概要

研究で使おうとしていた点群データがテキストファイルで提供されており、可視化をしたいと思ったものの3Dファイルの作り方がよくわからなかったので、ChatGPT様にお願いしました。

今回使用するデータセット：https://github.com/czq142857/BAE-NET にて提供されているデータセット

（元データはA Scalable Active Framework for Region Annotation in 3D Shape Collections ）

ChatGPTの回答

質問内容

以下のような、一番右の値がクラスIDを示す、テキストファイルに書かれた点群データを、同じクラスIDを持つ点に同じ色を付与して、obj形式に変換したい。pythonで実装する方法を教えて。

-0.182850 0.206710 -0.143640 0.156600 -0.987600 0.007967 12.000000
-0.219480 0.243130 0.110640 -0.963900 -0.030290 0.264400 12.000000
-0.233670 0.382100 -0.009580 -0.953300 0.298200 -0.048420 12.000000
-0.205430 0.209390 -0.143920 -0.372100 -0.928000 -0.018820 12.000000
0.112450 0.048600 -0.033050 0.003796 1.000000 0.000014 13.000000
0.110120 0.048700 0.084670 0.048400 0.998800 0.000005 13.000000
0.111600 0.048630 0.042720 0.043930 0.999000 0.000002 13.000000
0.101950 0.049040 -0.020610 0.042370 0.999100 0.000032 13.000000

回答

Pythonで実装するには、まずファイルから点群データを読み込み、それらをパースして、必要な情報を抽出します。その後、それらの点に対して色を割り当て、obj形式に変換して保存することができます。

詳細な手順は以下になります。

ファイルから点群データを読み込み、それらをパースします。

points = []
with open("points.txt", "r") as f:
    for line in f:
        x, y, z, a, b, c, class_id = [float(i) for i in line.split()]
        points.append([x, y, z, class_id])

各クラスIDに対して色を割り当てます。

colors = {}
for point in points:
    class_id = point[-1]
    if class_id not in colors:
        # 適当な色を割り当てる
        colors[class_id] = [random.random(), random.random(), random.random()]

obj形式のテキストを生成し、ファイルに保存します。

with open("points.obj", "w") as f:
for point in points:
    class_id = point[-1]
    color = colors[class_id]
    f.write("v {} {} {} {} {} {}\n".format(point[0], point[1], point[2], color[0], color[1], color[2]))

まとめ

文章として分かりづらい日本語でも、きちんと返してくれるのが素直にすごいと思いました。しかもちゃんと動く。

色部分だけはクラスIDごとに特定の色になるように別途color_listを用意して設定して、さっそく点群データ(.obj)を生成してみました。

生成結果

MeshLabのスクショなので見づらいですが、きちんと色分けされています。

点群のみであればv行だけでよいのも今回初めて知りました。
ChatGPTを今後も活用しながら勉強してみようと思います。