【Python-Open3D学习笔记】004Mesh生成方法

PointCloud的TriangleMesh生成方法

本文使用csv文件作为点云数据（csv —> DataFrame —> PointCloud）

  
0. 数据展示

数据可视化方法

1. import open3d as o3d
2. from pandas import DataFrame
4. def visualization_df(df: DataFrame, name: str, folder_name: str = None) -> None:
5.     """
6.     可视化3D点云数据
7.     :param df: 3D点云数据
8.     :param name: 可视化图形名称
9.     :param folder_name: 用于创建保存过程数据的文件夹
10.     :return: None
11.     """
12.     points = df[['X', 'Y', 'Z']].values
13.     pcd = o3d.geometry.PointCloud()
14.     pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
15.     o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name=name, width=1024, height=768)

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1. Poisson外貌重建

2. def surface_by_reconstruction(data: DataFrame, show=False):
3.     """
4.     使用 Open3D 的 Poisson Surface Reconstruction 方法，将点云转为表面网格并填充缝隙
5.     :param data:
6.     :param show: 是否直接显示
7.     :return:
8.     """
9.     points = data[['X', 'Y', 'Z']].values
10.     # 读取或生成点云
11.     point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
12.     point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)  # 替换为实际点云数据
14.     # 法向量估计（构建表面的前提）
15.     point_cloud.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.01, max_nn=30))
17.     # Poisson表面重建
18.     mesh, densities = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd=point_cloud, depth=9)
20.     # 裁剪网格（移除多余的表面）
21.     bbox = point_cloud.get_axis_aligned_bounding_box()
22.     mesh = mesh.crop(bbox)
24.     if show:
25.         # 可视化结果
26.         o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name="Closed Surface")
27.     return point_cloud, mesh

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重建结果：

2. Alpha Shapes

1. def surface_by_alpha_shape(data: DataFrame, show=False):
2.     """
3.     Alpha Shapes 是通过调整参数来生成紧密包裹点云的表面
4.     :param data:
5.     :param show: 是否直接显示
6.     :return:
7.     """
8.     points = data[['X', 'Y', 'Z']].values
9.     # 读取或生成点云
10.     point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
11.     point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
13.     # 使用 Alpha Shapes 生成表面
14.     alpha = 10  # 调整alpha值，影响封闭程度
15.     mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(point_cloud, alpha)
17.     if show:
18.         # 可视化结果
19.         o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name="Closed Surface")
20.     return point_cloud, mesh

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重建结果：

3. 检测边界

1. def surface_by_hull(data: DataFrame, show=False):
2.     """
3.     如果点云的开放区域是平坦的，可以直接检测边界并填充多边形
4.     :param data:
5.     :param show: 是否直接显示
6.     :return:
7.     """
8.     points = data[['X', 'Y', 'Z']].values
9.     # 读取或生成点云
10.     point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
11.     point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
13.     # 提取边界
14.     hull, index_list = point_cloud.compute_convex_hull()
15.     hull.orient_triangles()  # 统一法向方向
17.     if show:
18.         # 可视化结果
19.         # o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud, hull], window_name="Closed Surface")
20.         o3d.visualization.draw_geometries([hull], window_name="Closed Surface")
22.     return point_cloud, hull, index_list

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重建结果：

4. 小结

Poisson外貌重建和Alpha Shapes方法必要对参数举行调整适配，单一使用该方法泛化性不强，如果点云的开放区域是平坦的，可以直接检测边界并添补多边形形成TriangleMesh。

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