#!/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("./bottle.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) # # ## 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}'")