> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.mindkosh.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.mindkosh.com/ko/python-sdk/uploading-data.md).

# 데이터 업로드

데이터를 업로드하려고 시도하기 전에 다음을 따라왔는지 확인하세요 [여기에 설명된 단계들을](/ko/python-sdk/getting-started.md) SDK를 설정하기 위해.

### 단일 유형의 데이터 업로드

```py
from mindkosh import Client

## 지정된 디렉터리에서 찾은 모든 이미지 파일 업로드
client.upload_data(
    dataset_id=dataset_id,
    resources=['/example_images/'],
    tags=['penguin'] ## 선택 사항
)

## 또는 업로드할 파일을 지정하세요
client.upload_data(
    dataset_id=dataset_id,
    resources=[
        '/home/user/Downloads/test1.pcd',
        '/home/user/Downloads/test2.pcd'
    ],
    tags=['forest'] ## 선택 사항
)
```

각 파일에 서로 다른 태그를 지정하려면 `ImageFile` 또는 `PointCloudFile` 객체를 사용할 수 있습니다.

```py
from mindkosh import Client, ImageFile

client.upload_imagefiles(
    dataset_id = dataset_id,
    imagefiles = [
        ImageFile(
            filepath='/path/to/image1',
            tags=["city1"]
        ),
        ImageFile(
            filepath='path/to/image2',
            tags=["city2"]
        )
    ]
)
```

{% hint style="info" %}
업로드된 파일이 처리되는 데 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 업로드한 데이터로 작업을 만들기 전에 파일이 처리될 시간을 충분히 주었는지 확인하세요. UI에서 모든 파일이 처리되었고 데이터세트에서 보이는지 확인할 수 있습니다.
{% endhint %}

###

### 라이다 + 카메라 데이터 업로드

라이다 포인트 클라우드 + 참조 카메라 이미지를 업로드하려면 포인트 클라우드 파일 객체를 만들고 카메라 이미지를 다음으로 지정하세요 `ImageFile` 객체. 사용할 수 있는 경우, 보정 파라미터를 외부 파라미터(라이다에서 카메라로의 투영용)와 내부 파라미터(카메라에서 이미지로의 투영용)로 지정할 수 있습니다. 이러한 파라미터가 지정되면 Mindkosh가 참조 카메라 이미지 위에 자동으로 직육면체 주석을 투영할 수 있습니다.

1. `intrinsic` - 다음 형식으로 지정됨 `[fx, fy, cx, cy]` 형식.
2. `extrinsic` - 포인트 클라우드 기준 프레임의 점을 카메라 기준 프레임으로 변환할 수 있는 4x4 변환 행렬로 지정됨.
3. `camera_model` - Mindkosh는 두 가지 카메라 모델을 지원합니다 - `PINHOLE` 은 가장 널리 사용되며, `FISHEYE` 입니다. Fisheye의 파라미터를 지정할 때는 `mirrorParameter` 도 설정해야 합니다.
4. 파라미터는 각 카메라와 각 프레임에 대해 별도로 설정됩니다. 장면 전체에서 값이 같더라도 마찬가지입니다.
5. `device_id` - 카메라를 식별하는 데 사용할 수 있는 고유한 번호입니다. 카메라들 사이에서만 고유하고 프레임 전체에서 동일하게 유지된다면 어떤 번호든 사용할 수 있습니다. 예를 들어 왼쪽 카메라와 오른쪽 카메라가 있다면 모든 프레임에서 각각 디바이스 ID 1과 2를 할당할 수 있습니다.

{% hint style="danger" %}
**Mindkosh는 데이터세트 내의 모든 파일 이름이 고유해야 합니다. 즉, 카메라 파일 이름이 같다면(예: 왼쪽과 오른쪽 카메라 모두 같은 `timestamp.png` 를 사용한다면), 카메라 접두사를 추가하여 이름이 고유하도록 변경해야 합니다.**
{% endhint %}

```py
from mindkosh import Client, PointCloudFile

pointcloudFrames = []
pcdfile1 = PointCloudFile(
    filepath = '/file/path1/pcd1.pcd',
    related_files = [
        ImageFile(
            filepath='/path/to/image1.png',
            tags=[],
            extra={
                ## 내부 카메라 파라미터 값은 다음 순서로 지정됩니다: 
                ### [fx, fy, cx, cy]
                "intrinsic": [255.520403, 449.883682, 250.828738, 255.237477],

                ## 외부 파라미터, 라이다에서 
                ## 카메라로의 4x4 투영 행렬을 지정
                "extrinsic": [
                    [-0.735827, -0.65789, -0.0384775, 0],
                    [0.6567956, -0.70452916, 0.00140833, 0],
                    [-0.02255652, -0.0248216, 0.9993586, 0],
                    [0, 0, 0, 1]
                ],

                # 카메라 투영 모델 - PINHOLE 또는 FISHEYE
                # FISHEYE의 경우 mirrorParameter도 지정해야 합니다
                "cameraModel": "PINHOLE",
                ## 장치 ID는 각 카메라마다 고유해야 합니다.
                "device_id": 1
            }
        )
    ]
)

pointcloudFiles.append(pcdfile1)

client.upload_pointcloud_data(dataset_id=datasetId, pointcloudfiles=pointcloudFrames)
```