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+license: other
+task_categories:
+  - robotics
+tags:
+  - robotics
+  - dexterous-manipulation
+  - teleoperation
+  - motion-capture
+  - human-hand
+  - imitation-learning
+  - hdf5
+size_categories:
+  - 10GB
+---
+
+# CAP —— 杯序整理任务（右手）灵巧操作数据集
+
+CAP（Capture Dataset）是一套**人类手部动作采集 + 灵巧操作演示**数据集，记录了操作者用右手完成「**按序摆放杯子（cups_order）**」任务的全过程。数据以 DexCap 风格的采集管线记录，包含**压缩后的轨迹 HDF5** 与**多视角相机的原始图像帧**，可直接用于动作复现、模仿学习与手部姿态分析。
+
+- 仓库：`dex-robot/cap`
+- 主文件：`cap.zip`（10,694,426,624 字节 ≈ 9.96 GiB）
+- 收录文件：18,940 个
+- 采集日期：2026-07-07
+- 任务：cups_order（按序摆放杯子）
+- 手别：右手（right hand）
+
+---
+
+## 1. 数据总览
+
+| 项目 | 内容 |
+| --- | --- |
+| 任务 | cups_order（按序摆放杯子） |
+| 采集手别 | 右手 |
+| 采集日期 | 2026-07-07 |
+| 有效采集次数 | 5 次（16:46:34 / 16:54:35 / 16:56:54 / 16:59:04 / 17:01:24） |
+| 轨迹文件 | 5 个 `.hdf5`（每次采集一个） |
+| 相机视角 | 6 路（左手 / 右手 / 头部双目 / 头部全局 RGB / 头部全局深度） |
+| 图像帧 | 18,915 张 `.png` + 5 段 `.mp4` |
+| 其他 | 3 个 `.json`、6 个 `.txt`、5 个 `.npy`、1 个 `.raw` |
+| 压缩包大小 | 10.7 GB（10,694,426,624 字节） |
+
+---
+
+## 2. 目录结构
+
+```
+cap/
+├── hdf5/                                   # 每次采集一条压缩轨迹
+│   ├── cups_order_right_hand_20260707_164634/
+│   │   └── cups_order_right_hand_20260707_164634.hdf5
+│   ├── cups_order_right_hand_20260707_165435/
+│   │   └── cups_order_right_hand_20260707_165435.hdf5
+│   ├── cups_order_right_hand_20260707_165654/
+│   │   └── cups_order_right_hand_20260707_165654.hdf5
+│   ├── cups_order_right_hand_20260707_165904/
+│   │   └── cups_order_right_hand_20260707_165904.hdf5
+│   └── cups_order_right_hand_20260707_170124/
+│       └── cups_order_right_hand_20260707_170124.hdf5
+└── raw_data/                               # 原始多模态记录（图像 + 视频 + 标定）
+    └── cups_order_right_hand_20260707_164634/
+        └── cups_order_right_hand_20260707_164634_extracted/
+            └── observe/
+                └── vision/
+                    ├── left_hand_rgb/            # 左手腕视角（video + metadata）
+                    ├── right_hand_rgb/           # 右手腕视角
+                    ├── head_zed_left/            # 头部 ZED 左目
+                    ├── head_zed_right/           # 头部 ZED 右目
+                    ├── head_global_rgb/          # 头部全局 RGB
+                    ├── head_global_depth/        # 头部全局深度
+                    └── *_frames/                 # 各视角抽帧后的 PNG 序列
+```
+
+---
+
+## 3. 采集会话清单
+
+| 会话 ID | 起始时间 | HDF5 轨迹 | 原始帧 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `cups_order_right_hand_20260707_164634` | 16:46:34 | ✅ | ✅ |
+| `cups_order_right_hand_20260707_165435` | 16:54:35 | ✅ | — |
+| `cups_order_right_hand_20260707_165654` | 16:56:54 | ✅ | — |
+| `cups_order_right_hand_20260707_165904` | 16:59:04 | ✅ | — |
+| `cups_order_right_hand_20260707_170124` | 17:01:24 | ✅ | — |
+
+> 说明：完整的多视角原始帧（18,915 张 PNG + 5 段 MP4）随**首个会话** `164634` 一同发布；其余 4 次采集提供压缩后的 HDF5 轨迹。
+
+## 4. 相机视角与帧数
+
+| 视角目录 | 帧数（PNG） | 视频 |
+| --- | --- | --- |
+| `head_global_depth_frames` | 5,567 | ✅ |
+| `right_hand_rgb_frames` | 3,091 | ✅ |
+| `head_zed_right_frames` | 2,631 | ✅ |
+| `left_hand_rgb_frames` | 2,565 | ✅ |
+| `head_zed_left_frames` | 2,548 | ✅ |
+| `head_global_rgb_frames` | 2,524 | ✅ |
+
+帧文件命名规则：`frame_%06d.png`（自 0 起连续编号），可与同目录 MP4 按序号对齐。
+
+---
+
+## 5. 下载
+
+### 5.1 huggingface-cli（推荐，支持断点续传）
+
+```bash
+pip install -U "huggingface_hub[cli]"
+export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com        # 国内网络可加，境外可省略
+huggingface-cli download dex-robot/cap cap.zip --repo-type dataset --local-dir ./cap_data
+```
+
+### 5.2 Python
+
+```python
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+p = hf_hub_download("dex-robot/cap", "cap.zip", repo_type="dataset")
+print(p)
+```
+
+### 5.3 直链
+
+```
+https://huggingface.co/datasets/dex-robot/cap/resolve/main/cap.zip
+```
+
+---
+
+## 6. 解压与校验
+
+```bash
+# 校验完整性（无报错即可）
+unzip -t cap.zip
+
+# 解压到当前目录，得到 cap/
+unzip -q cap.zip
+
+# 目录体积
+du -sh cap
+```
+
+预期结果：
+
+```
+cap/
+├── hdf5/      (5 个 .hdf5)
+└── raw_data/  (18,935 个文件)
+```
+
+---
+
+## 7. 读取示例
+
+### 7.1 读取 HDF5 轨迹
+
+```python
+import h5py
+
+path = "cap/hdf5/cups_order_right_hand_20260707_164634/cups_order_right_hand_20260707_164634.hdf5"
+with h5py.File(path, "r") as f:
+    def show(name, obj):
+        if isinstance(obj, h5py.Dataset):
+            print(f"D {name:50s} shape={obj.shape} dtype={obj.dtype}")
+        else:
+            print(f"G {name}")
+    f.visititems(show)
+```
+
+### 7.2 读取图像帧
+
+```python
+import cv2, glob
+
+frames = sorted(glob.glob(
+    "cap/raw_data/cups_order_right_hand_20260707_164634/"
+    "cups_order_right_hand_20260707_164634_extracted/observe/vision/"
+    "head_global_rgb_frames/frame_*.png"))
+print("帧数:", len(frames))
+img = cv2.imread(frames[0])
+print(img.shape)  # (H, W, 3)
+```
+
+---
+
+## 8. 推荐环境
+
+```bash
+pip install h5py opencv-python numpy
+```
+
+- Python ≥ 3.8
+- 解压后约需 15 GB 可用磁盘（原始 PNG 序列体积较大）
+- 读取深度数据时注意 `head_global_depth` 可能为 16-bit PNG 或伴随 `.npy` / `.raw` 原始深度
+
+---
+
+## 9. 许可与引用
+
+- 许可：见仓库 `LICENSE`（未单独指定时请联系数据发布方）
+- 引用本数据集时请注明来源：
+
+```bibtex
+@misc{cap_dataset_2026,
+  title  = {CAP: Cups Ordering Dexterous Manipulation Capture Dataset (Right Hand)},
+  author = {dex-robot},
+  year   = {2026},
+  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/dex-robot/cap}}
+}
+```
+
+---
+
+## 10. 常见问题
+
+**Q：下载中断怎么办？**
+`huggingface-cli download` 支持断点续传，重新执行同一条命令即可继续；也可加 `--max-workers 1` 降低并发提升稳定性。
+
+**Q：`unzip` 报 "End-of-central-directory signature not found"？**
+说明下载不完整、文件被截断，请校验文件大小是否为 **10,694,426,624 字节**，不一致请重新下载。
+
+**Q：只想用轨迹，不想下 10 GB 图像？**
+目前仅提供整包发布；有细分需求请在仓库 Discussion 中提出。
+
+**Q：深度图和 RGB 怎么对齐？**
+同视角的 `*_frames` 与 MP4 按帧序号（`frame_%06d`）一一对应；跨视角对齐请使用 `raw_data/.../observe/vision/` 下的标定 JSON。