Python将两个三维模型合成一个三维模型
本文主要针对想要将两个obj保存的三维模型合成一个三维模型即obj文件保存。
这样就可以同时观察并对比两个三维模型。
Trimesh是对三维网格模型处理十分好用的库，本次代码即基于此库！
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#同时将两个模型显示在一起，也可以将两个模型拼接成为一个模型
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from cv2 import scaleAdd
import trimesh
import argparse
import numpy as np
import os
import scipy.io as scio
import math
# 根据输入的旋转度数生成相应的旋转矩阵
def make_rotate(rx, ry, rz):
sinX = np.sin(rx)
sinY = np.sin(ry)
sinZ = np.sin(rz)
cosX = np.cos(rx)
cosY = np.cos(ry)
cosZ = np.cos(rz)
Rx = np.zeros((3, 3))
Rx[0, 0] = 1.0
Rx[1, 1] = cosX
Rx[1, 2] = -sinX
Rx[2, 1] = sinX
Rx[2, 2] = cosX
Ry = np.zeros((3, 3))
Ry[0, 0] = cosY
Ry[0, 2] = sinY
Ry[1, 1] = 1.0
Ry[2, 0] = -sinY
Ry[2, 2] = cosY
Rz = np.zeros((3, 3))
Rz[0, 0] = cosZ
Rz[0, 1] = -sinZ
Rz[1, 0] = sinZ
Rz[1, 1] = cosZ
Rz[2, 2] = 1.0
R = np.matmul(np.matmul(Rz, Ry), Rx)
return R
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--obj1_path", type=str, default="对象1路径.obj")
parser.add_argument("--obj2_path", type=str, default="对象2路径.obj")
parser.add_argument("--out_path", type=str, default="./")
parser.add_argument("--save_obj", action="store_true")
args = parser.parse_args()
#Load model
mesh1 = trimesh.load(args.obj1_path)
#To get vertices and faces for next steps
v1 = mesh1.vertices #这样得到的v,f格式是trimesh 内置的格式，不能直接用于其它计算，需要转换为numpy
f1 = mesh1.faces
v1 = np.array(v1)
f1 = np.array(f1)
# #rotate(optional)
# R = make_rotate(0, math.radians(-50), 0)
# v1 = np.dot(v1, R)
mesh2 = trimesh.load(args.obj2_path)
v2 = mesh2.vertices #这样得到的v,f格式是trimesh 内置的格式，不能直接用于其它计算，需要转换为numpy
f2 = mesh2.faces
v2 = np.array(v2)
f2 = np.array(f2)
# ################other steps#################
# #registration(optional)
# mesh2t= trimesh.Trimesh(vertices = v2, faces = f2)
# mesh_to_other = trimesh.registration.mesh_other(mesh1, mesh2t, samples=500, scale=False, icp_first=10, icp_final=50)
#matching
f2 = np.array(f2)+np.shape(v1)[0]
v=np.concatenate((v1,v2),axis=0)
f=np.concatenate((f1,f2),axis=0)
# ############################################
#Transfer result to mesh
obj = trimesh.Trimesh(vertices = v, faces = f)
#To imshow
# obj.show()
if args.save_obj:
#To save
base=os.path.basename(args.out_path)
name=os.path.splitext(base)[0]
obj.export(f"{args.out_path}/{name}.obj") #保存为obj
运行
python show_two_model.py --save_obj (optional)
示例展示
可以通过给顶点统一增加偏移量使模型散开！
v2 = np.array(v2)+0.5
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
