目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用

二、代码实现

2.1关键函数

2.2完整代码

三、实现效果

3.1原始mesh

3.2下采样mesh

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Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客

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一、概述

        在 Open3D 中，均匀下采样（Uniform Mesh Downsampling）是一种常用的网格简化方法，通过减少网格模型中的顶点和面数来生成一个简化的网格模型。这种方法在减少计算复杂度和内存占用的同时，尽量保持模型的几何特性。

1.1原理

        原始网格中的顶点或面，生成一个较为稀疏的网格模型。Open3D 提供了多种下采样方法，其中 simplify_vertex_clustering 是一种常用的基于网格顶点的聚类简化方法。该方法通过对顶点进行聚类，合并每个聚类内的顶点来减少顶点数量，最终生成一个简化的网格。

1.2实现步骤

1. 加载网格模型: 使用 Open3D 加载三维网格模型。
2. 设置下采样参数: 定义聚类的体素大小，这个参数决定了简化后的网格顶点分布的稀疏程度。
3. 执行均匀下采样: 调用 Open3D 的 simplify_vertex_clustering 函数，生成简化后的网格模型。
4. 可视化下采样结果: 显示原始网格模型和下采样后的简化网格，比较它们之间的差异。

1.3应用

• 实时渲染: 简化模型后，可以在实时渲染中使用较低的多边形模型，提高渲染效率。

• 数据传输: 简化后的模型数据量更小，便于在网络上传输，尤其在带宽有限的情况下。

• 预处理: 在进行机器学习或其他几何分析前，简化模型可以加速处理过程，减少计算资源消耗。

二、代码实现

2.1关键函数

        simplify_vertex_clustering 是 Open3D 提供的一个用于三维网格模型简化的函数。该函数通过体素网格聚类的方式来减少网格模型中的顶点数量，从而生成一个简化的网格。

def simplify_vertex_clustering(self, voxel_size, contraction=o3d.geometry.SimplificationContraction.Average)

2.2完整代码

import open3d as o3d

# 加载三角网格模型
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("monkey.ply")
mesh.compute_vertex_normals()

# 执行均匀下采样，设置体素大小为0.05
downsampled_mesh = mesh.simplify_vertex_clustering(voxel_size=0.05)

# 可视化原始网格模型
print("Original Mesh")
o3d.visualization.draw_geometries([mesh], window_name="Original Mesh", width=800, height=600)

# 可视化下采样后的简化网格
print("Downsampled Mesh")
o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_mesh], window_name="Downsampled Mesh", width=800, height=600)

三、实现效果

3.1原始mesh

3.2下采样mesh