Point Cloud Utils：Pythonで3D点群・Meshを扱うライブラリ

3Dコンピュータービジョンのブーム(？)のおかげか、Pythonで点群やMeshデータを扱えるオープンソースライブラリが充実してきた。
こちらのPoint Cloud UtilsはGPLv2ライセンス。

Point Cloud Utils

Point Cloud Utils (pcu)は、点群や三角形Meshの3D処理のために以下機能を提供するユーティリティライブラリです。以下機能の使用方法に関するドキュメントはExampleのセクションを参照してください。

• 多くの一般的なMesh形式(PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, VRML 2.0, X3D, COLLADA)を読み書きできるユーティリティ関数。MeshLabにインポート可能な形式なら読み込み可能です！
• Mesh上でポイントサンプルを生成するための一連のアルゴリズム：
  • “Parallel Poisson Disk Sampling with Spectrum Analysis on Surface“に基づいたMeshのPoisson-Disk-Sampling。
  • LloydアルゴリズムによるMeshのサンプリング
  • Mesh上でのモンテカルロサンプリング
• 点群をダウンサンプリングするためのユーティリティ：
  • blue noise distributionを満たすダウンサンプリング
  • ボクセルグリッド上でのダウンサンプリング
• 点群とMesh間の最近傍点
• 点群と三角形Meshから法線の推定
• 点群間の高速なK最近傍探索 (nanoflannベース)
• 点群間のハウスドルフ距離
• 点群間のChamfer距離
• Sinkhorn法による点群間のWasserstein距離の近似
• Fast Winding Numbersを使用した点群とMesh間の符号付距離の計算
• 点群に最も近いMesh上の点の計算
• 点群とMeshの重複頂点除去
• embreeを使用したレイ/Meshの高速な交差判定
• embreeを使用したレイ/surfelの高速な交差判定
• Meshのスムージング
• Meshのコンポーネント接続
• Meshの間引き(デシメーション)
• 点群とMesh内の重複/参照されていない頂点を削除する
• Meshの水密化 (Watertight Manifold法)

pipでインストールできる。ドキュメントはこちら。



Examplesに簡単な使い方の例が沢山載っていますね。

• Meshと点群の読み込み
• Meshと点群の保存
• Poisson-Disk-Samplingを使用したMesh上でのblue-noiseサンプル生成
• Mesh上でのランダムサンプル生成
• blue noise distributionによる点群のダウンサンプリング
• 点群のボクセルグリッドによるダウンサンプリング
• 点群からの法線推定
• 頂点ごとのMesh法線の計算
• フェイスごとのMesh法線の計算
• Meshのフェイスの向き
• 2つの点群間のWasserstein(Sinkhorn)距離の近似
• 2つの点群間のChamfer距離
• 2つの点群間のHausdorff距離
• 2つの点群間のK最近傍点
• Lloyd緩和法による正方形と立方体でのポイントサンプル生成
• fast winding numbersで三角形Meshまでの最短符号付き距離の計算
• Mesh上の最も近い点の計算
• 点群とMeshの重複除去
• 参照されていないMesh頂点の削除
• Meshのフェイス面積の計算
• Meshのスムージング
• 連結コンポーネントの計算
• 三角形Meshの間引き(デシメーション)
• Meshを水密化
• レイ/Meshの交差判定
• レイ/Surfelの交差判定
• Meshの曲率計算
• 三角形スープの一貫した内外計算する

ところで、MeshLabも今はPythonから叩けるPyMeshLabというインターフェイスがあるのね。

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2009.05.22