mvtec3d

以bagel为例，其中有calibration、

bagel			# 百吉圈(硬面包)calibrationcamera_parameters.jsontestcombinedgt	# 缺陷部位的分割剪影pngrgb	# 原图pngxyz	# tiffcontamination	# 污染物同上crack同上good同上		hole同上		traingoodrgbxyzvalidationgood同trainclass_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
在这里插入图片描述
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 dimensionstiff_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 heightpoints.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 samplepoint_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。