dynamic_voxel
时间: 2023-09-21 19:12:30 浏览: 45
dynamic_voxel是一种用于深度视频中动作识别的方法,它在3D空间中对动作进行建模和表示。该方法使用动态体素(dynamic voxel)来表示每个时间步的动作信息。动态体素是指在时间序列中以3D空间中的体素为基本单位,将每个时间步的深度视频分割为多个体素,并对每个体素进行特征提取和编码。通过对动态体素进行建模,dynamic_voxel方法可以捕捉到深度视频中的动作信息,并用于动作识别任务。这种方法在CVPR 2020会议上被提出,并由多位作者来自华科、旷视等单位共同完成。你可以通过阅读论文和查看代码来了解更多关于dynamic_voxel方法的详细信息。
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point_cloud = point_cloud.reshape(-1, 3) pc_o3d = o3d.geometry.PointCloud(o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)) pc_voxel_sampled = pc_o3d.voxel_down_sample(0.003) points_sampled = np.array(pc_voxel_sampled.points).astype(np.float32) points_sampled = np.concatenate([suction_points, points_sampled], axis=0) pc_voxel_sampled.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_sampled) pc_voxel_sampled.estimate_normals(o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(0.015), fast_normal_computation=False) pc_voxel_sampled.orient_normals_to_align_with_direction(np.array([0., 0., -1.])) pc_voxel_sampled.normalize_normals() pc_normals = np.array(pc_voxel_sampled.normals).astype(np.float32) suction_normals = pc_normals[:suction_points.shape[0], :]
这段代码的作用是对输入的点云数据进行预处理,以便后续的物体姿态估计。具体来说,它的主要步骤包括:
1. 将输入的点云数据 point_cloud 重塑为二维数组,每行包含三个值,分别表示点的 x、y、z 坐标。
2. 使用 Open3D 库将重塑后的点云数据转换为 PointCloud 对象 pc_o3d。
3. 对 pc_o3d 进行体素下采样,得到 pc_voxel_sampled 这个体素下采样后的点云数据。
4. 将原始的夹爪位置 suction_points 和下采样后的点云数据 points_sampled 拼接在一起,得到新的点云数据 points_sampled。
5. 将 points_sampled 赋值给 pc_voxel_sampled.points,更新 pc_voxel_sampled 中的点云数据。
6. 使用 Open3D 库的 estimate_normals() 方法对 pc_voxel_sampled 中的点云数据进行法向量估计。
7. 使用 Open3D 库的 orient_normals_to_align_with_direction() 方法将点云数据的法向量方向对齐到 [-1, 0, 0] 方向。
8. 使用 Open3D 库的 normalize_normals() 方法对点云数据的法向量进行归一化。
9. 将 pc_voxel_sampled 中的法向量数据转换为 Numpy 数组 pc_normals。
10. 从 pc_normals 中提取出夹爪位置处的法向量 suction_normals,以便后续使用。
points_to_voxel_3d_np
`points_to_voxel_3d_np` 是一个函数,用于将输入的三维点云数据转换为三维体素表示。它将点云中的每个点映射到一个体素网格中的对应位置,并根据点的密度在体素中设置相应的值。
这个函数的输入是一个包含三维点云坐标的数组,以及指定体素网格的分辨率和大小。它的输出是一个表示体素网格的三维数组,其中每个元素表示对应体素的密度或其他属性。
这个函数主要用于将连续的三维点云数据转换为离散的体素表示,以便于后续的处理和分析。它在计算机视觉、机器人学和三维重建等领域有着广泛的应用。