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Geometry :几何工具包

发布时间:2015-10-21 15:38 来源: 作者: ThreePark 点击: 我要评论 条评论)

Geometry++Three Park的新模块,提供了一个三维数据处理的工具包。一般的用户可以使用在线数据处理工具Geometry++,如果网络不是特别顺畅,也可以使用桌面软件Magic3D。对于开发者来讲,Geometry++提供了离线的SDK和在线API服务。下图是在线数据处理工具和Magic3D的截图:


在线三维数据处理界面


Magic3D界面

这里提到的三维数据,主要是指三维点云或者网格。数据来源主要有两个渠道,一个是三维扫描仪,另一个是建模软件(比如Three Park的在线细分曲面建模)。这两种渠道获取的三维数据,在表现形式上是有差别的:扫描数据的点往往比较密,有噪音,有缺失,比如这个人像模型;建模得到的网格数据,点的分布比较稀疏,不均匀,但是有一定的规律,比如这个杯子模型。这些差别,也导致建模软件里数据功能,并不能很好的处理扫描数据;另外,处理扫描数据的工具在处理建模数据的时候,往往需要对建模数据进行加密,使其近似扫描数据的质量。关于三维数据处理的软件,和图像软件相比,不多。但是,随着三维数据获取设备的普及,数据处理的需求会越来越多,相应的软件也会越来越多。网上也有一些开源的三维数据处理工具包,学生或者科研机构用的比较多,公司一般不愿意用,因为用起来成本会比较高。

Geometry++主要专注于三维点云和网格的数据处理。严格来讲,这个工具包不光处理几何,拓扑结构的处理也是一个很大的内容,并且拓扑操作在编码方面往往更加容易出错。三维扫描仪扫描物体会得到三维点云,这些点云通常需要一些处理,比如去噪,法向量计算等;通常扫描一个物体需要进行多个角度的扫描,得到的多帧数据需要进行注册对齐;点云太密的话,需要进行采样;另外,点云数据其实只包含了物体的几何信息,为了得到其拓扑信息,需要进行网格重建,如下图所示。网格数据既包含了几何信息(顶点位置),又包含了拓扑信息(顶点连接关系)。通常的网格处理算法要求网格是一个流型结构,从数学上讲,就是曲面的每个局部都与圆盘同胚,从直观上讲,就是网格的每个顶点只有一个单连通邻域,每个边最多只有两个相邻面。但是,扫描数据通常不满足流型结构的条件,表现出来就是算法对这些数据不稳定。所以需要进行一些拓扑修整。另外,几何上也通常会有一些不稳定的因素,比如狭窄或者退化的三角面片,所以也需要一些几何上的修整,这样会使得后续算法更加稳定。另外还有一些常用的操作,如细分,简化,加密,参数化等等。在机械制造领域,这一块内容被称作逆向工程。我觉得这个名字已经过时了,现在的三维扫描数据不再必须逆向到NURBS那套表示方法了,一方面3D打印的输入就是网格数据,另一方面,一些传统的CAD软件也开始进行混合建模,即网格数据和NURBS进行混合计算。所以,点云网格数据有其自身的发展方向,不再是简单的把点云网格转化为NURBS。


点云重建

对于一个工具包来讲,它的健壮性(Robust)和性能(Performance)是最关键的。健壮性包括工程上的健壮和算法上的健壮。前者主要是指工具包在使用的时候,不要出现程序上异常的情况,比如Crash和Hang;后者主要是指程序在面对各种不同的数据输入时,都能得到正确的结果。前者可以通过良好的编程经验和习惯或者大量的测试来提升工程上的健壮性。算法健壮性的提升,主要依靠算法设计人员大量的实践经验,没有其它办法,这个属于稀缺品。算法设计和实现是相辅相成的,通常是一个迭代的过程,最初的设计实现出来以后,往往存在各种问题,而解决这些问题,又会产生新的设计思路。这个过程中,科研论文是一个很好的工具,它往往能提供一些可行的思路或者工具。但是如果你指望着实现某篇论文就解决问题的话,往往会很失望的,以至于可以经常在公司听见论文无用的论调,比如“论文没用,只能处理论文中的特定数据,面对一般的数据就不行了”。论文一般会说自己的方法如何如何的好,比当前的其它方法都好,并提供一些对比实验数据。从比较的角度来看,你至少能看出被比较者的一些局限性,如果你正在考虑的算法属于被比较者中,那么,你可以得到一些启发来如何克服这些局限性,这个启发可以是这篇论文提供的方法,也可以是你看了论文以后自己想出的方法。

Geometry++属于刚起步阶段,感兴趣的用户可以去试一试,这里提供了一些常见的3D模型库,可以在线处理,也可以下载使用。任何关于Geometry++的问题,都可以发email( threepark@163.com )给我,我都会回复的。

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(责任编辑:单刀)
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