BlenderProc-3DFront 项目使用教程
2025-04-18 13:49:09作者:范垣楠Rhoda
1. 项目目录结构及介绍
BlenderProc-3DFront 项目目录结构如下:
BlenderProc-3DFront/
├── .github/
├── blenderproc/
├── docs/
├── examples/
│ ├── datasets/
│ │ ├── front_3d_with_improved_mat/
│ │ │ ├── 3D-FRONT/
│ │ │ ├── 3D-FUTURE-model/
│ │ │ ├── 3D-FRONT-texture/
│ │ │ ├── model_info_revised.json
│ │ ├── render_dataset_improved_mat.py
│ │ ├── multi_render.py
│ ├── visualization/
│ │ └── front3d/
│ │ └── vis_front3d.py
├── images/
├── resources/
├── tests/
├── .clabot/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CITATION.cff
├── CLA_entities.pdf
├── CLA_individuals.pdf
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README_BlenderProc2.md
├── README_BlenderProc4BOP.md
├── change_log.md
├── cli.py
├── environment.yml
├── rerun.py
├── setup.py
blenderproc/:包含BlenderProc的核心代码。examples/:包含示例数据集和脚本,用于展示如何使用BlenderProc进行渲染和可视化。docs/:存放项目文档。images/:包含项目相关的图像文件。resources/:包含项目运行所需的资源文件。tests/:包含项目的测试代码。- 其他文件和目录多为项目配置和文档相关。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过examples/目录下的脚本进行。以下是两个主要的启动文件:
render_dataset_improved_mat.py:用于渲染单个场景的脚本。它接受场景ID和一系列路径参数,然后调用BlenderProc进行渲染。multi_render.py:用于批量渲染多个场景的脚本。它接受与render_dataset_improved_mat.py相同的参数,并添加了--n_processes参数来指定并行的GPU数量。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过以下文件进行:
environment.yml:用于配置Conda环境,包括项目所需的Python版本和依赖库。config.json(若存在):可能包含BlenderProc的配置参数,如渲染设置、相机参数等。README.md及相关Markdown文件:提供了项目的详细说明和如何使用项目的指南。
在开始使用项目之前,需要确保已经根据environment.yml文件创建了相应的Conda环境,并且安装了所有依赖。之后,可以通过修改render_dataset_improved_mat.py中的参数来调整渲染设置,以满足不同需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
499
3.65 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
870
485
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
314
134
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
347
暂无简介
Dart
747
180
Ascend Extension for PyTorch
Python
302
344
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882