tensorboard可视化点云

tensorboard可视化点云

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1. 用 tensorboard 自带的 add_mesh 方法：支持可视化点云和网格，参考链接：
   1. tensorflow 网站的tensorboard
   2. pytorch 网站的 tensorboard、Python torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter.add_mesh用法及代码示例 - 纯净天空
2. 用 open3d 和 tensorboard 连用的方法，支持丰富，但是好像还需要摸索一下，挖个坑，后面详细讨论
   1. open 3d 文档
   2. open 3d-ML github 文档 1
   3. open 3d code 参考
   4. open 3d youtube

但是可视化点云倒是还有其他方法，例如：matplotlib画三维散点图
因为我在服务器上没有可视化界面，所以想着能不能用tensorboard上使用😭

add_mesh方法

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add_mesh(tag, vertices, colors=None, faces=None, config_dict=None, global_step=None, walltime=None)

基于Three.js在tensorboard中实现可视化效果，支持point cloud和mesh两种，并且因为是Three.js，所以支持与用户交互，也像使用Three.js一样配置相关的参数：相机参数，光照条件等。可以参照three.js docs网页进行配置。
Parameters：

• tag(string)：数据标识，用于显示本可视化内容的标签
• vertices(torch.Tensor) -所有顶点的 3D 坐标。(B,N,3). (batch, number_of_vertices, channels)
• colors(torch.Tensor) -每个顶点的颜色。（可选）(B,N,3). The values should lie in [0, 255] for type uint8 or [0, 1] for type float.
• faces(torch.Tensor) -每个mesh三角形内的顶点索引。 (可选的) (B,N,3). The values should lie in [0, number_of_vertices] for type uint8.
• config_dict-带有Three.js类名称和配置的字典。
• global_step(int) - Global step value to record 在训练过程中使用，标记进度
• walltime(float) - Optional override default walltime (time.time()) seconds after epoch of event (一般不用)

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import open3d as o3d
import numpy as np
# get point cloud data
point_cloud_path = '/3DMatch_train/7-scenes-chess/01_Data/cloud_bin_0.ply'
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud(point_cloud_path) # 读取点云数据
points = torch.tensor(np.asarray(point_cloud.points)) # 转换为tensor
 
print(points.shape)
writer = SummaryWriter()
 
# visualize the point cloud
writer.add_mesh('my_pcd', vertices=points.unsqueeze(0))

效果：

open3d和tensorboard连用

但是我用不了，在服务器上的tensorboard显示不出来open3d的tensorboard插件，可能我安装的有问题
一个小例子，可视化一些简单mesh：因为如上原因没有深究了

import open3d as o3d
# Monkey-patch torch.utils.tensorboard.SummaryWriter
from open3d.visualization.tensorboard_plugin import summary
# Utility function to convert Open3D geometry to a dictionary format
from open3d.visualization.tensorboard_plugin.util import to_dict_batch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
cube = o3d.geometry.TriangleMesh.create_box(1, 2, 4)
cube.compute_vertex_normals()
cylinder = o3d.geometry.TriangleMesh.create_cylinder(radius=1.0,
                                                     height=2.0,
                                                     resolution=20,
                                                     split=4)
cylinder.compute_vertex_normals()
colors = [(1.0, 0.0, 0.0), (0.0, 1.0, 0.0), (0.0, 0.0, 1.0)]
 
logdir = "demo_logs/pytorch/small_scale"
writer = SummaryWriter(logdir)
for step in range(3):
    cube.paint_uniform_color(colors[step])
    writer.add_3d('cube', to_dict_batch([cube]), step=step)
    cylinder.paint_uniform_color(colors[step])
    writer.add_3d('cylinder', to_dict_batch([cylinder]), step=step)