以bagel为例，其中有calibration、
bagel # 百吉圈(硬面包)
calibration
camera_parameters.json
test
combined
gt # 缺陷部位的分割剪影png
rgb # 原图png
xyz # tiff
contamination # 污染物
同上
crack
同上
good
同上
hole
同上
train
good
rgb
xyz
validation
good
同train
class_ids.json
camera_parameters.json
{
"camera_type": "area_scan_division",
"focus": 0.0103431,
"kappa": -2205.03,
"sx": 3.74983e-06,
"sy": 3.75e-06,
"cx": 252.046,
"cy": 450.07,
"image_width": 800,
"image_height": 800
}
class_ids.json如下
其余类别
cable_gland 缆线接头，缺陷：弯曲、末端破裂或者头部凹陷、洞、螺纹损坏
carrot 胡萝卜，缺陷：污染、裂纹、割痕、洞
cookie 饼干
dowel 暗榫（识图的话应该叫塑料膨胀管）
foam 鸡蛋托盘
peach
potato
rope 绞绳，缺陷：污染、裂痕、蓬松
tire
顺便记一下在gpt那问到的处理tiff的代码，可能用到？
import tifffile as tiff
# Attempt to read the TIFF file using tifffile
try:
tiff_data = tiff.imread(file_path)
# Display the shape of the array to understand its dimensions
tiff_data_shape = tiff_data.shape
except Exception as e:
tiff_data_shape = str(e)
tiff_data_shape
(800, 800, 3)
要从这种类型的图像中生成点云，我们可以遵循以下步骤：
将图像转换为灰度图。 遍历每个像素，使用其 x 和 y 坐标以及灰度值（作为 z 坐标）来生成点云。
我将进行这些转换并提供一个点云数据的示例。 # Convert the image to grayscale gray_image = np.mean(tiff_data, axis=2) # Generate point cloud data points = [] for y in range(gray_image.shape[0]): for x in range(gray_image.shape[1]): z = gray_image[y][x] # Grayscale value as height points.append([x, y, z]) # Convert to numpy array for better handling point_cloud = np.array(points) # Show the shape of the point cloud and a small sample of the data point_cloud_shape = point_cloud.shape point_cloud_sample = point_cloud[:5] # First 5 points as a sample point_cloud_shape, point_cloud_sample((640000, 3), array([[0. , 0. , 0.14262693], [1. , 0. , 0.14268805], [2. , 0. , 0.14277673], [3. , 0. , 0.14286469], [4. , 0. , 0.14295126]]))成功将图像转换为点云数据。生成的点云由 640,000 个点组成，每个点有三个坐标：x, y, 和 z。
这些坐标中，x 和 y 是像素的位置，而 z 是基于灰度值的高度（或深度）。现在你可以使用 CloudCompare、MeshLab 或其他点云可视化工具来查看和分析这些数据。如果你选择使用 Python 进行可视化，可以使用 matplotlib、plotly 或类似库来创建三维散点图。
