ريدوود 3dscan
trajectory
لن تتم صيانة هذا المشروع بواسطة Intel بعد الآن.
لقد توقفت شركة Intel عن التطوير والمساهمات بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، الصيانة أو إصلاحات الأخطاء أو الإصدارات الجديدة أو التحديثات لهذا المشروع.
لم تعد Intel تقبل التصحيحات لهذا المشروع.
إذا كانت لديك حاجة مستمرة لاستخدام هذا المشروع، أو كنت مهتمًا بتطويره بشكل مستقل، أو ترغب في الاحتفاظ بالتصحيحات لمجتمع البرمجيات مفتوحة المصدر، فيرجى إنشاء شوكة خاصة بك لهذا المشروع.
لقد أنشأنا مجموعة بيانات تضم أكثر من عشرة آلاف عملية مسح ثلاثية الأبعاد لكائنات حقيقية. لإنشاء مجموعة البيانات، قمنا بتوظيف 70 مشغلًا، وزودناهم بإعدادات مسح ضوئي ثلاثي الأبعاد على الأجهزة المحمولة، ودفعنا لهم المال مقابل مسح الكائنات في بيئاتهم. قام المشغلون بمسح الأشياء التي يختارونها خارج المختبر ودون إشراف مباشر من قبل متخصصي الرؤية الحاسوبية. والنتيجة هي مجموعة كبيرة ومتنوعة من عمليات مسح الكائنات: من الأحذية والأكواب والألعاب إلى آلات البيانو الكبيرة ومركبات البناء والمنحوتات الخارجية الكبيرة. لقد عملنا مع محام للتأكد من أن الحصول على البيانات لا ينتهك قيود الخصوصية. تم وضع البيانات المكتسبة بشكل لا رجعة فيه في المجال العام وهي متاحة مجانًا.
يمكنك معاينة مجموعة البيانات واستكشافها على http://redwood-data.org/3dscan/.
إذا كنت تستخدم برامج التنزيل الخاصة بنا، فسيتم تخزين مجموعة البيانات التي تم تنزيلها في data/ .
data
├── rgbd (10,933 RGBD scans, each contains multiple RGB and depth images)
│ ├── 00001.zip
│ ├── 00002.zip
│ ├── ...
│ ├── 11097.zip
│ └── 11098.zip
├── mesh (441 reconstructed models)
│ ├── 00004.ply
│ ├── 00033.ply
│ ├── ...
│ ├── 10548.ply
│ └── 10664.ply
└── video (10,933 videos created from images)
├── 00001.mp4
├── 00002.mp4
├── ...
├── 11097.mp4
└── 11098.mp4 import redwood_3dscan as rws
# Print RGBD scans (list)
print ( rws . rgbds )
# Print meshes (list)
print ( rws . meshes )
# Print categories (dict: string->list)
print ( rws . categories )
# Print all scan_id of the "sofa" category
print ( rws . categories [ "sofa" ])
# Download by scan_id "00033"
# Download will be skipped if the resource is unavailable
# e.g. some RGBD images may not come with mesh.
rws . download_rgbd ( "00033" ) # Save to data/rgbd/00033.zip, if available
rws . download_mesh ( "00033" ) # Save to data/mesh/00033.ply, if available
rws . download_video ( "00033" ) # Save to data/video/00033.mp4, if available
rws . download_all ( "00033" ) # Downloads rgbd, mesh, and video together
# Download by category "sofa"
rws . download_category ( "sofa" )يمكنك استخدام Open3D لتحميل النماذج وتصورها.
# For installation guides, see:
# http://www.open3d.org/docs/release/getting_started.html
pip install open3d import redwood_3dscan as rws
import open3d as o3d
rws . download_mesh ( "00033" )
mesh = o3d . io . read_triangle_mesh ( "data/mesh/00033.ply" )
mesh . compute_vertex_normals ()
o3d . visualization . draw_geometries ([ mesh ])
مجموعة البيانات بأكملها، بما في ذلك عمليات مسح RGB-D والنماذج المعاد بناؤها، موجودة في المجال العام. يمكن استخدام أي جزء من مجموعة البيانات لأي غرض مع الإسناد المناسب. إذا كنت تستخدم أيًا من البيانات، فيرجى الإشارة إلى تقريرنا الفني.
@article { Choi2016 ,
author = { Sungjoon Choi and Qian-Yi Zhou and Stephen Miller and Vladlen Koltun } ,
title = { A Large Dataset of Object Scans } ,
journal = { arXiv:1602.02481 } ,
year = { 2016 } ,
}تم الحصول على تسلسلات RGB-D باستخدام كاميرات PrimeSense Carmine. الدقة 640×480، معدل الإطارات 30 هرتز. يتم تجميع كل عملية مسح ضوئي في أرشيف مضغوط يحتوي على صور ملونة متتالية مخزنة بتنسيق JPG وصور عمق مخزنة بتنسيق PNG 16 بت، حيث تمثل قيم البكسل العمق بالملليمتر. يشير الجزء الأول من اسم الملف إلى رقم الإطار، بينما يوفر الجزء الثاني طابعًا زمنيًا بالميكروثانية.
البعد البؤري 525 لكلا المحورين والنقطة الرئيسية هي (319.5، 239.5). يتم تسجيل صور العمق على الصور الملونة.
النماذج المعاد بناؤها كلها بتنسيق ملف PLY.
