OpenRooms 数据集使用教程
1. 项目目录结构及介绍
OpenRooms 数据集的目录结构如下所示:
OpenRooms/
├── data/
│ ├── rendering/
│ │ ├── data/
│ │ │ ├── Image/
│ │ │ ├── Material/
│ │ │ ├── Geometry/
│ │ │ ├── Mask/
│ │ │ ├── SVLighting/
│ │ │ ├── SVSG/
│ │ │ ├── Shading/
│ │ │ ├── SVLightingDirect/
│ │ │ └── ShadingDirect/
│ │ └── train.txt
│ │ └── test.txt
├── LICENSE.md
├── README.md
└── .gitmodules
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data/
:包含渲染数据和地面真实数据。rendering/
:包含所有渲染的图像和对应的地面真实数据。Image/
:包含HDR格式的渲染图像。Material/
:包含漫反射反照率图和粗糙度图。Geometry/
:包含法线图和深度图。Mask/
:包含光源遮罩图。SVLighting/
:包含每个像素的环境图。SVSG/
:包含空间变化的球形高斯参数。Shading/
:包含漫反射阴影图。SVLightingDirect/
:包含仅包含直射照明的环境图。ShadingDirect/
:包含直射阴影图。train.txt
和test.txt
:包含训练和测试场景的列表。
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LICENSE.md
:项目的许可证信息。 -
README.md
:项目的介绍和说明。 -
.gitmodules
:定义子模块的信息。
2. 项目的启动文件介绍
OpenRooms 数据集没有特定的启动文件,因为它是数据集而不是一个可执行的项目。使用这个数据集通常涉及到加载和读取数据文件夹中的文件。你可以根据具体的使用场景(例如:图像处理、机器学习训练等)来编写代码以加载这些数据。
3. 项目的配置文件介绍
OpenRooms 数据集同样没有配置文件。数据集的使用通常不需要配置,因为你只需要按照项目结构访问相应的数据文件即可。如果你需要编写代码来加载这些数据,你可能需要根据你的项目需求来创建配置文件,例如指定数据集的路径、图像的大小、数据格式等信息。
在实际使用中,你可能需要以下代码片段来加载不同的数据类型:
import cv2
import numpy as np
import struct
# 加载HDR图像
image_path = 'data/rendering/data/Image/im_1.hdr'
image = cv2.imread(image_path, -1)[:, :, ::-1]
# 加载漫反射反照率图
material_path = 'data/rendering/data/Material/imbaseColor_1.png'
material = cv2.imread(material_path)
# 加载深度图
depth_path = 'data/rendering/data/Geometry/imdepth_1.dat'
with open(depth_path, 'rb') as fIn:
hBuffer = fIn.read(4)
height = struct.unpack('i', hBuffer)[0]
wBuffer = fIn.read(4)
width = struct.unpack('i', wBuffer)[0]
dBuffer = fIn.read(4 * width * height)
depth = np.array(struct.unpack('f' * height * width, dBuffer), dtype=np.float32)
depth = depth.reshape(height, width)
请根据实际的数据路径和文件名来调整上述代码。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考