使用Python點(diǎn)云生成3D網(wǎng)格
點(diǎn)云生成 3D 網(wǎng)格的最快方法
已經(jīng)用 Python 編寫(xiě)了幾個(gè)實(shí)現(xiàn)來(lái)從點(diǎn)云中獲取網(wǎng)格。它們中的大多數(shù)的問(wèn)題在于它們意味著設(shè)置許多難以調(diào)整的參數(shù)，尤其是在不是 3D 數(shù)據(jù)處理專(zhuān)家的情況下。在這個(gè)簡(jiǎn)短的指南中，我想展示從點(diǎn)云生成網(wǎng)格的最快和最簡(jiǎn)單的過(guò)程。
1、介紹
點(diǎn)云是具有 3 軸坐標(biāo)(x, y, z)的點(diǎn)的集合。這種類(lèi)型的集合可以來(lái)自不同的來(lái)源并以不同的格式保存?？梢允褂梅Q(chēng)為表面重建算法的不同算法將點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為 3D 網(wǎng)格。為了執(zhí)行表面重建，本指南使用PyVista，這是一個(gè)易于使用的庫(kù)來(lái)處理 3D 數(shù)據(jù)。
要從 PyPI 安裝最新版本的 PyVista，請(qǐng)使用：
pip install pyvistaa
2、程序
生成網(wǎng)格的代碼非常短。你只需要提供一個(gè)N × 3形狀的 NumPy 數(shù)組，其中N是點(diǎn)的數(shù)量，三列是每個(gè)點(diǎn)的x位置、y位置和z位置。該過(guò)程中最具挑戰(zhàn)性的部分是獲取感興趣對(duì)象的點(diǎn)云，因?yàn)橐坏┯辛怂?，生成網(wǎng)格的完整代碼就非常短：
import numpy as np
import pyvista as pv
# NumPy array with shape (n_points, 3)
points = np.genfromtxt('points.csv', delimiter=",", dtype=np.float32)
point_cloud = pv.PolyData(points)
mesh = point_cloud.reconstruct_surface()
mesh.save('mesh.stl')在此示例中，點(diǎn)云是從以下格式的 CSV 文件中提取的：
不管你的觀(guān)點(diǎn)來(lái)自哪里，重要的是pv.PolyData(points)按照上面提到的格式向方法傳遞一個(gè) NumPy 數(shù)組。
如果你想可視化點(diǎn)云使用：
point_cloud.plot(eye_dome_lighting= True )
Eye Dome 照明是一種著色技術(shù)，可在可視化點(diǎn)云時(shí)改善深度感知。
點(diǎn)云可視化的示例。來(lái)自PyVista 示例的源文件。
如果您想可視化生成的網(wǎng)格，請(qǐng)使用：
mesh.plot(color='orange')
網(wǎng)格可視化的示例。來(lái)自PyVista 示例的源文件。
3、結(jié)論
代碼必須根據(jù)點(diǎn)云的來(lái)源稍作修改，否則，只需幾行代碼即可生成網(wǎng)格。我沒(méi)有提到各種理論上的東西，但它們并不是完成工作所必需的。
到此這篇關(guān)于使用Python點(diǎn)云生成3D網(wǎng)格的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python點(diǎn)云生成3D網(wǎng)格內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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