data/magnifying_glass/merged.py

    #!/usr/bin/env python
    # coding: utf-8

    # In[ ]:

import json
import os
import open3d as o3d
import numpy as np


mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("./Magnifying Glass_.stl")
pointcloud = mesh.sample_points_poisson_disk(50000)
coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=50.0, origin=[0, 0, 0])
mesh.compute_vertex_normals()
mesh_triangles = np.asarray(mesh.triangles)
vertex_positions = np.asarray(mesh.vertices)
triangle_normals = np.asarray(mesh.triangle_normals)
# 객체의 중심점 계산
centroid = mesh.get_center()


# 데이터셋 폴더와 JSON 파일 경로
folder = "./dataset"
json_path = "ply_files.json"

# 1. 각 카테고리에 해당하는 resolution 값을 딕셔너리로 정의합니다.
# 이 값을 조절하여 카테고리별 설정을 변경할 수 있습니다.
resolutions = {
    "100": 1.0,
    "75": 0.8,
    "50": 0.8,
    "25": 0.8,
    "0": 0.8
}

# 2. 분류된 파일 목록이 담긴 JSON 파일을 읽어옵니다.
try:
    with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        categorized_files = json.load(f)
except FileNotFoundError:
    print(f"오류: '{json_path}' 파일을 찾을 수 없습니다. 먼저 파일 분류 코드를 실행해 주세요.")
    exit() # 파일이 없으면 프로그램 종료

# 3. 모든 카테고리와 파일을 순회하는 반복문
print("=== 데이터 처리 시작 ===")

# resolutions 딕셔너리를 기준으로 외부 루프를 실행합니다.
for category, resolution in resolutions.items():
    
    print(f"\n--- [카테고리: {category}, 해상도: {resolution}] 처리 시작 ---")
    
    # JSON에서 현재 카테고리에 해당하는 파일 리스트를 가져옵니다.
    # .get(category, [])를 사용하면 JSON에 해당 카테고리가 없어도 오류 없이 빈 리스트를 반환합니다.
    filenames_in_category = categorized_files.get(category, [])
    
    if not filenames_in_category:
        print("처리할 파일이 없습니다.")
        continue # 파일이 없으면 다음 카테고리로 넘어감

    # 내부 루프에서 해당 카테고리의 모든 파일을 하나씩 처리합니다.
    for filename in filenames_in_category:
        
        # 실제 파일 경로를 만듭니다. (JSON에는 확장자가 없으므로 .ply를 붙여줍니다)
        file_path = os.path.join(folder, f"{filename}.ply")
        
        print(f"  - 파일 처리 중: {file_path} (해상도: {resolution})")
        
        
        filename = filename
        # PLY 파일 로드
        pcd = o3d.io.read_point_cloud(f"./dataset/{filename}.ply")

        GT = False
        if GT==True:
            mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("./bottle2.stl")
            pointcloud = mesh.sample_points_poisson_disk(50000)
            coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=50.0, origin=[0, 0, 0])

            mesh.compute_vertex_normals()
            mesh_triangles = np.asarray(mesh.triangles)
            vertex_positions = np.asarray(mesh.vertices)
            triangle_normals = np.asarray(mesh.triangle_normals)

            # 객체의 중심점 계산
            centroid = mesh.get_center()
            filtered_triangles = []
            for i, triangle in enumerate(mesh_triangles):
                # 삼각형의 중심점 계산
                tri_center = vertex_positions[triangle].mean(axis=0)
                # 객체 중심에서 삼각형 중심으로 향하는 벡터
                vec_to_center = tri_center - centroid
                # 법선 벡터와 방향 벡터를 내적
                dot_product = np.dot(triangle_normals[i], vec_to_center)
                # 내적 값이 양수이면 바깥쪽 면으로 판단
                if dot_product > 0:
                    filtered_triangles.append(triangle)
            # 3. 필터링된 면으로 새로운 메쉬 생성
            outer_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh()
            outer_mesh.vertices = mesh.vertices
            outer_mesh.triangles = o3d.utility.Vector3iVector(np.array(filtered_triangles))
            # 4. 새로운 메쉬에서 포인트 클라우드 샘플링
            # n_points는 샘플링할 포인트 개수
            pcd = outer_mesh.sample_points_uniformly(number_of_points=50000)
            # 결과 시각화
            # o3d.visualization.draw_geometries([pcd,coord_frame ])




            pcd_array = np.asarray(pcd.points)


        # In[160]:


        import open3d as o3d
        import numpy as np

    
        if not GT: 
            ply_path = f"./dataset/{filename}.ply"

            pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_path)
            print(ply_path)


        pcd_array = np.asarray(pcd.points)
        print(pcd_array.shape)

        coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=50.0, origin=[0, 0, 0])
        # o3d.visualization.draw_geometries([pcd, coord_frame])


        # In[161]:


        if GT==False:

            new_pcd_array = np.unique(pcd_array, axis=0)

            # new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 2] < 580]
            new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 2] < 1000]

            # new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 1] > -100] 
            new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 1] > -1000] #diagonal
            new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 1] < 120]
            new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 0] > -1000]
            new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 0] < 1000] #diagonal
            # new_pcd_array = new_pcd_array[new_pcd_array[:, 0] < 100] 
            # new_pcd_array -= np.mean(new_pcd_array, axis=0)
            print(np.mean(new_pcd_array, axis=0))

            new_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
            new_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(new_pcd_array)

            theta = np.radians(90)
            # theta = np.radians(-90)


            new_pcd_array = np.asarray(new_pcd.points)

            coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=50.0, origin=[0, 0, 0])
            # o3d.visualization.draw_geometries([new_pcd, coord_frame])


        # ## Delete ground plane  

        # In[162]:


        if GT==False:
            
            plane_model, inliers = new_pcd.segment_plane(distance_threshold=1,
                                                    ransac_n=10,
                                                    num_iterations=1000)
            [a, b, c, d] = plane_model
            print(f"Plane equation: {a:.2f}x + {b:.2f}y + {c:.2f}z + {d:.2f} = 0")
            
            
            
            inlier_cloud = new_pcd.select_by_index(inliers)
            inlier_cloud.paint_uniform_color([1.0, 0, 1.0])
            outlier_cloud = new_pcd.select_by_index(inliers, invert=True)
            # o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud, outlier_cloud],
            #                                 zoom=0.8,
            #                                 front=[-0.4999, -0.1659, -0.8499],
            #                                 lookat=[2.1813, 2.0619, 2.0999],
            #                                 up=[0.1204, -0.9852, 0.1215])
            
            new_pcd = outlier_cloud

            new_pcd_array = np.asarray(new_pcd.points)
            
            


        # ### Changing the source position "gt_filtered"
        # 

        # In[163]:


        CHECK_PERTURB = GT

        def random_rotation_matrix():
            """
            Generate a random 3x3 rotation matrix (SO(3) matrix).
            
            Uses the method described by James Arvo in "Fast Random Rotation Matrices" (1992):
            1. Generate a random unit vector for rotation axis
            2. Generate a random angle
            3. Create rotation matrix using Rodriguez rotation formula
            
            Returns:
                numpy.ndarray: A 3x3 random rotation matrix
            """
            ## for ground target
            # Generate random angle π/2
            theta = 0

            
            # axis is -y
            axis = np.array([
                1,
                0,
                0,
            ])
            
            # for lying target
            # theta will be pi/2
            # theta = np.pi/2
            # axis = np.array([
            #     0,
            #     1,
            #     0,
            # ])
            



            # Normalize to ensure it's a unit vector
            axis = axis / np.linalg.norm(axis)
            


            # Create the cross-product matrix K  skew-symmetric
            K = np.array([
                [0, -axis[2], axis[1]],
                [axis[2], 0, -axis[0]],
                [-axis[1], axis[0], 0]
            ])
            
            # Rodriguez rotation formula: R = I + sin(θ)K + (1-cos(θ))K²
            R = (np.eye(3) + 
                np.sin(theta) * K + 
                (1 - np.cos(theta)) * np.dot(K, K))
            
            return R

        if CHECK_PERTURB:
            R_pert = random_rotation_matrix()
            print(R_pert)
            t_pert = np.array([
                0,
                0,
                0
            ])

            
            perturbed_pcd_array = np.dot(R_pert, pcd_array.T).T + t_pert.T


            perturbed_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
            perturbed_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(perturbed_pcd_array)
            coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=50.0, origin=[0, 0, 0])
            # o3d.visualization.draw_geometries([perturbed_pcd, coord_frame])


        # ### Rotate randomly in Target "noisy filtered"

        # In[164]:


        CHECK_PERTURB = not GT


        if CHECK_PERTURB:
            # R_pert = random_rotation_matrix()
            # print(R_pert)
            # t_pert = np.random.rand(3, 1)*3 #* 10

            
            # perturbed_pcd_array = np.dot(R_pert, new_pcd_array.T).T + t_pert.T
            perturbed_pcd_array = new_pcd_array
            perturbed_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
            perturbed_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(perturbed_pcd_array)
            
                
            now_centeroid = perturbed_pcd.get_center()
            perturbed_pcd.translate(centroid, relative=False)
        
            ## get centeroid vector
           
            translation_vector = centroid - now_centeroid

            np.savetxt(f"./centroid/{filename}.txt",translation_vector)

            ##### changed
            perturbed_pcd_array = np.asarray(perturbed_pcd.points)
            coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=50.0, origin=[0, 0, 0])





            # o3d.visualization.draw_geometries([perturbed_pcd, coord_frame])


        # In[165]:


        def write_ply(points, output_path):
            """
            Write points and parameters to a PLY file
            
            Parameters:
            points: numpy array of shape (N, 3) containing point coordinates
            output_path: path to save the PLY file
            """
            with open(output_path, 'w') as f:
                # Write header
                f.write("ply\n")
                f.write("format ascii 1.0\n")
                
                # Write vertex element
                f.write(f"element vertex {len(points)}\n")
                f.write("property float x\n")
                f.write("property float y\n")
                f.write("property float z\n")
                
                # Write camera element
                f.write("element camera 1\n")
                f.write("property float view_px\n")
                f.write("property float view_py\n")
                f.write("property float view_pz\n")
                f.write("property float x_axisx\n")
                f.write("property float x_axisy\n")
                f.write("property float x_axisz\n")
                f.write("property float y_axisx\n")
                f.write("property float y_axisy\n")
                f.write("property float y_axisz\n")
                f.write("property float z_axisx\n")
                f.write("property float z_axisy\n")
                f.write("property float z_axisz\n")
                
                # Write phoxi frame parameters
                f.write("element phoxi_frame_params 1\n")
                f.write("property uint32 frame_width\n")
                f.write("property uint32 frame_height\n")
                f.write("property uint32 frame_index\n")
                f.write("property float frame_start_time\n")
                f.write("property float frame_duration\n")
                f.write("property float frame_computation_duration\n")
                f.write("property float frame_transfer_duration\n")
                f.write("property int32 total_scan_count\n")
                
                # Write camera matrix
                f.write("element camera_matrix 1\n")
                for i in range(9):
                    f.write(f"property float cm{i}\n")
                
                # Write distortion matrix
                f.write("element distortion_matrix 1\n")
                for i in range(14):
                    f.write(f"property float dm{i}\n")
                
                # Write camera resolution
                f.write("element camera_resolution 1\n")
                f.write("property float width\n")
                f.write("property float height\n")
                
                # Write frame binning
                f.write("element frame_binning 1\n")
                f.write("property float horizontal\n")
                f.write("property float vertical\n")
                
                # End header
                f.write("end_header\n")
                
                # Write vertex data
                for point in points:
                    f.write(f"{point[0]} {point[1]} {point[2]}\n")

                print(True)

        if GT: write_ply(perturbed_pcd_array, f"gt_filtered.ply")
        else: 
            write_ply(perturbed_pcd_array, f"./noisy_result/noisy_filtered_{filename}.ply")
            write_ply(new_pcd_array,f"./noisy_raw/noisy_filtered_{filename}.ply")
        # write_ply(new_pcd_array, "gt_filtered.ply")

        #!/usr/bin/env python
        # coding: utf-8

        # ## PCD file transformation

        # In[18]:


        # PLY 파일 읽기
        pcd = o3d.io.read_point_cloud("./gt_filtered.ply")

        # PCD 파일로 저장 (바이너리 형식)
        o3d.io.write_point_cloud("./initialize_pcdfile/gt_filtered.pcd", pcd)

        # 만약 ASCII 형식으로 저장하고 싶다면:
        # o3d.io.write_point_cloud("output_ascii.pcd", pcd, write_ascii=True)

        print("PLY 파일이 PCD 파일로 성공적으로 변환되었습니다.")


        # In[19]:


        # PLY 파일 읽기
        pcd = o3d.io.read_point_cloud(f"./noisy_result/noisy_filtered_{filename}.ply")

        # PCD 파일로 저장 (바이너리 형식)
        o3d.io.write_point_cloud(f"./initialize_pcdfile/first_{filename}.pcd", pcd)

        # 만약 ASCII 형식으로 저장하고 싶다면:
        # o3d.io.write_point_cloud("output_ascii.pcd", pcd, write_ascii=True)

        print("PLY 파일이 PCD 파일로 성공적으로 변환되었습니다.")


        # ## Execute initial Guess

        # In[20]:


        # import os
        # print(os.getcwd())

        # import subprocess

        # cmd = [
        #     'python3',
        #     '../../../KISS-Matcher/python/examples/run_kiss_matcher.py',
        #     '--src_path',
        #     f'./initialize_pcdfile/first_{filename}.pcd',
        #     '--tgt_path',
        #     './initialize_pcdfile/gt_filtered.pcd',
        #     '--resolution',
        #     '1'

        # ]
        # try:
        #     result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, check=True)

        #     print("--- STDOUT (표준 출력) ---")
        #     print("명령어가 성공적으로 실행되었습니다.")
        #     print(result.stdout)

        # except FileNotFoundError:
        #     print("--- 에러 발생! ---")
        #     print(f"'{cmd[0]}' 파일을 찾을 수 없습니다.")
        #     print("경로가 올바른지, 파일이 그 위치에 존재하는지 확인해 주세요.")

        # except subprocess.CalledProcessError as e:
        #     print("--- 에러 발생! ---")
        #     print(f"명령어 실행 중 오류가 발생했습니다. (종료 코드: {e.returncode})")
        #     print("\n--- STDERR (에러 원인) ---")
        #     print(e.stderr)
        #     continue

        # # ## Saving initialized data
        # # 

        # # In[21]:


        # import shutil
        # import os

        # transformed_path = "output.ply"
        # destination_path = f"./initialized_result/initial_{filename}.ply"


        # shutil.move(transformed_path, destination_path)
        # print(f"Successfully moved and renamed '{transformed_path}' to '{destination_path}'")