Pytorch1.7复现PointNet++点云分割（含Open3D可视化）（文末有一个自己做的书缝识别项目代码）

  毕设需要，复现一下PointNet++的对象分类、零件分割和场景分割，找点灵感和思路，做个踩坑记录。

下载代码

https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch
  我的运行环境是pytorch1.7+cuda11.0。

训练

  PointNet++代码能实现3D对象分类、对象零件分割和语义场景分割。

对象分类

  下载数据集ModelNet40，并存储在文件夹data/modelnet40_normal_resampled/。

## e.g., pointnet2_ssg without normal features
python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --log_dir pointnet2_cls_ssg
python test_classification.py --log_dir pointnet2_cls_ssg

## e.g., pointnet2_ssg with normal features
python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --use_normals --log_dir pointnet2_cls_ssg_normal
python test_classification.py --use_normals --log_dir pointnet2_cls_ssg_normal

## e.g., pointnet2_ssg with uniform sampling
python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --use_uniform_sample --log_dir pointnet2_cls_ssg_fps
python test_classification.py --use_uniform_sample --log_dir pointnet2_cls_ssg_fps

• 主文件夹下运行代码python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --log_dir pointnet2_cls_ssg时可能会报错：
  ImportError: cannot import name 'PointNetSetAbstraction'
  原因是pointnet2_cls_ssg.py文件import时的工作目录时models文件夹，但是实际运行的工作目录时models的上级目录，因此需要在pointnet2_cls_ssg.py里把from pointnet2_utils import PointNetSetAbstraction改成from models.pointnet2_utils import PointNetSetAbstraction。

  参考README.md文件，分类不是我的主攻点，这里就略过了。

零件分割

  零件分割是将一个物体的各个零件分割出来，比如把椅子的椅子腿分出来。
  下载数据集ShapeNet，并存储在文件夹data/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal/。
  运行也很简单：

## e.g., pointnet2_msg
python train_partseg.py --model pointnet2_part_seg_msg --normal --log_dir pointnet2_part_seg_msg
python test_partseg.py --normal --log_dir pointnet2_part_seg_msg

  shapenet数据集txt文件格式：前三个点是xyz,点云的位置坐标，后三个点是点云的法向信息，最后一个点是这个点所属的小类别，即1表示所属50个小类别中的第一个。

  写个代码用open3d可视化shapenet数据集的txt文件（随机配色）：

import open3d as o3d
import numpy as np
'''
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ROOT_DIR = os.path.dirname(BASE_DIR)
sys.path.append(BASE_DIR)
sys.path.append(os.path.join(ROOT_DIR, 'data_utils'))
'''
 
txt_path = '/home/lin/CV_AI_learning/Pointnet_Pointnet2_pytorch-master/data/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal/02691156/1b3c6b2fbcf834cf62b600da24e0965.txt'
# 通过numpy读取txt点云
pcd = np.genfromtxt(txt_path, delimiter=" ")
 
pcd_vector = o3d.geometry.PointCloud()
# 加载点坐标
# txt点云前三个数值一般对应x、y、z坐标，可以通过open3d.geometry.PointCloud().p