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文件地址

https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch?spm=5176.28103460.0.0.21a95d27ollfze

Pointnet_Pointnet2_pytorch\log\classification\pointnet2_ssg_wo_normals文件夹改名为Pointnet_Pointnet2_pytorch\log\classification\pointnet2_cls_ssg

"E:\Pointnet_Pointnet2_pytorch\provider.py" 在provider.py文件头添加

def pc_normalize(pc):l = pc.shape[0]centroid = np.mean(pc, axis=0)pc = pc - centroidm = np.max(np.sqrt(np.sum(pc**2, axis=1)))pc = pc / mreturn pc

详细介绍了如何从视频帧中生成点云数据并使用PointNet++模型提取特征，最后将特征保存下来。
从视频帧中生成点云数据并提取特征
1. 引言

在计算机视觉领域，点云数据是一种重要的三维数据形式，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、物体识别等场景。本文将详细介绍如何从视频帧中生成点云数据，并使用PointNet++模型提取特征，最后将特征保存下来以供后续分析或使用。
2. 环境准备

在开始之前，确保你的环境中安装了以下依赖项：

    Python 3.6+
    PyTorch 1.7+
    Open3D
    OpenCV
    NumPy

你可以使用以下命令安装这些依赖项：

pip install torch torchvision
pip install open3d opencv-python numpy

3. 代码实现

import os
import sys
# 获取当前脚本所在的目录
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 将 models 目录添加到 sys.path
sys.path.insert(0, os.path.join(current_dir, 'models'))
import numpy as np
import torch
import cv2
import open3d as o3d
from models.pointnet2_cls_ssg import get_model
from provider import pc_normalize
import time
import hashlib# 打印 sys.path 以确认路径是否正确
print(sys.path)# 设置设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"设备设置为: {device}")# 加载预训练模型
#"E:\Pointnet_Pointnet2_pytorch\log\classification\pointnet2_cls_ssg\checkpoints\best_model.pth"
model_path = os.path.join('log', 'classification', 'pointnet2_cls_ssg', 'checkpoints', 'best_model.pth')  # 替换为实际路径
print(f"加载预训练模型: {model_path}")
model = get_model(num_class=40, normal_channel=False).to(device)# 只加载模型参数
checkpoint = torch.load(model_path, map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
model.eval()
print("模型加载完成")# 从视频帧生成点云数据
def frame_to_point_cloud(frame, depth_frame=None):if depth_frame is None:# 如果没有深度图，使用随机生成的点云数据作为示例points = np.random.rand(1024, 3)  # 生成 1024 个点，每个点有 3 个坐标else:# 使用深度图生成点云h, w = depth_frame.shapey, x = np.indices((h, w))z = depth_framepoints = np.stack([x, y, z], axis=-1).reshape(-1, 3)points = points[~np.isnan(points).any(axis=1)]  # 去除无效点if points.shape[0] > 1024:points = points[np.random.choice(points.shape[0], 1024, replace=False)]elif points.shape[0] < 1024:points = np.pad(points, ((0, 1024 - points.shape[0]), (0, 0)), mode='constant')print(f"生成点云数据: {points.shape}")return points# 提取特征
def extract_features(model, point_cloud):point_cloud = pc_normalize(point_cloud)  # 归一化点云point_cloud = torch.from_numpy(point_cloud).float().unsqueeze(0).transpose(2, 1).to(device)with torch.no_grad():pred, trans_feat = model(point_cloud)  # 只接收两个返回值print(f"提取特征完成: {pred.shape}")return pred.cpu().numpy()# 处理单个视频文件
def process_video(video_path, output_folder):cap = cv2.VideoCapture(video_path)frame_count = 0video_name = os.path.basename(video_path).split('.')[0]print(f"开始处理视频: {video_path}")all_features = []while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 生成点云数据point_cloud = frame_to_point_cloud(frame)if point_cloud.shape[0] < 1024:  # 确保至少有 1024 个点print(f"帧 {frame_count} 点云数据不足，跳过")continue  # 如果点不够，跳过此帧# 提取特征features = extract_features(model, point_cloud)print(f"处理帧 {frame_count} 特征: {features}")# 保存特征到 all_features 列表中all_features.append(features)frame_count += 1cap.release()print(f"视频处理完成: {video_path}")# 生成唯一的文件名output_file = os.path.join(output_folder, f'{video_name}_features.npy')# 将所有特征保存到一个文件中np.save(output_file, np.vstack(all_features))print(f"特征已保存到: {output_file}")# 检查视频文件是否已处理
def is_video_processed(video_path, processed_videos):video_hash = hashlib.md5(video_path.encode()).hexdigest()return video_hash in processed_videos# 获取已处理的视频文件列表
def get_processed_videos(output_file):if not os.path.exists(output_file):return set()processed_videos = set()with open(output_file, 'r') as f:for line in f:processed_videos.add(line.strip())return processed_videos# 记录已处理的视频文件
def record_processed_video(video_path, output_file):video_hash = hashlib.md5(video_path.encode()).hexdigest()with open(output_file, 'a') as f:f.write(video_hash + '\n')# 处理视频文件夹
def process_video_folder(folder_path, output_folder):processed_videos_file = os.path.join(output_folder, 'processed_videos.txt')processed_videos = get_processed_videos(processed_videos_file)print(f"开始处理视频文件夹: {folder_path}")for root, dirs, files in os.walk(folder_path):for file in files:if file.endswith('.mp4') or file.endswith('.avi'):video_path = os.path.join(root, file)if is_video_processed(video_path, processed_videos):print(f"视频已处理，跳过: {video_path}")continueprocess_video(video_path, output_folder)record_processed_video(video_path, processed_videos_file)print("所有视频处理完成")# 主程序
if __name__ == "__main__":# 视频文件夹路径input_folder = r'E:\Pointnet_Pointnet2_pytorch\data\voide'output_folder = r'E:\Pointnet_Pointnet2_pytorch\data\voide_features'  # 特征保存路径# 确保输出文件夹存在os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)# 处理视频文件夹process_video_folder(input_folder, output_folder)

3.1 导入必要的库

首先，我们需要导入一些必要的库，包括文件操作、数值计算、深度学习框架、图像处理和点云处理相关的库。
3.2 设置设备

检查是否有可用的GPU，并设置设备。如果存在GPU，将使用GPU进行计算；否则，使用CPU。
3.3 加载预训练模型

我们使用PointNet++模型来提取点云特征。首先，加载预训练模型。这通常涉及以下几个步骤：

    指定模型路径：提供预训练模型的路径。
    加载模型：使用 get_model 函数创建模型实例，并将其移动到指定的设备（CPU或GPU）。
    加载模型参数：从预训练模型文件中加载模型参数，并设置模型为评估模式。

3.4 从视频帧生成点云数据

定义一个函数 frame_to_point_cloud，该函数从视频帧中生成点云数据。如果没有深度图，可以生成随机点云数据作为示例。具体步骤如下：

    生成随机点云：如果没有深度图，生成1024个随机点，每个点有3个坐标。
    使用深度图生成点云：如果有深度图，从深度图中提取点云数据。具体做法是将深度图的每个像素位置（x, y）和对应的深度值z组合成一个三维点（x, y, z）。然后，去除无效点，并确保点云数据的形状为 (1024, 3)。

3.5 提取特征

定义一个函数 extract_features，该函数使用预训练模型提取点云数据的特征。具体步骤如下：

    归一化点云：对点云数据进行归一化处理，使其适合输入到模型中。
    转换为张量：将点云数据转换为PyTorch张量，并移动到指定的设备。
    提取特征：使用预训练模型提取特征，并返回特征向量。

3.6 处理单个视频文件

定义一个函数 process_video，该函数处理单个视频文件，逐帧生成点云数据并提取特征。具体步骤如下：

    打开视频文件：使用OpenCV的 cv2.VideoCapture 打开视频文件。
    读取帧：逐帧读取视频。
    生成点云数据：调用 frame_to_point_cloud 函数生成点云数据。
    提取特征：调用 extract_features 函数提取特征。
    保存特征：将提取的特征保存为 .npy 文件。

3.7 处理视频文件夹

定义一个函数 process_video_folder，该函数处理指定文件夹中的所有视频文件。具体步骤如下：

    遍历文件夹：使用 os.walk 遍历指定文件夹中的所有视频文件。
    处理每个视频：调用 process_video 函数处理每个视频文件。

3.8 主程序

在主程序中，指定输入视频文件夹和输出特征文件夹的路径，并调用 process_video_folder 函数处理所有视频文件。
4. 总结

本文详细介绍了如何从视频帧中生成点云数据，并使用PointNet++模型提取特征，最后将特征保存下来。通过这些步骤，你可以将视频数据转换为点云数据，并提取有用的特征，为后续的分析和应用提供支持。