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preprocessing/vis_data_my.py

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+import numpy as np
+from plyfile import PlyData
+import open3d as o3d
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+def read_custom_ply(filepath):
+    """
+    第一步：读取包含自定义 label 和 instance_id 的 PLY 文件
+    """
+    print(f"正在读取文件: {filepath}")
+    with open(filepath, 'rb') as f:
+        plydata = PlyData.read(f)
+    
+    vertex_data = plydata['vertex'].data
+    
+    # 提取各个字段
+    x = vertex_data['x']
+    y = vertex_data['y']
+    z = vertex_data['z']
+    r = vertex_data['red']
+    g = vertex_data['green']
+    b = vertex_data['blue']
+    label = vertex_data['label']
+    instance = vertex_data['instance_id']
+    
+    # 拼装回 N x 8 的矩阵
+    voxel_pc = np.vstack((x, y, z, r, g, b, label, instance)).T
+    return voxel_pc
+
+def verify_data_stats(voxel_pc):
+    """
+    第二步：打印统计信息，从数据层面验证
+    """
+    print("\n--- 数据层面验证 ---")
+    print(f"1. 数据形状 (Shape): {voxel_pc.shape} -> 代表有 {voxel_pc.shape[0]} 个体素点，{voxel_pc.shape[1]} 个特征通道")
+    
+    # 验证坐标是否被离散化（体素化的核心特征）
+    xyz = voxel_pc[:, 0:3]
+    print(f"2. 坐标范围 (X, Y, Z Min-Max):")
+    print(f"   X: {np.min(xyz[:,0]):.2f} 到 {np.max(xyz[:,0]):.2f}")
+    print(f"   Y: {np.min(xyz[:,1]):.2f} 到 {np.max(xyz[:,1]):.2f}")
+    print(f"   Z: {np.min(xyz[:,2]):.2f} 到 {np.max(xyz[:,2]):.2f}")
+    
+    # 如果你使用了 np.floor 或者 ME.utils.sparse_quantize，
+    # 检查坐标是否有小数。如果全都是整数，说明体素化成功了！
+    is_integer_coords = np.all(xyz == np.floor(xyz))
+    print(f"3. 坐标是否全部为离散整数?: {'✅ 是 (体素化成功)' if is_integer_coords else '❌ 否 (可能未量化)'}")
+
+    # 验证标签和实例
+    unique_labels = np.unique(voxel_pc[:, 6])
+    unique_instances = np.unique(voxel_pc[:, 7])
+    print(f"4. 包含的独特语义类别 (Labels) 数量: {len(unique_labels)} 种")
+    print(f"   具体 Labels ID: {unique_labels}")
+    print(f"5. 包含的独立物体实例 (Instances) 数量: {len(unique_instances)} 个")
+
+def visualize_voxel_pointcloud(voxel_pc):
+    """
+    第三步：使用 Open3D 进行视觉验证
+    """
+    print("\n--- 可视化验证 ---")
+    print("正在打开 3D 窗口...")
+    
+    xyz = voxel_pc[:, 0:3]
+    # Open3D 的颜色需要归一化到 [0, 1] 区间
+    rgb = voxel_pc[:, 3:6] / 255.0 
+    labels = voxel_pc[:, 6]
+
+    # 创建 Open3D 点云对象
+    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
+    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(xyz)
+    
+    # ---------------------------------------------------------
+    # 视图 1：真实色彩 (RGB)
+    # ---------------------------------------------------------
+    pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(rgb)
+    print("展示视图 1：RGB 真实色彩。你可以用鼠标拖拽旋转，滚轮缩放。")
+    print("（请关闭弹出的 3D 窗口以继续下一步...）")
+    # 创建一个坐标系辅助理解方向
+    axes = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=2.0, origin=[0, 0, 0])
+    o3d.visualization.draw_geometries([pcd, axes], window_name="视图 1: Voxel RGB Colors")
+
+    # ---------------------------------------------------------
+    # 视图 2：语义标签伪彩色 (Semantic Labels)
+    # ---------------------------------------------------------
+    # 使用 matplotlib 生成区分度高的伪彩色图，为每个 label 分配一个随机颜色
+    max_label = int(np.max(labels))
+    cmap = plt.get_cmap("tab20") # tab20 包含 20 种高对比度颜色
+    
+    # 将 label 映射为颜色
+    label_colors = np.zeros_like(rgb)
+    for i in range(len(labels)):
+        # 背景/未标记点（通常是 0）设为灰色，其他分配彩色
+        if labels[i] == 0:
+            label_colors[i] = [0.5, 0.5, 0.5] 
+        else:
+            # 归一化 label 以获取 colormap 颜色
+            color_idx = (labels[i] % 20) / 20.0 
+            label_colors[i] = cmap(color_idx)[:3] 
+
+    pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(label_colors)
+    print("展示视图 2：语义标签伪彩色。同一种颜色的点代表同一种类别的物体（如全是椅子）。")
+    print("（请关闭弹出的 3D 窗口以退出程序...）")
+    o3d.visualization.draw_geometries([pcd, axes], window_name="视图 2: Semantic Labels")
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 替换为你实际生成的 voxel_ply 文件路径
+    test_file_path = "data/processed_data/ScanNet/point_cloud/train/scene0000_00_voxel_0.1.ply" 
+    
+    try:
+        # 1. 读取
+        voxel_data = read_custom_ply(test_file_path)
+        # 2. 打印统计信息
+        verify_data_stats(voxel_data)
+        # 3. 渲染可视化
+        visualize_voxel_pointcloud(voxel_data)
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"错误：找不到文件 {test_file_path}。请检查路径是否正确。")