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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:

copilot에서 4각형 메시를 만들어 달라고 해보았다.

# 사각형 메쉬 예제

# 정점 정의 (v x y z)
v 0.0 0.0 0.0
v 1.0 0.0 0.0
v 1.0 1.0 0.0
v 0.0 1.0 0.0

# 면 정의 (f vertex1 vertex2 vertex3 vertex4)
f 1 2 3 4

이걸 보면 다음과 같다.

각각의 점(v)에 대한 정의를 이용해서 면(f)을 만들어 낸다. 문제는 점의 좌표를 다 파악하고 있어야 한다.

면에서 4개의 점을 입력하면 사각형이, 6개의 점을 입력하면 육각형을 만들 수 있다.

copilot에서 인덱스 없이 만들 수 있는 방법을 물어 보았다. 방법을 알려주는데 그 방법은 제대로 동작하지 않는 것 같다. 인덱스를 활영해서 하는 것이 좋겠다.첫 번째가 0이 아닌 1이다. point cloud에서 obj 등과 같이 변환해 주는 것들이 있기는 한데.. 무료가 아닌 것 같다. 그러면 천천해 만들어 봐야한다. 표면이 단순하다는게 다행이긴 하다.