Python 三维网格体素化

本文主要是实现将一个网格模型体素化，实现不同分辨率的体素化效果，并且可视化输出为obj文件！首先利用trimesh对mesh进行采样，然后根据采样点得到各个体素点的占有值。

效果

通过调整分辨率以及采样率（当分辨率变高时建议适量提高采样率）得到以下的效果！

代码

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: Matthieu Zins
"""import trimesh
import numpy as np
import os
import argparse"""======   Voxelize the surface of a mesh   ======
"""def create_if_needed(folder):if not os.path.isdir(folder):os.mkdir(folder)parser = argparse.ArgumentParser(description='Pass object name')
parser.add_argument('input_mesh', type=str)
parser.add_argument('--output_folder', type=str, default="")
parser.add_argument('--resolution', type=int, nargs=3, default=[50, 50, 50], help="resolution_X resolution_Y resolution_Z")
parser.add_argument('--sampling', type=int, default="100000",help="number of points sampled on the mesh")
args = parser.parse_args()input_mesh_filename = args.input_mesh
object_name = os.path.splitext(os.path.basename(input_mesh_filename))[0]
output_folder = args.output_folder
if len(output_folder) == 0: output_folder = object_name
RES_X, RES_Y, RES_Z = args.resolution
sample_points_count = args.samplingcreate_if_needed(output_folder)mesh = trimesh.exchange.load.load(input_mesh_filename)# Uniform Points Sampling
pts, _ = trimesh.sample.sample_surface_even(mesh, sample_points_count )# Save sample points
sampled_points_mesh = trimesh.Trimesh(vertices=pts)
sampled_points_mesh.export(os.path.join(output_folder, object_name + "_resampled_points.ply"))# Adjust the grid origin and voxels size
origin = pts.min(axis=0)
dimensions = pts.max(axis=0) - pts.min(axis=0)
scales = np.divide(dimensions, np.array([RES_X-1, RES_Y-1, RES_Z-1]))
scale = np.max(scales)# Voxelizepts -= origin
pts /= scale
pts_int = np.round(pts).astype(int)grid = np.zeros((RES_X, RES_Y, RES_Z), dtype=int)
gooRES_X = np.where(np.logical_and(pts_int[:, 0] >= 0, pts_int[:, 0] < RES_X))[0]
gooRES_Y = np.where(np.logical_and(pts_int[:, 1] >= 0, pts_int[:, 1] < RES_Y))[0]
gooRES_Z = np.where(np.logical_and(pts_int[:, 2] >= 0, pts_int[:, 2] < RES_Z))[0]
goods = np.intersect1d(np.intersect1d(gooRES_X, gooRES_Y), gooRES_Z)
pts_int = pts_int[goods, :]
grid[pts_int[:, 0], pts_int[:, 1], pts_int[:, 2]] = 1# Save voxels
voxel_pts = np.array([[-0.5, 0.5, -0.5],[0.5, 0.5, -0.5],[0.5, 0.5, 0.5],[-0.5, 0.5, 0.5],[-0.5, -0.5, -0.5],[0.5, -0.5, -0.5],[0.5, -0.5, 0.5],[-0.5, -0.5, 0.5]])
voxel_faces = np.array([[0, 1, 2, 3],[1, 5, 6, 2],[5, 4, 7, 6],[4, 0, 3, 7],[0, 4, 5, 1],[7, 3, 2, 6]])def get_voxel(i, j, k):global voxel_pts, voxel_facesv = np.array([i, j, k], dtype=float) * scalev += originpoints = voxel_pts * scale + vreturn points, voxel_faces.copy()points = []
faces = []
fi = 0
for i in range(RES_X):for j in range(RES_Y):for k in range(RES_Z):if grid[i, j, k]:p, f = get_voxel(i, j, k)points.append(p)f += fifaces.append(f)fi += 8points = np.vstack(points)
faces = np.vstack(faces)
# Write obj mesh with quad faces
with open(os.path.join(output_folder, object_name + "_voxels.obj"), "w") as fout:for p in points:fout.write("v " + " ".join(map(str, p)) + "\n")for f in faces+1:fout.write("f " + " ".join(map(str, f)) + "\n")print(object_name, "done.")

运行：
Dependencies

numpy
trimesh

## Usagepython voxelize_surface.py example/chair.obj --output_folder output --resolution 30 30 30 --sampling 10000

The optional parameters are:

output_folder (string): folder where the result is saved
resolution (list): the resolution of the grid [res_x, res_y, res_z]
sampling (int): number of points sampled on the mesh surface before voxelization
注：输入的类型可以时obj也可以是off以及ply格式！

注意：若出现如下情况，可将采样点数（sampling）提高！出现此种情况的原因是采样间隔太大，而体素尺寸太小（分辨太高），所以导致在有些体素的占有值进行判断的时候出现错误。所以也可以通过降低分辨率来改善此种情况！

Reference

声明: 本文的代码并非原创，来自GitHub中zinsmatt的Surface_Voxels一作！若有侵权请联系撤文！

https://github.com/zinsmatt/Surface_Voxels

Python 三维网格体素化相关推荐

python文本结构化处理_在Python中标记非结构化文本数据
python文本结构化处理 Labelled data has been a crucial demand for supervised machine learning leading to a n ...
Voxelization 三维模型体素化
Voxelization 三维模型体素化导入mesh文件,以obj文件为例: 一般文件mesh文件内容有顶点与面,可以用三维设计软件生成,生成的时候注意mesh文件只保存三角形面片,以便后面读取 o ...
在Unity中实现体素化
在Unity中实现体素化博客链接:在Unity中实现体素化体素化类似与用网格存储二维平面,将三维空间划分成大量尺寸相同的小方块的过程就称之为体素化. 为什么要体素化以下是个人理解当场景中多边 ...
matlab体素化,教程|如何使用Matlab制造GrabCAD体素打印切片
想必大家对Stratasys最近推出的Voxel Print解决方案已经并不感到陌生了,但你是否已经知道如何使用Matlab制造GrabCAD体素打印切片了呢? 本教程面向已熟悉Matlab及J750 ...
Open3D Voxelization 体素化
Voxelization 体素化点云和三角形网格是非常灵活但不规则的几何类型.体素网格(voxel grid)是在 3D 网格上定义的 3D 中的另一种几何类型,体素可以被视为 2D 中像素(pix ...
matlab体素化,一种三维激光点云数据快速体素化处理方法与流程
本发明涉及一种三维激光点云数据快速体素化处理方法. 背景技术: 目前,三维激光扫描系统快速发展,由于研究的需要,往往需要把不具有空间长度信息的点数据转为具有三维空间信息的立方体,如何使用软件进行快速. ...
Voxelization——体素化模型
上周部门内部进行分享知识讲座时讲到一个词Voxelization,也就是体素化,也就是用某些东西充满一个物体的内部,如下面这两张图,用小方块充满圆环和锥体. 其主要算法也有多种,我这里采用的是用bou ...
基于ROS2开发的点云体素化
0. 简介最近在收到了很多读者的消息后,我觉得有必要开这个坑,来给大家阐述下如何对激光雷达点云以及图像点云去做栅格化以及体素化的操作.这部分需要各位读者拥有PCL,octomap,ROS2,C++的 ...
Navmesh研究（二）体素化过程
本文翻译自:http://critterai.org/projects/nmgen_study/voxelization.html 体素化过程构建导航网格的第一步是使用体素化创建一个实体高度域创建 ...

Python 三维网格体素化

效果

代码

Reference

Python 三维网格体素化相关推荐

最新文章

热门文章