此代码是基于以下论文的实现:
[1] S. Valette,J.-M. Chassery 和 R. Prost,基于度量相关离散 Voronoi 图的3D三角网格通用重新网格化,IEEE 可视化与计算机图形学会刊,第14卷,第2期,369-381页,2008年。
[2] Sebastien Valette 和 Jean-Marc Chassery,用于均匀多边形网格简化的近似中心 Voronoi 图,计算机图形学论坛(Eurographics 2004会议论文集),第23卷,第3期,2004年9月,381-389页。
[3] M. Audette, D. Rivière, M. Ewend, A. Enquobahrie, 和 S. Valette,"基于FE的交互式神经外科手术模拟的方法引导控制分辨率脑网格化",医学图像分析中的网格处理研讨会,与MICCAI 2011联合举办,加拿大多伦多,176-186页,2011年9月。
本代码可跨平台使用,应该能在Linux、MacOS和Windows下编译。
本代码在CeCILL-B许可证(BSD兼容)下分发 (版权归CNRS、INSA-Lyon、UCBL、INSERM所有)
git clone https://github.com/valette/ACVD.git
cd ACVD
cmake . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
可执行文件(ACVD、ACVDQ、AnisotropicRemeshingQ等)应该在"bin"子目录下。
执行ACVD和ACVDQ时不带参数可以查看可用选项。
使用图形显示时,在交互过程中按"e"键可以继续下一步。
对于ACVD,输出会写入simplification.ply文件。
此外,运行ACVD时还会生成一个output_1.ply文件。这是使用二次曲面进行后处理前的输出网格。
请注意,要强制输出流形网格(如[3]中所述),需要使用-m 1选项。
意见和建议:https://github.com/valette/ACVD/issues
对于每个程序ACVD、ACVDQ和AnisotropicRemeshingQ,都有一个并行实现,分别称为ACVDP、ACVDQP和AnisotropicRemeshingQP。在下面的例子中,只需在可执行文件名后添加"P"即可使用所有处理器核心。请注意,并行版本不是确定性的,因此使用相同参数运行两次程序会产生不同的重新网格化结果。当使用二次曲面时(即使用ACVDQ或AnisotropcRemeshigQ),并行版本运行得更快,但对于线性ACVD,加速效果不明显。对于所有程序,可以使用"-p 线程数"选项设置线程数。
wget https://github.com/alecjacobson/common-3d-test-models/raw/master/data/stanford-bunny.obj
bin/ACVD stanford-bunny.obj 3000 0
考虑曲率:
bin/ACVD stanford-bunny.obj 3000 1.5
wget https://github.com/alecjacobson/common-3d-test-models/raw/master/data/fandisk.obj
bin/ACVDQ fandisk.obj 3000 0
wget https://github.com/alecjacobson/common-3d-test-models/raw/master/data/horse.obj
bin/AnisotropicRemeshingQ horse.obj 1000 1.5
wget http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/xyzrgb/xyzrgb_statuette.ply.gz
gunzip xyzrgb_statuette.ply.gz
bin/ACVDQ xyzrgb_statuette.ply 100000 1.5
并行版本:
bin/ACVDQP xyzrgb_statuette.ply 100000 1.5
限制使用3个线程的并行版本:
bin/ACVDQP xyzrgb_statuette.ply 100000 1.5 -np 3
对于上述所有示例,可以通过在命令行中添加"-d 2"来触发处理过程的交互式可视化。
ACVD的部分功能已被移植到Python,请参见:https://github.com/pyvista/pyacvd
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