抓取检测数据集Cornell数据解析

从Cornell数据集网站：http://pr.cs.cornell.edu/grasping/rect_data/data.php 中，我们可以得到比较详细的数据集格式信息，但是其中关于pcd文件的说明不太详细，经过一段时间的查询，记录一下。

以pcd0100.txt为例，打开文件，第一行就是“# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format”，说明文件采用的pcd v.7格式，关于这个格式的说明可以看pcl网站：http://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcd_file_format.php#pcd-file-format，

其中，我想强调一个地方，当FIELDS行为“x y z rgb”时，下面的数据行都是每行4个数，如-0.18716 -0.20571 0 4.808e+06，他们分别表示这个点在三维空间中的坐标为(-0.18716, -0.20571, 0)，所在坐标系是写pcd文件时的参考坐标系，这一点的灰度值是4.808e+06，几乎就是白色。

但Cornell中的pcd又与官网介绍不同，不同之处是FIELDS行为“x y z rgb index”，比官网中多了index，Cornell网站上说index是对行数和列数的编码，每一个index对应png图片中的一个点，解码公式如下：

row = int(index / 640) + 1
col = (index % 640) + 1

注意，这里的row和col都是从1开始的。Cornell说他们的图片的大小是480*640，但是当我们看pcd文件时，发现数据行并没有那么多，pcd0100.txt就只有253674个，我们在python中新建一个480*640的全黑cv图像，index按上述公式解码，把每个index对应的坐标都设为白色，最终结果和数据集中的RGB图对应如下：

比较后发现，某些边缘处的深度值没有测到，在写入时就把没测到的点忽略了，所以txt文件中的数据会比480*640少。我们在处理时，用opencv或imageio把缺失的点全部置0就OK了。

补充一点：

数据集中深度图的世界坐标系如下所示：xyz-红绿蓝

2021/4/14 更新

Cornell数据集官网登不上了，我在百度网盘上传了数据集。链接：https://pan.baidu.com/s/1WeMlIwDsIkVW1gNBcZTNiw 提取码：ny1t

包括三个压缩文件：origin, data-1, data-2

其中origin中的backgrounds是拍摄数据集的背景图，processData是作者提供的一些处理程序（处理啥的不知道，没用过），RectangleLable是矩形框标签可视化图。

data-1和data-2的内容是一类（放一个文件夹里太大，所以分成两个文件夹）。其中，pcd*.txt是点云文件，pcd*cneg.txt是负样本抓取标签，pcd*cpos.txt是正样本抓取标签，pcd*d.tiff是深度图，png是原始RGB图像。

数据集中的抓取框标签示例：

(pcd0101, 0144, 0326)

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