한 땀 한 땀 만들어야 하나 고민하고 있었는데 누군가가 이미 구현해둔 방법들이 있는 것을 알게 되었다.
[Python] Point clouds로 Mesh 생성하기
로봇이 Object를 grasphing하는 task의 시뮬레이션을 위해서는, object의 mesh가 필요하다. Python의 라이브러리를 사용하면 쉽게 mesh를 생성하고 export할 수 있다. 지금부터 Open3D를 이용하여 xyz format인 point clouds를 stl, ply, obj 등 mesh형태로 export 하는 방법을 알아보자. 나는 아래 url로부터 실습파일을 다운로드하였다. https://drive.google.com/drive/folders/1Ih_Zz9a6UcbUlaA-puEB_is7DYvXrb4w 1. 데이터 로드 Numpy와 Open3D 라이브러리를 Import 한다. import numpy as np import open3d as o3d datapath를 지정하고,…
jupyterlab 환경에서는 안된 것 같다. 좀 더 확인해 볼 필요가 있다. 얼핏 검색해 본 바에 의하면 numpy 버전을 1.대로 낮추어 야 할 필요가 있는 것 같다.
Numpy 버전을 낮추는 방법은 다시 설치를 하면 된다.
pip install numpy==1.26.4 --break-system-packages
Surface Reconstruction — Open3D 0.9.0 documentation
In many scenarios we want to generate a dense 3D geometry, i.e., a triangle mesh. However, from a multi-view stereo method, or a depth sensor we only obtain an unstructured point cloud. To get a triangle mesh from this unstructured input we need a surface reconstruction method. In the literature there exist a couple of methods and Open3D implements currently the following methods: