pyrender复现pytorch3d渲染结果

本文主要是介绍pyrender复现pytorch3d渲染结果，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、写在前面

三维结果的可视化是很重要的一个工作，目前的三维渲染库，opendr（早期论文）、pyrender、pytorch3d。在我当前的任务上是要在本地电脑window上制作一个3D标注软件，仅有Cpu，我需要一个相对实时的效果，pytorch3d渲染256x256的图像需要3-5s，pyrender的渲染速度cpu上比pytorch3d快近100倍只需要0.01-0.03s。

1.1 pyrender渲染时间 ≈ 0.02s

1.2 Pytorch3D渲染时间 ≈ 4s

参考信息
pyrender 文档
pytorch3d 文档
Converting camera matrices from OpenCV / Pytorch3D #228
why pyrender and pytorch3d cpu render so slow #188
https://github.com/lucasjinreal/realrender
difference between rendering using PyTorch3d and Pyrender #1291

二、pytorch3d的渲染函数

2.1 PyTorch3D 库创建了一个颜色渲染器（color_renderer）对象，并配置了相机、光照和渲染设置。

首先，PointLights 类用于创建光照对象，其中 location 参数指定了光源的位置。在这个示例中，光源位于三维空间的原点 [0.0, 0.0, 3.0]。
然后，RasterizationSettings 类用于配置光栅化（rasterization）的设置，包括图像大小、模糊半径和每像素面片数等。在这个示例中，image_size 参数设置了图像的大小（越大，渲染时间越长），blur_radius 参数设置为 0.0 表示不进行模糊处理，faces_per_pixel 参数设置为 1 表示每个像素只考虑一个面片（整数，越大渲染时间越长）。
接下来，创建 MeshRenderer 对象，其中的 rasterizer 参数使用了 MeshRasterizer 类，并传递了相机和光栅化设置。这意味着渲染器将使用指定的相机和光栅化设置进行渲染。
最后，shader 参数使用了 HardPhongShader 类，并传递了相机和光照对象。这表示颜色渲染器将使用指定的相机和光照设置来应用硬质光照模型。

2.2 PyTorch3D 库创建了一个 OpenGL 透视相机（OpenGLPerspectiveCameras）对象，并配置了相机的姿态。

首先，look_at_view_transform 函数用于生成相机的旋转矩阵 R 和平移向量 T，以实现相机的视角和位置。在这个示例中，函数的参数为 2.7, 0, 0，表示相机所看的目标点在三维空间中的坐标为 (2.7, 0, 0)。
然后，创建了一个 OpenGL 透视相机对象 OpenGLPerspectiveCameras，输入旋转矩阵 R 和平移向量 T。这将使用指定的姿态来配置相机。

# Data structures and functions for rendering
import torch
import torch.nn.functional as F
from scipy.io import loadmat
import numpy as npfrom pytorch3d.structures import Meshes
from pytorch3d.renderer import (OpenGLPerspectiveCameras, look_at_view_transform, look_at_rotation, RasterizationSettings, MeshRenderer, MeshRasterizer, BlendParams,PointLights, SoftPhongShader, SoftSilhouetteShader, Textures, HardPhongShader,
)
# from pytorch3d.io import load_objs_as_meshesclass Renderer(torch.nn.Module):def __init__(self, image_size):super(Renderer, self).__init__()self.image_size = image_size# RENDERERMESH_COLOR = [0, 172, 223]# self.dog_obj = load_objs_as_meshes(['data/dog_B/dog_B/dog_B_tpose.obj'])self.mesh_color = torch.FloatTensor(MESH_COLOR)[None, None, :] / 255.0'''BlendParams 类用于控制渲染结果中不同像素之间的混合方式，以产生平滑的渲染效果。在这行代码中，BlendParams 是创建混合参数对象的构造函数，通过传递 sigma 和 gamma 参数来设置混合参数的值。sigma 控制了混合过程中的平滑程度。较大的 sigma 值将产生更加平滑的混合效果，而较小的 sigma 值则会产生更锐利的混合边缘。gamma 控制了混合过程中的权重调整。较大的 gamma 值将增加前景像素的权重，使其在混合中占据更大的比例，而较小的 gamma 值则会减小前景像素的权重，使其在混合中占据较小的比例。'''blend_params = BlendParams(sigma=1e-4, gamma=1e-4)raster_settings = RasterizationSettings(image_size=self.image_size, blur_radius=np.log(1. / 1e-4 - 1.) * blend_params.sigma,faces_per_pixel=100,#细节更多，增加渲染时间# bin_size=None)R, T = look_at_view_transform(2.7, 0, 0) self.cameras = OpenGLPerspectiveCameras(device=R.device, R=R, T=T)# lights = PointLights(device=R.device, location=[[0.0, 1.0, 0.0]])self.renderer = MeshRenderer(rasterizer=MeshRasterizer(cameras=self.cameras,raster_settings=raster_settings),shader=SoftSilhouetteShader(blend_params=blend_params,))lights = PointLights(location=[[0.0, 0.0, 3.0]])raster_settings_color = RasterizationSettings(image_size=self.image_size,blur_radius=0.0,faces_per_pixel=1,)self.color_renderer = MeshRenderer(rasterizer=MeshRasterizer(cameras=self.cameras,raster_settings=raster_settings_color),shader=HardPhongShader(cameras=self.cameras,lights=lights,))def forward(self, vertices, faces, render_texture=False):tex = torch.ones_like(vertices) * self.mesh_color # (1, V, 3)textures = Textures(verts_rgb=tex)mesh = Meshes(verts=vertices, faces=faces, textures=textures)# mesh = Meshes(verts=vertices, faces=faces, textures=self.dog_obj.textures)if render_texture:images = self.color_renderer(mesh)else:images = self.renderer(mesh)return images

三、pyrender渲染函数

3.1 关键代码

调用 PyTorch3D 的look_at_view_transform函数获取相机平移T，相机的投影函数选择透视相机函数PerspectiveCamera，垂直视场角（yfov）设置为 π / 3.0，即 60 度。这意味着相机的视锥体将在垂直方向上覆盖 60 度的视角范围。

R, T = look_at_view_transform(2.7, 0, 0)
camera_translation = T.numpy()
camera_pose = np.eye(4)
camera_pose[:3, 3] = camera_translation
camera = pyrender.PerspectiveCamera(yfov=np.pi / 3.0)

3.2 完整代码

代码会根据 Trimesh 创建一个 pyrender.Mesh 对象，并将其添加到 pyrender.Scene 中。代码还为场景添加了一个透视摄像机和三个定向灯。最后，使用 OffscreenRenderer 渲染场景，并将生成的彩色图像作为 PyTorch 张量返回。

import os
#https://pyrender.readthedocs.io/en/latest/examples/offscreen.html
# fix for windows from https://github.com/mmatl/pyrender/issues/117
# edit C:\Users\bjb10042\.conda\envs\bjb_env\Lib\site-packages\pyrender
# os.environ['PYOPENGL_PLATFORM'] = 'osmesa'
import torch
from torchvision.utils import make_grid
import numpy as np
import pyrender
import trimesh
from pytorch3d.renderer import look_at_view_transformclass Renderer:"""Renderer used for visualizing the SMPL modelCode adapted from https://github.com/vchoutas/smplify-x"""def __init__(self, img_res=224):self.renderer = pyrender.OffscreenRenderer(viewport_width=img_res,viewport_height=img_res,point_size=1)self.focal_length = 5000self.camera_center = [img_res // 2, img_res // 2]def __call__(self, vertices, faces, camera_translation=None, focal_length=None):material = pyrender.MetallicRoughnessMaterial(metallicFactor=0.2,alphaMode='OPAQUE',baseColorFactor=(0.8, 0.3, 0.3, 1.0))R, T = look_at_view_transform(2.7, 0, 0)if np.all(camera_translation == None):# camera_translation = np.array([0.0, 0.0, 50.0])camera_translation = T.numpy()if np.all(focal_length != None):self.focal_length = focal_length[0]mesh = trimesh.Trimesh(vertices[0], faces[0], process=False)# rot = trimesh.transformations.rotation_matrix(#     np.radians(180), [1, 0, 0])# mesh.apply_transform(rot)mesh = pyrender.Mesh.from_trimesh(mesh, material=material)scene = pyrender.Scene(ambient_light=(0.5, 0.5, 0.5))scene.add(mesh, 'mesh')camera_pose = np.eye(4)camera_pose[:3, 3] = camera_translation# fx, fy, cx, cy = camera_matrix[0, 0], camera_matrix[1, 1], camera_matrix[0, 2], camera_matrix[1, 2]# fx = self.focal_length# fy = self.focal_length# cx = self.camera_center[0]# cy = self.camera_center[1]# camera = pyrender.IntrinsicsCamera(fx=fx, fy=fy, cx=cx, cy=cy, znear=1.0, zfar=100)camera = pyrender.PerspectiveCamera(yfov=np.pi / 3.0)scene.add(camera, pose=camera_pose)light = pyrender.DirectionalLight(color=[1.0, 1.0, 1.0], intensity=1)light_pose = np.eye(4)light_pose[:3, 3] = np.array([0, -1, 1])scene.add(light, pose=light_pose)light_pose[:3, 3] = np.array([0, 1, 1])scene.add(light, pose=light_pose)light_pose[:3, 3] = np.array([1, 1, 2])scene.add(light, pose=light_pose)color, rend_depth = self.renderer.render(scene, flags=pyrender.RenderFlags.RGBA)color = color.astype(np.float32) / 255.0return torch.from_numpy(color).float().unsqueeze(0)

省流：pyrender用PerspectiveCamera替换pytorch3d的OpenGLPerspectiveCameras，加上相机平移和相机垂直视角即可

目前看来，pyrender的PerspectiveCamera和pytorch3d的OpenGLPerspectiveCameras两个函数的默认相机配置非常类似。从pytorch3d的源码上看OpenGLPerspectiveCameras继承了FoVPerspectiveCameras函数，默认的fov设置为60。两者很容易替换。

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def OpenGLPerspectiveCameras(znear: _BatchFloatType = 1.0,zfar: _BatchFloatType = 100.0,aspect_ratio: _BatchFloatType = 1.0,fov: _BatchFloatType = 60.0,##degrees: bool = True,R: torch.Tensor = _R,T: torch.Tensor = _T,device: Device = "cpu",
) -> "FoVPerspectiveCameras":

这篇关于pyrender复现pytorch3d渲染结果的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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