点云压缩参考软件mpeg-pcc-tmc13学习记录

一、安装点云库PCL

参考链接:VS2017安装PCL1.8.1 - Being_young - 博客园 (cnblogs.com)

1.下载

PCL-1.9.1-AllInOne-msvc2017-win64.exe

pcl-1.9.1-pdb-msvc2017-win64.zip  

下载链接:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases

2.  安装

(1)运行 PCL-1.8.1-AlllnOne-msvc2017-win64.exe
(2)解压 pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win64,将PDB文件拷贝到安装路径下的bin文件夹中

(3)添加环境变量:

  设置中可以看到PCL、OPENNl已将添加到系统的环境变量中,将FLANN、VTK等路径添加到PATH中

(PCL_ROOT是PCL的安装路径)

(4)配置VS2017开发环境:

         新建一个空项目——选择DEBUG/RELEASE模式——解决方案资源管理器——右击项目“属性”——选择VC++目录

添加包含目录:

添加库目录:

二、配置tmc13

1. 下载

下载地址:https://github.com/MPEGGroup/mpeg-pcc-tmc13

2. 解压缩

解压缩工具库

3. 新建build文件夹

在mpeg-pcc-tmc13-master文件夹下新建build文件夹

4. 对工具库进行cmake,解构出工程文件

先点Configure,再点Generate,结果如下:

5.对cfg里面的yaml文件进行解构,得到参数文件

参考链接:

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44721386/article/details/103103043

https://blog.youkuaiyun.com/mamawoaini1314v/article/details/100657950

由于配置文件是以.yaml的格式给出,需要转换为.cfg格式,方法是通过scripts文件夹下的gen-cfg.sh脚本执行。

(1)在官网上分别下载git和strawberry perl;
git下载地址:https://git-scm.com/downloads
Strawberry perl下载地址:http://strawberryperl.com/
(2)Windows10环境下执行shell脚本:

运行Git bash,输入gen-cfg.sh文件的路径:cd D:/mpeg-pcc-tmc13-master/cfg

输入D:/mpeg-pcc-tmc13-master/scripts/gen-cfg.sh

(3)点击回车运行时会出现错误提示,原因是缺少一些module,需要在D:\Git\usr\share\perl5目录下添加缺少的module

可以在https://metacpan.org/author/REHSACK网站上下载需要的module。

以List/MoreUtils.pm为例,搜索该module,并下载:

下载之后将整个List文件移入D:\Git\usr\share\perl5目录

然后再执行D:/mpeg-pcc-tmc13-master/scripts/gen-cfg.sh,又会提示缺少其他module,按照同样的方法,进行操作,直到运行成功。

可以在cfg文件夹里生成octree-predlift文件夹,里面包含四种模式的有损/无损几何和属性的压缩模型配置文件。

### 如何下载 MPEG-PCC 格式的点云数据集 MPEG-PCC(Point Cloud Compression)是一种用于压缩三维点云数据的技术标准,其测试模型通常基于开源项目实现。为了获取与 MPEG-PCC 相关的数据集,可以按照以下方法操作: #### 数据集来源 MPEG-PCC 的官方资源通常由 MPEG 组织及其合作机构提供。这些数据集主要用于评估编码器和解码器性能。常见的数据集可以从以下网站获得: - **MPEG 官方站点**:该站点提供了标准化的点云数据集以及相关工具[^1]。 - **GitHub 开源仓库**:许多开发者维护了与 MPEG-PCC 测试模型相关的代码库和配套数据集。例如,在 `MPEGGroup/mpeg-pcc-tmc2` 中可能附带了一些示例数据文件。 #### 下载步骤说明 访问上述链接后,可以通过以下方式定位并下载所需数据集: 1. 进入指定 GitHub 仓库页面 (`https://github.com/MPEGGroup/mpeg-pcc-tmc2`) 查找是否有预定义的测试序列或附加文档提及外部存储位置; 2. 如果未直接包含样本,则需查阅 README 文件或其他指导材料了解推荐使用的公开数据库地址; 3. 常见可用选项包括但不限于 TUM RGB-D SLAM Benchmark Dataset 或 LiDAR Point Cloud Collections 等第三方平台托管的内容; 对于命令行参数 `-c decoder.cfg --compressedStreamPath=compressed.bin --reconstructedDataPath="chongjian.ply"` ,这是运行 V-PCC 解码过程中的配置实例[^2],它并不涉及实际网络请求部分来抓取远程服务器上的素材包。 #### 使用 Python 脚本自动化处理 如果希望编写脚本来批量拉取多个子目录下的PLY格式文件作为输入源供后续实验分析之用, 可参考如下片段: ```python import os import requests def download_pcc_dataset(base_url, output_dir): if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) file_list_response = requests.get(f"{base_url}/file-list.txt") # Assume there's a list of files at this endpoint. if file_list_response.status_code != 200: raise Exception("Failed to retrieve the dataset index.") filenames = file_list_response.text.splitlines() for filename in filenames: url = f"{base_url}/{filename}" response = requests.get(url, stream=True) local_path = os.path.join(output_dir, filename) with open(local_path, 'wb') as fd: for chunk in response.iter_content(chunk_size=128): fd.write(chunk) if __name__ == "__main__": base_url = "http://example.com/datasets/pcc" target_folder = "./pcc_data/" try: download_pcc_dataset(base_url, target_folder) print("All datasets have been successfully downloaded.") except Exception as e: print(e) ``` 此段程序假定存在一个集中管理所有待分发档案清单的服务端接口 `/file-list.txt`, 并据此逐一提取目标实体至本地磁盘路径下.
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