使用Python Multiprocessing库处理3D数据的方法
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我们的数据由.obj存储在.7z存档中的文件组成，这在存储效率方面非常出色。但是当我们需要访问它的确切部分时，我们应该努力。在这里，我定义了包装 7-zip 存档并提供底层数据接口的类。
from io import BytesIOimport py7zlibclass MeshesArchive(object): def __init__(self, archive_path): fp = open(archive_path, 'rb') self.archive = py7zlib.Archive7z(fp) self.archive_path = archive_path self.names_list = self.archive.getnames() self.cur_id = 0 def __len__(self): return len(self.names_list) def get(self, name): bytes_io = BytesIO(self.archive.getmember(name).read()) return bytes_io def __getitem__(self, idx): return self.get(self.names[idx]) def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.cur_id >= len(self.names_list): raise StopIteration name = self.names_list[self.cur_id] self.cur_id += 1 return self.get(name)这个类几乎不依赖py7zlib包，它允许我们在每次调用get方法时解压缩数据，并为我们提供存档中的文件数。我们还定义了__iter__这将帮助我们map像在可迭代对象上一样在该对象上启动多处理。
您可能知道，可以创建一个 Python 类，从中可以实例化可迭代对象。该类应满足以下条件：覆盖__getitem__返回self和__next__返回后续元素。我们绝对遵循这个规则。
上面的定义为我们提供了遍历存档的可能性，但 它是否允许我们 对内容进行并行随机访问？这是一个有趣的问题，我在网上没有找到答案，但我们可以研究源代码py7zlib并尝试自己回答。
在这里，我提供了来自pylzma的代码片段：
class Archive7z(Base): def __init__(self, file, password=None): # ... self.files = {} # ... for info in files.files: # create an instance of ArchiveFile that knows location on disk file = ArchiveFile(info, pos, src_pos, folder, self, maxsize=maxsize) # ... self.files.append(file) # ... self.files_map.update([(x.filename, x) for x in self.files]) # method that returns an ArchiveFile from files_map dictionary def getmember(self, name): if isinstance(name, (int, long)): try: return self.files[name] except IndexError: return None return self.files_map.get(name, None) class Archive7z(Base): def read(self): # ... for level, coder in enumerate(self._folder.coders): # ... # get the decoder and decode the underlying data data = getattr(self, decoder)(coder, data, level, num_coders) return data在代码中，您可以看到在从存档中读取下一个对象期间调用的方法。我相信从上面可以清楚地看出，只要同时多次读取存档，就没有理由阻止存档。
接下来，我们快速介绍一下什么是网格和点云。
首先，网格是顶点、边和面的集合。顶点由空间中的(x,y,z) 坐标定义并分配有唯一编号。边和面是相应的点对和三元组的组，并用提到的唯一点 id 定义。通常，当我们谈论"网格"时，我们指的是"三角形网格"，即由三角形组成的表面。使用trimesh库在 Python 中使用网格要容易得多。例如，它提供了.obj在内存中加载文件的接口。要在jupyter notebook一个3D 对象中显示和交互，可以使用k3d库。
所以，用下面的代码片段我回答这个问题："你怎么绘制trimesh的对象jupyter有k3d？"
import trimeshimport k3dwith open("./data/meshes/stanford-bunny.obj") as f: bunny_mesh = trimesh.load(f, 'obj')plot = k3d.plot()mesh = k3d.mesh(bunny_mesh.vertices, bunny_mesh.faces)plot += meshplot.display()k3d 显示的斯坦福兔子网格
其次，点云是表示空间中对象的 3D 点数组。许多 3D 扫描仪生成点云作为扫描对象的表示。出于演示目的，我们可以读取相同的网格并将其顶点显示为点云。
import trimeshimport k3dwith open("./data/meshes/stanford-bunny.obj") as f: bunny_mesh = trimesh.load(f, 'obj') plot = k3d.plot()cloud = k3d.points(bunny_mesh.vertices, point_size=0.0001, shader="flat")plot += cloudplot.display()k3d绘制的
点云
如上所述，3D 扫描仪为我们提供了一个点云。假设我们有一个网格数据库，我们想在我们的数据库中找到一个与扫描对象对齐的网格，也就是点云。
为了解决这个问题，我们可以提出一种简单的方法。我们将从我们的档案中搜索给定点云的点与每个网格之间的最大距离。
如果1e-4某些网格的距离更小，我们将认为该网格与点云对齐。
最后，我们来到了多处理部分。请记住，我们的存档中有大量文件可能无法放在一起放在内存中，因为我们更喜欢并行处理它们。
为了实现这一点，我们将使用 multiprocessing Pool，它使用map或imap/imap_unordered方法处理用户定义函数的多次调用。
map和imap影响我们的区别在于，map在将其发送到工作进程之前将其转换为列表。如果存档太大而无法写入 RAM，则不应将其解压缩到 Python 列表中。换句话说，两者的执行速度是相似的。
[加载网格：pool.map w/o manager] 4 个进程池耗时：37.213207403818764 秒[加载网格：pool.imap_unordered w/o manager] 4 个进程池耗时：37.219303369522095 秒在上面，您可以看到从适合内存的网格档案中简单读取的结果。
更进一步imap：让我们讨论如何实现找到靠近点云的网格的目标。这是数据。我们有来自斯坦福模型的 5 个不同的网格。我们将通过向斯坦福兔子网格的顶点添加噪声来模拟 3D 扫描。
import numpy as npfrom numpy.random import default_rngdef normalize_pc(points): points = points - points.mean(axis=0)[None, :] dists = np.linalg.norm(points, axis=1) scaled_points = points / dists.max() return scaled_pointsdef load_bunny_pc(bunny_path): STD = 1e-3 with open(bunny_path) as f: bunny_mesh = load_mesh(f) # normalize point cloud scaled_bunny = normalize_pc(bunny_mesh.vertices) # add some noise to point cloud rng = default_rng() noise = rng.normal(0.0, STD, scaled_bunny.shape) distorted_bunny = scaled_bunny + noise return distorted_bunny当然，我们之前在下面将点云和网格顶点归一化，以在 3D 立方体中缩放它们。
要计算点云和网格之间的距离，我们将使用igl。为了完成，我们需要编写一个函数来调用每个进程及其依赖项。让我们用以下代码段来总结。
import itertoolsimport timeimport numpy as npfrom numpy.random import default_rngimport trimeshimport iglfrom tqdm import tqdmfrom multiprocessing import Pooldef load_mesh(obj_file): mesh = trimesh.load(obj_file, 'obj') return meshdef get_max_dist(base_mesh, point_cloud): distance_sq, mesh_face_indexes, _ = igl.point_mesh_squared_distance( point_cloud, base_mesh.vertices, base_mesh.faces ) return distance_sq.max()def load_mesh_get_distance(args): obj_file, point_cloud = args[0], args[1] mesh = load_mesh(obj_file) mesh.vertices = normalize_pc(mesh.vertices) max_dist = get_max_dist(mesh, point_cloud) return max_distdef read_meshes_get_distances_pool_imap(archive_path, point_cloud, num_proc, num_iterations): # do the meshes processing within a pool elapsed_time = [] for _ in range(num_iterations): archive = MeshesArchive(archive_path) pool = Pool(num_proc) start = time.time() result = list(tqdm(pool.imap( load_mesh_get_distance, zip(archive, itertools.repeat(point_cloud)), ), total=len(archive))) pool.close() pool.join() end = time.time() elapsed_time.append(end - start) print(f'[Process meshes: pool.imap] Pool of {num_proc} processes elapsed time: {np.array(elapsed_time).mean()} sec') for name, dist in zip(archive.names_list, result): print(f"{name} {dist}") return result if __name__ == "__main__": bunny_path = "./data/meshes/stanford-bunny.obj" archive_path = "./data/meshes.7z" num_proc = 4 num_iterations = 3 point_cloud = load_bunny_pc(bunny_path) read_meshes_get_distances_pool_no_manager_imap(archive_path, point_cloud, num_proc, num_iterations)这read_meshes_get_distances_pool_imap是一个中心函数，其中完成以下操作：
MeshesArchive并multiprocessing.Pool初始化
tqdm 用于观察池进度，并手动完成整个池的分析
执行结果的输出
请注意我们如何传递参数以imap从archive和point_cloud使用zip(archive, itertools.repeat(point_cloud)). 这允许我们将点云数组粘贴到存档的每个条目上，避免转换archive为列表。
执行结果如下：
100%|########################################### #####################| 5/5 [00:00<00:00, 5.14it/s] 100%|########################### ####################################| 5/5 [00:00<00:00, 5.08it/s] 100%|########################### ####################################| 5/5 [00:00 <0时，5.18it /秒] [方法网眼：pool.imap W / O管理器] 4个过程的池经过时间：1.0080536206563313秒armadillo.obj 0.16176825266293382 beast.obj 0.28608649819198073 cow.obj 0.41653845909820164现货.obj 0.22739556571296735 stanford-bunny.obj 2.3699851136074263e-05我们可以注意到斯坦福兔子是最接近给定点云的网格。还可以看出，我们没有使用大量数据，但我们已经证明，即使我们在存档中有大量网格，该解决方案也能奏效。
到此，关于"使用Python Multiprocessing库处理3D数据的方法"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
