1.Cornell数据集下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1sVH5cgWWzyISv5v1XaPllg?pwd=udc6
提取码:udc6

图一 cornell grasp data文件

在这里插入图片描述
图二 cornell文件

两者内容解压后内容差不多(图一为linux下压缩包)

1.1Windows下解压tar.gz文件

1、进入解压包所在的文件夹,按住shift点击鼠标右键,打开Powershell窗口。

2、输入命令

tar -zxvf 文件名

在这里插入图片描述
3、解压完成后,应该有4种文件,一直到pcd1034
在这里插入图片描述
PS:Windows版多了一个origin.zip,暂不清楚用途。

2.文件格式转换(PCD->tiff)

2.1pcd文件的格式

在这里插入图片描述

名称含义
FIELDS指定一个点的维度和字段名称
SIZE每个维度的字节数
TYPE每个维度的数据类型
COUNT每个维度的数据个数
WIDTH*HEIGHT数据中总共点的个数
VIEWPOINT指定数据集中点云的获取视点,视点信息被指定为平移(txtytz)+四元数(qwqxqyqz)
POINTS点的总数
DATA储存数据的编码类型

详见官方手册,链接: https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/pcd_file_format.html#pcd-file-format.

2.2转换代码

因为训练使用的是tiff文件,所以需要将cornell的点云文件转换成tiff。

代码路径:F:\Main_Project\ggcnn\utils\dataset_processing\generate_cornell_depth.py(仅供本人参考)

import glob
import os
import numpy as np
from imageio import imsave
import argparse
from image import DepthImage


if __name__ == '__main__':
    #创建解析器
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Generate depth images from Cornell PCD files.')
    #添加参数
    parser.add_argument('path', type=str, help='Path to Cornell Grasping Dataset')
    #解析参数
    args = parser.parse_args()

    pcds = glob.glob(os.path.join(args.path, '*', 'pcd*[0-9].txt'))
    pcds.sort()
    print(args.path)

    for pcd in pcds:
        di = DepthImage.from_pcd(pcd, (480, 640))
        di.inpaint()

        of_name = pcd.replace('.txt', 'd.tiff')
        print(of_name)
        imsave(of_name, di.img.astype(np.float32))

2.2.1 parser.add_argument()用法

  • 三个步骤
    1、创建一个解析器——创建 ArgumentParser() 对象
    2、添加参数——调用 add_argument() 方法添加参数
    3、解析参数——使用 parse_args() 解析添加的参数

2.2.2 使用命令行运行程序

python .\dataset_processing\generate_cornell_depth.py F:\Main_Project\ggcnn\utils\dataset_processing

在这里插入图片描述

等待所有tiff文件生成

具体用法参考:链接: https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/117961457.

PS:注意路径!注意路径!注意路径!

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