超全的3D视觉数据集汇总 编程

超全的3D视觉数据集汇总 编程

3D视觉是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及对三维场景的理解、分析和处理。为了训练和评估3D视觉算法，研究人员通常需要大量的3D视觉数据集。本文将汇总一些常用的、涵盖广泛领域的3D视觉数据集，并提供相应的源代码示例，帮助读者在编程中使用这些数据集。

1. ModelNet
   ModelNet是一个广泛使用的3D对象识别数据集，包含了超过15000个3D模型。每个模型都被分为40个不同的类别，如椅子、桌子、汽车等。以下是使用Python编程语言加载ModelNet数据集的示例代码：

import os
import numpy as np

def load_modelnet_data(data_path):
    categories = os.listdi