Python 将两个三维模型(obj)合成一个三维模型(obj)

本文主要针对想要将两个obj保存的三维模型合成一个三维模型即obj文件保存。这样就可以同时观察并对比两个三维模型。Trimesh是对三维网格模型处理十分好用的库，本次代码即基于此库！

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#同时将两个模型显示在一起，也可以将两个模型拼接成为一个模型
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from cv2 import scaleAdd
import trimesh
import argparse
import numpy as np
import os 
import scipy.io as scio
import math

# 根据输入的旋转度数生成相应的旋转矩阵
def make_rotate(rx, ry, rz):
    sinX = np.sin(rx)
    sinY = np.sin(ry)
    sinZ = np.sin(rz)

    cosX = np.cos(rx)
    cosY = np.cos(ry)
    cosZ = np.cos(rz)

    Rx = np.zeros((3, 3))
    Rx[0, 0] = 1.0
    Rx[1, 1] = cosX
    Rx[1, 2] = -sinX
    Rx[2, 1] = sinX
    Rx[2, 2] = cosX

    Ry = np.zeros((3, 3))
    Ry[0, 0] = cosY
    Ry[0, 2] = sinY
    Ry[1, 1] = 1.0
    Ry[2, 0] = -sinY
    Ry[2, 2] = cosY

    Rz = np.zeros((3, 3))
    Rz[0, 0] = cosZ
    Rz[0, 1] = -sinZ
    Rz[1, 0] = sinZ
    Rz[1, 1] = cosZ
    Rz[2, 2] = 1.0

    R = np.matmul(np.matmul(Rz, Ry), Rx)
    return R

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--obj1_path", type=str, default="对象1路径.obj")
    parser.add_argument("--obj2_path", type=str, default="对象2路径.obj")
    parser.add_argument("--out_path", type=str, default="./")
    parser.add_argument("--save_obj", action="store_true")
    args = parser.parse_args()
    
    #Load model
    mesh1 = trimesh.load(args.obj1_path)
    
    #To get vertices and faces for next steps
    v1 = mesh1.vertices #这样得到的v,f格式是trimesh 内置的格式，不能直接用于其它计算，需要转换为numpy
    f1 = mesh1.faces
    v1 = np.array(v1)
    f1 = np.array(f1)

    # #rotate(optional)
    # R = make_rotate(0, math.radians(-50), 0)
    # v1 = np.dot(v1, R)

    mesh2 = trimesh.load(args.obj2_path)
    v2 = mesh2.vertices #这样得到的v,f格式是trimesh 内置的格式，不能直接用于其它计算，需要转换为numpy
    f2 = mesh2.faces
    v2 = np.array(v2)
    f2 = np.array(f2)
    
    # ################other steps#################
    # #registration(optional)
    # mesh2t= trimesh.Trimesh(vertices = v2, faces = f2)
    # mesh_to_other = trimesh.registration.mesh_other(mesh1, mesh2t, samples=500, scale=False, icp_first=10, icp_final=50)
    
    #matching
    f2 = np.array(f2)+np.shape(v1)[0]
    v=np.concatenate((v1,v2),axis=0)
    f=np.concatenate((f1,f2),axis=0)

    # ############################################
    #Transfer result to mesh 
    obj = trimesh.Trimesh(vertices = v, faces = f)
    #To imshow
    # obj.show()
    if args.save_obj:
        #To save
        base=os.path.basename(args.out_path)
        name=os.path.splitext(base)[0]
        obj.export(f"{
      
      args.out_path}/{
      
      name}.obj") #保存为obj

运行

python show_two_model.py --save_obj (optional)

示例展示

可以通过给顶点统一增加偏移量使模型散开！

Python 将两个三维模型(obj)合成一个三维模型(obj)
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v2 = np.array(v2)+0.5


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