python-3.x - 在 Python 3 中使用行进立方体进行点云三角测量
问题描述
我正在研究 3D 重建系统,并希望使用 Python 3 从注册的点云数据生成三角形网格。我的对象不是凸的,因此行进立方体算法似乎是解决方案。
我更喜欢使用这种方法的现有实现,所以我尝试了scikit-image和Open3d,但是这两个 API 都不接受原始点云作为输入(请注意,我不是这些库的专家)。我转换数据的尝试失败了,而且由于文档没有阐明函数的输入格式,所以我的想法已经不多了。
这些是我想要的片段,这pcd_to_volume
是我需要的。
scikit 图像
import numpy as np
from skimage.measure import marching_cubes_lewiner
N = 10000
pcd = np.random.rand(N,3)
def pcd_to_volume(pcd, voxel_size):
#TODO
volume = pcd_to_volume(pcd, voxel_size=0.05)
verts, faces, normals, values = marching_cubes_lewiner(volume, 0)
开放3d
import numpy as np
import open3d
N = 10000
pcd = np.random.rand(N,3)
def pcd_to_volume(pcd, voxel_size):
#TODO
volume = pcd_to_volume(pcd, voxel_size=0.05)
mesh = volume.extract_triangle_mesh()
我无法找到正确编写pcd_to_volume
函数的方法。我不喜欢另一个图书馆,所以这两种解决方案对我来说都很好。
您对正确转换我的数据有什么建议吗?点云是一个Nx3
矩阵,其中dtype=float
。
你知道另一个适用于原始点云数据的[行进立方体算法]实现吗?我更喜欢 scikit 和 open3d 之类的库,但我也会考虑 github 项目。
解决方案
你知道另一个适用于原始点云数据的[行进立方体算法]实现吗?
Hoppe的论文Surface rebuild from unorganized points可能包含您需要的信息并且它是开源的。
最新的 Open3D 似乎包含表面重建算法,如alphaShape、ballPivoting和PoissonReconstruction。
据我所知,行进立方体通常用于从三维离散标量场(这就是您所说的体积)中提取等值面的多边形网格。该算法不适用于原始点云数据。
Hoppe 算法的工作原理是首先生成一个带符号的距离函数场(一个 SDF 体积),然后将其传递给行进立方体。这可以被视为对您的一种实现pcd_to_volume
,这不是唯一的方法!
如果原始点云就是你所拥有的,那么情况就有点受限了。如您所见,泊松重建和筛选泊松重建算法都pcd_to_volume
以自己的方式实现(它们高度相关)。但是,它们需要额外的点法线信息,并且法线必须始终定向。(对于一致的方向,你可以阅读这个问题)。
虽然一些基于Delaunay的算法(它们不使用行进立方体)如 alphaShape 并且这可能不需要点法线作为输入,但对于具有复杂拓扑的表面,由于方向问题,很难获得令人满意的结果。而图割方法可以使用可见性信息来解决这个问题。
话虽如此,如果您的数据来自深度图像,您通常会获得可见性信息。您可以使用TSDF构建良好的表面网格。Open3D已经实现了这一点。
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