LINEMOD数据集制作操作指令

置顶一个来自三本院校的底层工人

已于 2023-07-17 19:37:39 修改

阅读量2.4k

点赞数 3

分类专栏： 6DoF 6自由度位姿估计文章标签：计算机视觉自动驾驶人工智能

于 2022-02-17 17:27:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41837701/article/details/122987709

版权

6DoF 同时被 2 个专栏收录

11 篇文章

订阅专栏

6自由度位姿估计

10 篇文章

订阅专栏

本文档详细介绍了如何构建6D位姿估计的数据集，包括数据采集、PLY文件生成、位姿、mask与yaml文件的创建。首先，通过ObjectDatasetTools录制并计算场景位姿，然后利用pcl_test生成PLY文件，接着获取目标物体的位姿，并生成mask与yaml文件，为6D位姿估计提供完整数据准备。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

对6D位姿估计感兴趣的小伙伴可以加我，拉到位姿估计交流群

传送门

1.采集数据

打开一个终端

cd ~/objectdatasettools/ObjectDatasetTools
开启虚拟环境
conda activate datasettools
录制
python record2.py LINEMOD/duck
生成场景位姿
python compute_gt_poses.py LINEMOD/duck2

2.生成ply文件

打开新终端
cd ~/realdata/realdata/png2pcd/build
./pcl_test
pcl_pcd2ply pointcloud.pcd duck.ply
裁剪duck.ply文件

3.生成位姿、mask与yaml文件

（1）生成目标物体位姿

打开新终端
cd ~/objectdatasettools/ObjectDatasetTools
conda activate aae_py37_tf26
python get_pose.py

（2）生成mask与yaml文件

打开新终端
cd ~/realdata/realdata/tools_for_yml_mask
conda activate aae_py37_tf26
python generate_yaml.py