这几天想用深度学习做一下点云的分割试验，网上搜了一下相关标题的blog有很多，但大部分只是简单的介绍文章内容，说明具体操作流程的干货并不多。在缺乏相关资料和帮助的情况下，本人大致搞清楚了pointnet进行sem_seg的流程。可能步骤存在问题甚至是错的，因为也没有人交流，但从试验结果看来还行。欢迎大家批评指正。点云的标注用cloudcompare（下面简称cc）就可以，后面obj文件的可视化由于cc对其支持不太好，改用meshlab。
欢迎阅读我的其他文章：
windows下运行pointnet（全）
pointnet C++推理部署（一）
pointnet C++推理部署（二）
训练
首先准备自己的数据集。txt格式的点云文件就行，我随便找了个斯坦福兔子点云文件，里面是xyz三维点的坐标。把兔子用cc软件分割成头（head）和身子（body），并分别保存成两个txt文件。
因为我比较懒所以只标注了这一个兔子，将其随机平移和旋转变换得到100个兔子的头和身子的txt，将其分别保存在编号为i（i=0,1，2，…,99）的文件夹下分别命名为head_i.txt和body_i.txt（i=0,1，2，…,99）。
修改sem_seg\meta\class_name.txt内容为head和body。
修改sem_seg\meta\anno_path.txt内容为训练标注的路径。
修改indoor3d_util.py中的g_class2color如下
g_class2color = {
'head': [255,0,0],
'body': [0,0,255]}
修改collect_point_label函数里面的内容，给点云数据增加rgb信息：
for f in glob.glob(os.path.join(anno_path, '*.txt')):
print(f)
cls = os.path.basename(f).split('_')[0]
#print(cls)
if cls not in g_classes: # note: in some room there is 'staris' class..
cls = 'clutter'
points = np.loadtxt(f)
labels = np.ones((points.shape[0], 1)) * g_class2label[cls]
color = np.zeros((points.shape[0], 3))
color[:, 0:3] = 255
points_list.append(np.concatenate([points, color, labels], 1)) # Nx7
然后可以运行collect_indoor3d_data.py生成npy文件。再通过运行gen_indoor3d_h5.py生成h5文件，注意要修改sem_seg\meta\all_data_label.txt内容为上面生成的npy文件的路径。
得到h5文件后就可以进行训练了。train.py文件有几个地方要修改：NUM_CLASSES、train_idxs、test_idxs；还需要修改model.py文件中网络最后一个卷积层的通道数为要分类的数目。另外，输入参数num_point、max_epoch、batch_size可以根据自己情况修改。我的数据量较少，几分钟就能训练完毕。
预测
运行batch_inference.py程序即可。同理，需要修改NUM_CLASSES，以及修改sem_seg\meta\data_label.txt中的待预测模型的路径。运行需要提供的参数可以参考我的上一篇文章：windows下运行pointnet（全）。
随便做了一些npy文件用于测试，制作过程和训练部分相似。用于预测的数据集包括随机平移旋转的模型，添加噪声的模型，裁剪的模型以及混合前三种的模型。红色为预测出的兔子头部，蓝色为预测出的兔子身体，黑色为未识别出的部分。因为我自始至终只是用了一个原始模型进行不同变换进行的测试，所以正确率都在99%以上。
随机平移旋转的模型预测结果：
添加噪声的模型预测结果：
裁剪的模型预测结果：
混合平移旋转、添加噪声、裁剪的模型预测结果：
整个工程文件打包：链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1bJMcOdA2Uz4fGW8m891XoA?pwd=ic7z 提取码: ic7z 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
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本文参考的文章如下：
PointNet学习+训练自己的模型并实际使用测试成功
附预处理程序（Python实现和C++实现）：
随机位姿变换
import numpy as np
import random
#文件名
old_file=r"rabbit.txt"
new_file=r"rabbit_change.txt"
#偏移参数
x_offset=random.uniform(-10, 10)
y_offset=random.uniform(-10, 10)
z_offset=random.uniform(-10, 10)
#缩放参数
scale=1.0
#旋转角度
roate_x=random.uniform(-np.pi/10, np.pi/10)
roate_y=random.uniform(-np.pi/10, np.pi/10)
roate_z=random.uniform(-np.pi/10, np.pi/10)
roate_x_matrix=np.array([
[1,0,0,0],
[0,np.cos(roate_x),-np.sin(roate_x),0],
[0,np.sin(roate_x),np.cos(roate_x),0],
[0,0,0,1]
])
roate_y_matrix=np.array([
[np.cos(roate_y),0,np.sin(roate_y),0],
[0,1,0,0],
[-np.sin(roate_y),0,np.cos(roate_y),0],
[0,0,0,1]
])
roate_z_matrix=np.array([
[np.cos(roate_z),-np.sin(roate_z),0,0],
[np.sin(roate_z),np.cos(roate_z),0,0],
[0,0,1,0],
[0,0,0,1]
])
#变换矩阵
transformation_matrix=np.array([
[scale,0,0,x_offset],
[0,scale,0,y_offset],
[0,0,scale,z_offset],
[0,0,0,1]
]).dot(roate_z_matrix).dot(roate_y_matrix).dot(roate_x_matrix)
#加载文件
old_array=np.loadtxt(old_file)
old_xyz=old_array[:,:3]
#补充数据为齐次项
ones_data=np.ones(old_xyz.shape[0])
old_xyz=np.insert(old_xyz,3,values=ones_data,axis=1)
#变换数据
new_xyz = np.dot(transformation_matrix,old_xyz.T)
new_array=np.concatenate((new_xyz.T[:,:3],old_array[:,3:]),axis=1)
np.savetxt(new_file,new_array,fmt='%.06f')
Eigen::Matrix4f random_transformation()
{
//按三个欧拉角随机旋转：yaw和droll的范围是(- M_PI / 10, M_PI / 10)，pitching的范围是(- M_PI / 20, M_PI / 20)
float yaw = rand() * 2 /10.0 * M_PI / RAND_MAX - M_PI / 10.0;
float pitching = rand() * M_PI / 10.0 / RAND_MAX - M_PI / 20.0;
float droll = rand() * 2 * M_PI / 10.0 / RAND_MAX - M_PI / 10.0;
Eigen::Vector3f ea0(yaw, pitching, droll);
Eigen::Matrix3f R;
R = Eigen::AngleAxisf(ea0[0], Eigen::Vector3f::UnitZ())*
Eigen::AngleAxisf(ea0[1], Eigen::Vector3f::UnitY()) *
Eigen::AngleAxisf(ea0[2], Eigen::Vector3f::UnitX());
//按三坐标值平移，x、y、z平移范围均为(- 10, 10)
float x = rand() * 20.0 / RAND_MAX - 10.0;
float y = rand() * 20.0 / RAND_MAX - 10.0;
float z = rand() * 20.0 / RAND_MAX - 10.0;
Eigen::Vector3f T(x, y, z);
Eigen::Matrix4f H;
H << R, T, 0, 0, 0, 1;
return H;
}
添加高斯噪声
import numpy as np
#文件名
old_file=r"rabbit.txt"
new_file=r"rabbit_change.txt"
def add_noise(point, sigma=0.1, clip=0.1):
point = point.reshape(-1,3)
Row, Col = point.shape
noisy_point = np.clip(sigma * np.random.randn(Row, Col), -1*clip, clip)
noisy_point += point
return noisy_point
#加载文件
old_array=np.loadtxt(old_file)
old_xyz=old_array[:,:3]
new_xyz=add_noise(old_xyz)
new_array=np.concatenate((new_xyz,old_array[:,3:]),axis=1)
np.savetxt(new_file,new_array,fmt='%.06f')
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <boost/random.hpp>
int main(int argc, char** argv)
{
boost::mt19937 rng;
rng.seed(static_cast<unsigned int>(time(0)));
boost::normal_distribution<> nd(0, 0.01);
boost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::normal_distribution<>> var_nor(rng, nd);
std::ifstream infile;
std::fstream outfile;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudfiltered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
float x, y, z;
infile.open("17/head_17.txt");
outfile.open("19/head_19.txt", 'w');
while (infile >> x >> y >> z)
{
x += static_cast<float> (var_nor());
y += static_cast<float> (var_nor());
z += static_cast<float> (var_nor());
outfile << x << " " << y << " " << z << std::endl;
}
infile.close();
outfile.close();
infile.open("17/body_17.txt");
outfile.open("19/body_19.txt", 'w');
while (infile >> x >> y >> z)
{
x += static_cast<float> (var_nor());
y += static_cast<float> (var_nor());
z += static_cast<float> (var_nor());
outfile << x << " " << y << " " << z << std::endl;
}
infile.close();
outfile.close();
return EXIT_SUCCESS;
}