processed_scannet_eval/gather_image.py

#!/usr/bin/env python3
"""
从datasets/processed_scannet/scans_test找到scene720-730之间的场景，
每个场景中的color目录储存了该场景的图片，均匀采样（间隔100张）图片
并复制到datasets/processed_scannet_eval/{scene_name}/images目录中
"""

import os
import shutil
import glob
from pathlib import Path
import argparse


def get_scene_numbers():
    """获取scene720-730之间的场景编号"""
    scenes = []
    for i in range(720, 731):  # 720到730，包含730
        scenes.append(f"scene{i:04d}_00")
    return scenes


def sample_images(source_dir, target_dir, interval=100):
    """
    从源目录中均匀采样图片并复制到目标目录
    
    Args:
        source_dir: 源图片目录
        target_dir: 目标图片目录
        interval: 采样间隔（默认100张）
    """
    # 确保目标目录存在
    os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
    
    # 获取所有图片文件
    image_extensions = ['*.jpg', '*.jpeg', '*.png', '*.bmp', '*.tiff']
    image_files = []
    
    for ext in image_extensions:
        image_files.extend(glob.glob(os.path.join(source_dir, ext)))
        image_files.extend(glob.glob(os.path.join(source_dir, ext.upper())))
    
    # 按文件名排序
    image_files.sort()
    
    if not image_files:
        print(f"  警告: 在 {source_dir} 中没有找到图片文件")
        return 0
    
    print(f"  找到 {len(image_files)} 张图片")
    
    # 均匀采样
    sampled_files = image_files[::interval]
    print(f"  采样 {len(sampled_files)} 张图片 (间隔: {interval})")
    
    # 复制采样后的图片
    copied_count = 0
    for i, src_file in enumerate(sampled_files):
        filename = os.path.basename(src_file)
        dst_file = os.path.join(target_dir, filename)
        
        try:
            shutil.copy2(src_file, dst_file)
            copied_count += 1
            if i < 5:  # 只显示前5个文件名
                print(f"    复制: {filename}")
        except Exception as e:
            print(f"    错误复制 {filename}: {e}")
    
    print(f"  成功复制 {copied_count} 张图片")
    return copied_count


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='从ScanNet测试场景中均匀采样图片')
    parser.add_argument('--source_root', default='datasets/processed_scannet/scans_test',
                       help='源数据根目录')
    parser.add_argument('--target_root', default='datasets/processed_scannet_eval',
                       help='目标数据根目录')
    parser.add_argument('--interval', type=int, default=100,
                       help='采样间隔（默认100张）')
    parser.add_argument('--start_scene', type=int, default=720,
                       help='起始场景编号（默认720）')
    parser.add_argument('--end_scene', type=int, default=730,
                       help='结束场景编号（默认730，包含）')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 获取场景列表
    scenes = []
    for i in range(args.start_scene, args.end_scene + 1):
        scenes.append(f"scene{i:04d}_00")
    
    print(f"开始处理场景 {args.start_scene} 到 {args.end_scene}")
    print(f"采样间隔: {args.interval} 张图片")
    print(f"源目录: {args.source_root}")
    print(f"目标目录: {args.target_root}")
    print("-" * 50)
    
    total_copied = 0
    processed_scenes = 0
    
    for scene in scenes:
        source_scene_dir = os.path.join(args.source_root, scene)
        source_images_dir = os.path.join(source_scene_dir, 'color')
        target_scene_dir = os.path.join(args.target_root, scene)
        target_images_dir = os.path.join(target_scene_dir, 'images')
        
        print(f"处理场景: {scene}")
        
        if not os.path.exists(source_scene_dir):
            print(f"  错误: 源场景目录不存在: {source_scene_dir}")
            continue
            
        if not os.path.exists(source_images_dir):
            print(f"  错误: 源图片目录不存在: {source_images_dir}")
            continue
        
        # 采样并复制图片
        copied = sample_images(source_images_dir, target_images_dir, args.interval)
        total_copied += copied
        processed_scenes += 1
        
        print()
    
    print("=" * 50)
    print(f"处理完成!")
    print(f"处理场景数: {processed_scenes}")
    print(f"总复制图片数: {total_copied}")


if __name__ == "__main__":
    main()