Point Cloud Utils：Pythonで3D点群・メッシュを扱うライブラリ

3Dコンピュータービジョンのブーム(？)のおかげか、Pythonで点群やメッシュ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、点群や三角形メッシュの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。

• 多くの一般的なメッシュ形式(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！
• メッシュ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“に基づいたメッシュのPoisson-Disk-Sampling。
  • Lloydアルゴリズムによるメッシュのサンプリング
  • メッシュ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
• 点群とメッシュ間の最近傍点
• 点群と三角形メッシュから法線の推定
• 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を使用した点群とメッシュ間の符号付距離の計算
• 点群に最も近いメッシュ上の点の計算
• 点群とメッシュの重複頂点除去
• embreeを使用したレイ/メッシュの高速な交差判定
• embreeを使用したレイ/surfelの高速な交差判定
• メッシュのスムージング
• メッシュのコンポーネント接続
• メッシュの間引き(デシメーション)
• 点群とメッシュ内の重複/参照されていない頂点を削除する
• メッシュの水密化 (Watertight Manifold法)

pipでインストールできる。ドキュメントはこちら。

• メッシュと点群の読み込み
• メッシュと点群の保存
• Poisson-Disk-Samplingを使用したメッシュ上でのblue-noiseサンプル生成
• メッシュ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
• 頂点ごとのメッシュ法線の計算
• フェイスごとのメッシュ法線の計算
• メッシュのフェイスの向き
• 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で三角形メッシュまでの最短符号付き距離の計算
• メッシュ上の最も近い点の計算
• 点群とメッシュの重複除去
• 参照されていないメッシュ頂点の削除
• メッシュのフェイス面積の計算
• メッシュのスムージング
• 連結コンポーネントの計算
• 三角形メッシュの間引き(デシメーション)
• メッシュを水密化
• レイ/メッシュの交差判定
• レイ/Surfelの交差判定
• メッシュの曲率計算
• 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