ICCV2019《KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds》
针对semantic3D数据集:
- 1.数据集准备:
Semantic3D dataset can be found <a href="http://www.semantic3d.net/view_dbase.php?chl=2">here</a>. Download and unzip every point cloud as ascii files and place them in a folder called `Data/Semantic3D/original_data`. You also have to download and unzip the groundthruth labels as ascii files in the same folder.
# Dict from labels to names
self.label_to_names = {0: 'unlabeled',
1: 'man-made terrain',
2: 'natural terrain',
3: 'high vegetation',
4: 'low vegetation',
5: 'buildings',
6: 'hard scape',
7: 'scanning artefacts',
8: 'cars'}
- 2.降采样以节约空间
# Subsample to save space
sub_points, sub_colors, sub_labels = grid_subsampling(points,
features=colors,
labels=labels,
sampleDl=0.01)
- 3.降采样后的点写入文件.ply文件,储存格式是:x,y,z,r,g,b,l.
# Write the subsampled ply file
write_ply(ply_file_full, (sub_points, sub_colors, sub_labels), ['x', 'y', 'z', 'red', 'green', 'blue', 'class'])
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