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CoACD 基于碰撞感知凹性与树搜索的近似凸分解
- CoACD 官方文档
CoACD（Convex Approximation of Complex Decompositions）是一种用于将复杂网格分解为多个凸包的算法, 专为 3D 网格设计了近似凸分解算法，强调在保持物体间潜在碰撞条件的同时减少组件数量，优化了后续应用中的精细且高效的对象交互。该算法在计算机图形学、物理模拟和碰撞检测等领域有广泛应用。
本文档将详细介绍如何使用 Open3D 可视化 CoACD 凸包分解前后的网格。
1. 安装依赖
首先，确保你已经安装了必要的依赖库：
pip install trimesh open3d coacd
2. 加载和处理网格
我们将使用 trimesh 加载一个网格文件，并使用 coacd 进行凸包分解。
import coacd
import trimesh
import open3d as o3d
import numpy as np# 加载输入的网格文件
input_file = 'doll.obj'
mesh = trimesh.load(input_file, force="mesh")# 将加载的网格转换为 coacd 的 Mesh 对象
mesh_coacd = coacd.Mesh(mesh.vertices, mesh.faces)# 运行 CoACD 算法，返回凸包列表
parts = coacd.run_coacd(mesh_coacd)
3. 使用 Open3D 可视化原始网格
我们将使用 Open3D 可视化原始的网格。
# 使用 open3d 可视化原始网格
original_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(vertices=o3d.utility.Vector3dVector(mesh.vertices),triangles=o3d.utility.Vector3iVector(mesh.faces)
)
original_mesh.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])
o3d.visualization.draw_geometries([original_mesh], window_name="Original Mesh")
4. 使用 Open3D 可视化凸包分解后的网格
接下来，我们将使用 Open3D 可视化凸包分解后的网格。
# 使用 open3d 可视化凸包分解后的网格
convex_meshes = []
for part in parts:vertices = part[0]faces = part[1]convex_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(vertices=o3d.utility.Vector3dVector(vertices),triangles=o3d.utility.Vector3iVector(faces))convex_mesh.paint_uniform_color(np.random.random(3))convex_meshes.append(convex_mesh)o3d.visualization.draw_geometries(convex_meshes, window_name="Convex Decomposition")
5. 整体示例
import coacd
import trimesh
import open3d as o3d
import numpy as np# 加载输入的网格文件
input_file = 'doll.obj'
mesh = trimesh.load(input_file, force="mesh")# 将加载的网格转换为 coacd 的 Mesh 对象
mesh_coacd = coacd.Mesh(mesh.vertices, mesh.faces)# 运行 CoACD 算法，返回凸包列表
parts = coacd.run_coacd(mesh_coacd)# 使用 open3d 可视化原始网格
original_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(vertices=o3d.utility.Vector3dVector(mesh.vertices),triangles=o3d.utility.Vector3iVector(mesh.faces)
)
original_mesh.paint_uniform_color([0.5, 0.5, 0.5])
o3d.visualization.draw_geometries([original_mesh], window_name="Original Mesh")# 使用 open3d 可视化凸包分解后的网格
convex_meshes = []
for part in parts:vertices = part[0]faces = part[1]convex_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(vertices=o3d.utility.Vector3dVector(vertices),triangles=o3d.utility.Vector3iVector(faces))convex_mesh.paint_uniform_color(np.random.random(3))convex_meshes.append(convex_mesh)o3d.visualization.draw_geometries(convex_meshes, window_name="Convex Decomposition")
5. CoACD 与 V-HACD 的区别
CoACD（Convex Approximation of Complex Decompositions）和 V-HACD（Volumetric Hierarchical Approximate Convex Decomposition）都是用于将复杂网格分解为多个凸包的算法。尽管它们的目标相似，但在实现细节和应用场景上存在一些区别。
5.1 算法原理对比
-
CoACD：
- 初始分解：通过初步分解生成初始的凸包集合。
- 迭代优化：通过迭代优化过程，逐步改进凸包的质量，使其更好地逼近原始网格。
- 合并与细化：在优化过程中，可能会对凸包进行合并或细化，以提高分解的质量。
-
V-HACD：
- 体积分解：基于体积的层次化分解方法，将网格分解为多个体积块。
- 层次化聚类：通过层次化聚类算法，将体积块聚合成凸包。
- 细化与优化：对生成的凸包进行细化和优化，以提高分解的质量。
5.2 适用场景
-
CoACD：
- 更适合需要高精度凸包分解的场景。
- 在需要迭代优化和细化的应用中表现更好。
- 适用于需要动态调整凸包数量和精度的场景。
-
V-HACD：
- 更适合需要快速生成凸包分解的场景。
- 在处理大规模网格时表现更好。
- 适用于需要层次化分解和聚类的应用。
5.3 性能对比
-
CoACD：
- 由于迭代优化过程，计算时间可能较长。
- 生成的凸包质量较高，适合高精度需求。
-
V-HACD：
- 计算速度较快，适合实时应用。
- 生成的凸包数量较多，适合大规模网格。
5.4 使用方法
-
CoACD：
import coacd import trimesh# 加载网格 mesh = trimesh.load('doll.obj', force="mesh") mesh_coacd = coacd.Mesh(mesh.vertices, mesh.faces)# 运行 CoACD parts = coacd.run_coacd(mesh_coacd) -
V-HACD：
import pyvhacd import trimesh# 加载网格 mesh = trimesh.load('doll.obj', force="mesh")# 运行 V-HACD vhacd = pyvhacd.VHACD() vhacd.compute(mesh.vertices, mesh.faces) parts = vhacd.get_convex_hulls()
5.5 参数设置
-
CoACD：
max_convex_hull: 最大凸包数量。threshold: 精度阈值。max_iter: 最大迭代次数。
-
V-HACD：
resolution: 分辨率。concavity: 凸度。plane_downsampling: 平面降采样。convex_hull_downsampling: 凸包降采样。
5.6 总结
- CoACD 更适合需要高精度和迭代优化的应用。
- V-HACD 更适合需要快速分解和处理大规模网格的应用。
根据具体需求选择合适的算法，可以更好地满足应用场景的要求。