Tensorflow1.15 pointnet part_seg #1

0_diff.obj
v 0.097930 0.042890 0.053530 0.000000 0.000000 1.000000 v 0.007700 0.031330 0.012370 0.000000 0.000000 1.000000 ......

です。ネットで検索すると、どうやら、
Wavefront OBJ ファイル と言うことらしいです。

アクセス方法をネットで調べて、open3d、 matplot で表示できるにしてみました。

1. Open3D での表示。
part_seg/view_obj_nishi2.py
''' view_obj_nishi2.py Created on 2021/01/16 https://ichi.pro/python-de-tengun-kara-3-d-messhu-o-seiseisuru-tame-no-5-suteppu-gaido-60176041760954 @author: nishi ''' import open3d as o3d #from cv2 import split import numpy as np def conv_obj2pcd(path): data=[] with open(path) as f: for line in f: toks = line.split() if not toks: continue if toks[0] == 'v': data.append( [ float(v) for v in toks[1:]] ) p_cloud = np.array(data) #print(point_cloud[0:2]) #print(point_cloud.shape) return p_cloud def view_pcd(point_cloud): pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud[:,:3]) #pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud[:,3:6]/255) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud[:,3:6]) #pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud[:,6:9]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) if __name__=='__main__': for i in range(10,15): #path = "test_results/1003_diff.obj" #path = "test_results/1003_gt.obj" #path = "test_results/1003_pred.obj" path="test_results/"+str(i)+"_pred.obj" p_cloud=conv_obj2pcd(path) view_pcd(p_cloud)

2. matplot での表示。
part_seg/view_obj_nishi3.py
''' view_obj_nishi3.py Created on 2021/01/16 https://keras.io/examples/vision/pointnet/ https://ttt24224222.hatenadiary.jp/entry/2019/10/16/084750 http://ailaby.com/matplotlib_fig/ https://qiita.com/maskot1977/items/d359a3fd8a71ee97a1c7 @author: nishi ''' import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D from matplotlib import pyplot as plt from view_obj_nishi2 import conv_obj2pcd def plot1(path): p_cloud=conv_obj2pcd(path) fig = plt.figure(figsize=(5, 5)) #ax = fig.add_subplot(111, projection="3d") ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection="3d") ax.scatter(p_cloud[:, 0], p_cloud[:, 1], p_cloud[:, 2]) ax.set_axis_off() plt.show() def plot3(path): fig=plt.figure(figsize=(14,9)) size=3 for i in range(3): p_cloud=conv_obj2pcd(path[i]) #plt.subplot(2,2,1) -> (row,columun,position) ax = fig.add_subplot(2,2,i+1, projection="3d") ax.scatter(p_cloud[:, 0], p_cloud[:, 1], p_cloud[:, 2],s=size) plt.show() if __name__=='__main__': for i in range(10,15): #path = "test_results/1003_diff.obj" #path = "test_results/1003_gt.obj" #path = "test_results/1003_pred.obj" path_diff="test_results/"+str(i)+"_diff.obj" path_gt="test_results/"+str(i)+"_gt.obj" path_pred="test_results/"+str(i)+"_pred.obj" #plot1(path) plot3([path_diff,path_gt,path_pred])

Classification と、どう違うのか?
もう少し、test.py を調べてみないと判らないです。

判った事。
1.
xxx_gt.obj -> 元データ
xxx_pred.obj -> 予測データ
xxx_diff.obj -> 差分データ
2.
xxx_diff.obj の 出力時に、seg == seg_pred_val の判定で色を設定しているみたい。
open3d で xxx_diff.obj を表示すれば、判るみたいぞね。
blue -> OK
red -> NG

open3d で、1画面に3つ並べて表示できないのか?

3. 今までの事を、総括すると。
当初期待していたものと、ちょっと違うかな?
Depth Camera で撮影した、RGB-D を直接使っているのかと、期待していたが、
ちょっと残念ぞね。