 🛠️

У цьому посібнику я розповім вам про точне вилучення вершин за допомогою Python і вирішення типових пасток. Ми також розглянемо більш просту альтернативу: перетворення файлів USD у PLY, які потім можна перетворити на хмару точок. Незалежно від того, чи працюєте ви з AWS Lambda чи подібними середовищами, це рішення адаптовано до ваших обмежень. 🚀

Отже, якщо ви прагнете оптимізувати робочі процеси з 3D-даними або просто цікавитеся тим, як Python обробляє файли USD, ви в потрібному місці. Давайте заглиблюємось і перетворюємо ці виклики на можливості! 🌟

Команда	Приклад використання
Usd.Stage.Open	Відкриває етап (файл) USD для читання. Він завантажує файл USD або USDA для перегляду та обробки його 3D-даних.
stage.Traverse	Перебирає всі примітиви (об’єкти) на етапі USD, надаючи доступ до геометрії та атрибутів.
prim.IsA(UsdGeom.Mesh)	Перевіряє, чи є поточний примітив сіткою. Це гарантує, що операція обробляє лише дані геометричної сітки.
UsdGeom.Mesh(prim).GetPointsAttr().Get()	Отримує атрибут точки (вершини) сітки, яка представляє її 3D-геометрію у файлі USD.
PlyElement.describe	Створює елемент PLY для даних вершини, вказуючи формат (поля) для структури файлу PLY.
PlyData.write	Записує створені дані елемента PLY у файл, зберігаючи дані хмари точок у форматі PLY.
np.array	Перетворює витягнуті дані вершин у структурований масив NumPy для ефективної обробки та сумісності з генерацією PLY.
unittest.TestCase	Визначає тестовий приклад для модульного тестування в Python, гарантуючи, що функції поводяться належним чином.
os.path.exists	Перевіряє, чи існує вказаний файл (наприклад, вихідний файл PLY) після процесу перетворення, перевіряючи його успішність.
UsdGeom.Mesh	Надає представлення сітчастого об’єкта у файлі USD, надаючи доступ до певних атрибутів, таких як точки та нормалі.

Розуміння вилучення вершин і перетворення файлів у Python

Під час роботи з 3D-моделюванням і рендерингом часто виникає потреба отримати дані вершин із таких форматів, як USD або USDA. Сценарій Python, наданий вище, відповідає цій потребі, використовуючи потужний Pixar Universal Scene Description () бібліотеки. По суті, сценарій починається з відкриття файлу USD за допомогою команда, яка завантажує 3D-сцену в пам'ять. Це основоположний крок, який дає змогу проходити та маніпулювати графом сцени. Після завантаження сцени сценарій повторює всі примітиви в сцені за допомогою метод, що забезпечує доступ до кожного об'єкта у файлі. 🔍

Для ідентифікації відповідних даних скрипт використовує перевірку за допомогою , який ізолює об’єкти геометрії сітки. Сітки є життєво важливими, оскільки вони містять вершини або «точки», які визначають форму 3D-моделі. Потім доступ до вершин цих сіток здійснюється за допомогою команди . Однак однією з поширених проблем, з якими стикаються розробники, як зазначено в проблемі, є втрата точності в Z-значеннях або менша кількість вершин, ніж очікувалося. Це може статися через спрощення даних або неправильне тлумачення структури долара США. Для забезпечення чіткості витягнуті точки нарешті агрегуються в масив NumPy для подальшої обробки. 💡

Альтернативний сценарій для перетворення файлів USD у формат PLY базується на тих самих принципах, але розширює функціональні можливості шляхом форматування даних вершин у структуру, придатну для створення хмари точок. Після вилучення вершин сценарій використовує бібліотека для створення елемента PLY за допомогою метод. Цей крок визначає структуру вершин у форматі PLY із зазначенням координат x, y та z. Потім файл записується на диск за допомогою . Цей метод забезпечує сумісність із програмним забезпеченням або бібліотеками, які використовують файли PLY для візуалізації або подальшої обробки, як-от створення файлів .las для програм хмари точок. 🚀

Обидва сценарії є модульними та розроблені для обробки обмежень AWS Lambda, наприклад, не покладаються на зовнішнє програмне забезпечення з графічним інтерфейсом, наприклад Blender або CloudCompare. Натомість вони зосереджуються на програмному досягненні завдань за допомогою Python. Незалежно від того, автоматизуєте ви робочі процеси для конвеєра візуалізації чи готуєте дані для навчання ШІ, ці рішення оптимізовані для точності та ефективності. Наприклад, коли я працював над проектом, який вимагав 3D-сканування в реальному часі, автоматизація створення PLY заощадила нам години ручної роботи. Ці сценарії, оснащені надійною обробкою помилок, можна адаптувати для різних сценаріїв, що робить їх безцінними інструментами для розробників, які працюють з 3D-даними. 🌟

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()

Оптимізація даних файлів USD для 3D-додатків

При роботі з файлів, важливим аспектом є розуміння базової структури формату. Файли універсального опису сцени дуже універсальні та підтримують складні 3D-дані, включаючи геометрію, затінення та анімацію. Однак отримання чистих даних вершин для таких завдань, як генерація хмари точок, може бути складним через методи оптимізації, застосовані у файлах USD, наприклад стиснення або спрощення сітки. Ось чому детальний обхід графа сцени та правильний доступ до атрибутів сітки є критичними для точності. 📐

Іншим ключовим фактором є середовище, у якому виконуватиметься сценарій. Наприклад, виконання таких перетворень у хмарній безсерверній установці, як-от AWS Lambda, накладає обмеження на залежності бібліотек і доступну обчислювальну потужність. Тому сценарій має бути зосереджений на використанні легких бібліотек і ефективних алгоритмів. Поєднання і Бібліотеки забезпечують сумісність і продуктивність, зберігаючи процес програмним і масштабованим. Ці характеристики роблять підхід ідеальним для автоматизації робочих процесів, таких як обробка великих наборів даних 3D-сцен. 🌐

Окрім вилучення вершин і створення файлів PLY, досвідчені користувачі можуть розглянути можливість розширення цих сценаріїв для додаткових функцій, таких як звичайне вилучення або відображення текстури. Додавання таких можливостей може покращити згенеровані файли хмари точок, зробивши їх більш інформативними та корисними в подальших програмах, таких як машинне навчання або візуальні ефекти. Мета полягає не лише у вирішенні проблеми, а й у відкритті ширших можливостей керування 3D-ресурсами. 🚀

1. Яка мета ?
2. завантажує файл USD у пам’ять, дозволяючи проходити та маніпулювати графом сцени.
3. Як я можу впоратися з відсутніми значеннями Z у витягнутих вершинах?
4. Переконайтеся, що ви правильно отримуєте доступ до всіх атрибутів сітки за допомогою таких команд, як . Також перевірте цілісність вихідного файлу USD.
5. У чому перевага використання для перетворення PLY?
6. The Бібліотека спрощує створення структурованих файлів PLY, полегшуючи генерацію стандартизованих виходів для даних хмари точок.
7. Чи можу я використовувати ці сценарії в AWS Lambda?
8. Так, сценарії розроблено для використання полегшених бібліотек і повністю сумісні з безсерверними середовищами, такими як AWS Lambda.
9. Як перевірити згенеровані файли PLY або LAS?
10. Використовуйте такі інструменти візуалізації, як Meshlab або CloudCompare, або інтегруйте модульні тести за допомогою таких команд, як щоб переконатися, що файли створені правильно.

Точне вилучення вершин із файлів USD є типовою проблемою в робочих процесах 3D. Завдяки оптимізованим сценаріям Python ви можете ефективно керувати такими завданнями, як створення хмар точок або перетворення у формати, такі як PLY, не покладаючись на зовнішні інструменти. Ці методи можна масштабувати для хмарних середовищ. 🌐

Автоматизуючи ці процеси, ви економите час і забезпечуєте узгодженість ваших результатів. Незалежно від того, працюєте ви з AWS Lambda або готуєте великі набори даних, ці рішення відкривають можливості для інновацій та ефективності. Оволодіння цими методами дасть вам конкурентну перевагу в управлінні 3D-даними. 🔧