데이터 저장 및 초기화:
데이터 형식 변환:
channels_first
: (B, L, 3, H, W)
)과 채널 마지막 형식(channels_last
: (B, L, H, W, 3)
) 간의 변환을 지원속성 계산 및 관리:
로컬 좌표계에서 깊이 맵을 3D 포인트 클라우드로 변환
3D 포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산
데이터 접근 및 조작:
to
메서드와 유사한 방식으로 데이터를 특정 장치(CPU 또는 GPU)로 이동시킬 수 있음시각화:
plotly
를 사용하여 RGB 및 깊이 이미지를 시각화할 수 있음슬라이더와 플레이 버튼을 통해 시퀀스를 탐색할 수 있음
# 데이터 초기화
colors = torch.rand([2, 8, 32, 32, 3])
depths = torch.rand([2, 8, 32, 32, 1])
intrinsics = torch.rand([2, 1, 4, 4])
poses = torch.rand([2, 8, 4, 4])
# RGBDImages 객체 생성
rgbdimages = RGBDImages(colors, depths, intrinsics, poses)
# 속성 접근
print(rgbdimages.rgb_image.shape) # (2, 8, 32, 32, 3)
print(rgbdimages.depth_image.shape) # (2, 8, 32, 32, 1)
print(rgbdimages.vertex_map.shape) # (2, 8, 32, 32, 3)
print(rgbdimages.normal_map.shape) # (2, 8, 32, 32, 3)
# 시각화
fig = rgbdimages.plotly(index=0)
fig.show()