mmdetection3d调用votenet来进行3d预测

需要使用的官方的文档链接如下：
1:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/master/data/sunrgbd
2:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/getting_started.md

总的来说，按照官方文档的步骤进行操作，踩了挺多坑的，并非一帆风顺，还好，最后搞定了。

大坑：该框架只支持linux和mac，我最初以为测试的步骤啥的只是处理数据集，那么只涉及到一些文件的读取，然后就直接在windows下面运行官网上的一些命令，但是，后来发现，无论怎么弄，都不行，即使找到bug所在，但由于我对matlab不熟，也没办法找到解决方案。后面没法了，就去ubuntu下去试那些命令行，果不其然，运行没问题了。所以，不要在windows下运行该框架，听官网的话。

小坑：在进行数据预处理的时候，是使用的matlab来处理的，然后其中的extract_rgbd_data_v2.m这个文件里面第37行代码，parfor imageId = 1:10335,我不知道什么原因，我在这个文件debug的时候，运行到这里matlab就直接蹦了。因为parfor是并行运算，我本以为是我配置不给力，但是如果我单独建立一个.m文件，然后就在这里运行一块parfor的命令，也能运行，搞来搞去，实在想不出招了，只能将parfor变成for,不使用并行运算了。改了之后，文件能正常运行了，但是，速度很慢，基本要一个多小时才能将这个文件跑完。

流程：
因为要使用到matlab去处理数据集，我们首先要做的就是在liunx下安装matlab,我这里给个链接：https://www.cnblogs.com/hEllOwOrlD2017/p/6936768.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
，按照这个链接里面来安装吧，我安装下来没问题。
然后，找到matlab的安装路径，一般在安装的过程中会看见，我的安装目录是：/usr/local/MATLAB/R2017a/bin/matlab，你们根据自己的情况调整。最后我们使用下面的命令让matlab可以在终端执行：

sudo ln -s /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/matlab  /usr/local/bin/matlab

执行完后，我们就可以在终端直接输入matlab直接启动这个软件了，也可以在终端输入相关命令直接运行.m文件。

matlab安装好之后，要按照作者给的流程去测试的话，需要下载数据集，最开始想按照第二个链接给的那样，去测试scannet数据集，但是这个数据集不好获得，我给scannet的人发邮件了，但是一直没有回我，后面在第一个链接里面看见作者给了下载sunrgbd的数据集，于是打算测试后者。当我们下载数据集之后，我们只需要在sunrgbd下新建一个OFFICIAL_SUNRGBD的文件夹就行了，然后将数据集按照下面的文件目录放置。另外的文件夹和文件会在运行作者的命令的时候生成。然后再进行一系列操作得到权重文件。我感觉应该不是训练数据集，因为如果是从头开始训练，训练时长不会这么短，但是如果不按照上面第一个链接那么操作，直接按照第二个链接操作，会提示缺少某个文件，而那个文件就是第一个链接中执行完命令后得到的文件。

执行的命令如下：

cd matlab
matlab -nosplash -nodesktop -r 'extract_split;quit;'
matlab -nosplash -nodesktop -r 'extract_rgbd_data_v2;quit;'
matlab -nosplash -nodesktop -r 'extract_rgbd_data_v1;quit;'
cd ..
python sunrgbd_data.py --gen_v1_data
cd ../..
python tools/create_data.py sunrgbd --root-path ./data/sunrgbd --out-dir ./data/sunrgbd --extra-tag sunrgbd

如果一切顺利，经过两三个小时（主要是extract_rgbd_data_v2这个文件，如果将parfor改为for，只能一个一个文件执行，速度贼慢。还有就是create_data.py，这个文件好像也要半个多小时才能执行完毕），就可以的得到上面图片中的文件夹和文件，我们可以开始进行测试阶段了。

测试之前，我们需要去下载已经训练好的votenet关于sunrgbd的模型，下载链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/master/configs/votenet，在这个页面你能找到下载位置，经测试，不需要翻墙出去下载。记住你下载的这个文件的位置，我们按照官网的说明，将其放到checkpoints这个文件夹下面。然后，我们就可以执行下面的命令了：

python tools/test.py configs/votenet/votenet_16x8_sunrgbd-3d-10class.py checkpoints/votenet_16x8_sunrgbd-3d-10class_20200620_230238-4483c0c0.pth --show --show-dir ./data/sunrgbd/show_results1

这行命令会在./data/scannet/show_results下生成非常多的文件夹，然后每个文件夹下面有两个文件：…obj和…ply文件。这两个文件是专门的3d点云数据保存的形式，初次看见这个，我也很懵逼，还好网络大佬多，百度了一下，大概就知道这文件啥意思了，给大家一个链接：ply文件解释，建议大家自己用Python或者其他语言打开这个文件去看看数据，打开ply的方式在后面会给出。

还有一种命令：

python tools/test.py configs/votenet/votenet_16x8_sunrgbd-3d-10class.py checkpoints/votenet_16x8_sunrgbd-3d-10class_20200620_230238-4483c0c0.pth  --eval mAP --options 'show=True' 'out_dir=./data/sunrgbd/show_results1'

这个命令会输出三个文件，…obj, …gt.ply, …pred.ply,而且最后还会输出map的结果，值得注意一下的是，这些生成的文件是在整个命令结束后才会生成，不是边运行边生成的。在官方给的解释中，obj文件是原始的点云数据，…pred.ply是预测的结果，…gt.ply是预测的边框这些，个人感觉，…gt.ply是在…pred.ply的基础上进行筛选的，就跟2d目标检测的时候利用nms来筛选。这几个生成的文件，当前，只能通过第三方的软件来显示，比如meshlab这个软件，官方给的前景是后续会给出相应的接口来显示点云数据。我们就使用这个软件看看效果吧，效果如下：
初始点云的显示：
预测点云的显示：
大家可以看见很多3d的边框，那就是预测的结果。

筛选后，也就是…gt.ply的点云数据显示：
可以看出，第三张照片比第二张少了很多边框，就是筛选后的结果。

刚开始的时候，我得到这些图片一直有些不理解，为什么不像其它的3d检测预测一样，将最后的3d边框直接画在正常的图像上面。也就是rgb图像上，后面我又去看了看votenet这个网络模型，才知道votenet设计的初衷就是只利用点云数据来进行预测，这是他的一个创新点，所以最后这样显示也就可以理解了。

为了方便我们直接调用votenet的模型去预测，官方也给了相应的接口，接口如下：

from mmdet3d.apis import init_detector, inference_detectorconfig_file = 'configs/votenet/votenet_8x8_scannet-3d-18class.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/votenet_8x8_scannet-3d-18class_20200620_230238-2cea9c3a.pth'# build the model from a config file and a checkpoint file
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')# test a single image and show the results
point_cloud = 'test.bin'
result, data = inference_detector(model, point_cloud)
# visualize the results and save the results in 'results' folder
model.show_results(data, result, out_dir='results')

但是值得注意一个地方，那就是这个接口是直接预测点云数据的，而ply文件里面除了点云数据，还有额外的东西，所以需要对ply文件进行处理，将Ply转化为纯粹的点云，转化代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from plyfile import PlyDatadef conver_ply(input_path, output_path):plydata = PlyData.read(input_path)  # read filedata = plydata.elements[0].data  # read datadata_pd = pd.DataFrame(data)  # convert to DataFramedata_np = np.zeros(data_pd.shape, dtype=np.float)  # initialize array to store dataproperty_names = data[0].dtype.names  # read names of propertiesfor i, name in enumerate(property_names):  # read data by propertydata_np[:, i] = data_pd[name]data_np.astype(np.float32).tofile(output_path)

我一直很奇怪的是，官网只是将最后预测的boundingbox的点云数据给出来了，但是，每个boundingbox对应的标签，我查看官网的文档，一直没有找到解释，上面测试生成的ply文件，里面也没有标签数据。所以，还得进一步去看看源代码或者看看官网文档，毕竟这个最后预测的类别的数据还是很重要的。

2020 8.13
ps:利用官方的接口inference_detector(model, point_cloud)，最后返回的数据中，results里面是有标签数据的，同时，返回的预测的boundingbox的array中，每行有七列，分别对应的是中心的的x,y,z，以及boundingbox的长，宽，高，以及整个boundingbox和z的航向角。

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