Come generare stanze con nuvole di punti 3D sintetiche con etichette (tutorial Python)

Descrizione:

📘 Scopri di più nel mio libro "3D Data Science with Python": - Versione digitale: - Copertina flessibile: 💻 Ottieni il codice completo e la documentazione: 🎓 Approfondisci le tue competenze con il mio corso completo: Cosa tratto da questo tutorial: - Generare forme 3D di base (piani, sfere, cubi) - Creare ambienti completi - Aggiungere pattern di rumore realistici - Assegnare etichette semantiche perfette - Visualizzare i risultati con la codifica a colori - Esportare in Formati standard del settore - Utilizzo per l'addestramento al machine learning Questo approccio è utile per: ✅ Addestrare algoritmi di segmentazione ✅ Testare sistemi robotici ✅ Sviluppo di visione artificiale ✅ Generare varianti illimitate ✅ Creare dati di ground truth perfetti 🔥 Basta spendere migliaia di euro in scanner LiDAR e perdere giorni in annotazioni manuali! In questo tutorial, ti mostrerò come generare un numero illimitato di stanze di nuvole di punti 3D sintetiche con etichette semantiche perfette utilizzando semplice codice Python. ⏱️ TIMESTAMP: [00:00] Il problema con i dati 3D reali [02:05] La cassetta degli attrezzi [02:57] Il flusso di lavoro [04:46] Creazione di forme geometriche di base [11:10] Assemblaggio di ambienti completi [12:05] Aggiunta automatica di etichette semantiche [12:54] Esportazione nel formato PLY standard del settore [14:12] Visualizzazione dei risultati con Open3D [15:45] Utilizzo di dati sintetici per l'addestramento ML [18:05] Visualizzazione 3D con software [19:45] Scarica il codice completo 🙋 SEGUIMI Linkedin: Medium: CHI SONO? Se non l'avete ancora fatto, ciao 👋. Sono Florent, un professore diventato imprenditore, e in qualche modo sono diventato uno degli esperti 3D più seguiti. Attraverso i miei video su questo canale e i miei scritti, condivido strategie e strumenti basati sull'evidenza per aiutarvi a diventare programmatori e innovatori 3D migliori. #3DPointCloud #MachineLearning #PythonTutorial #ComputerVision #SyntheticData #3DDataScience #PointCloudProcessing #opensource