Pytorch Volumetric：强大的三维模型处理工具

Pytorch Volumetric：强大的三维模型处理工具

pytorch_volumetric Volumetric structures such as voxels and SDFs implemented in pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_volumetric

项目介绍

Pytorch Volumetric 是一个开源项目，专为处理三维模型而设计。该项目基于 PyTorch 框架，提供了一系列高效的三维模型处理工具，包括 signed distance field (SDF) 的 PyTorch 实现，自动扩展范围的体素网格，单向切比雪夫距离（点至网格）以及机器人模型到 SDF 的转换等。其核心功能是为三维模型提供高效、灵活的查询和可视化方法。

项目技术分析

Pytorch Volumetric 利用 PyTorch 的并行计算能力，为用户提供了一系列强大的功能：

• Signed Distance Field (SDF)：提供了 SDF 的 PyTorch 实现，支持并行查询值和梯度，这对于三维模型的几何处理非常关键。
• 体素网格：自动扩展范围的体素网格，使得模型处理更加灵活。
• 切比雪夫距离：支持单向切比雪夫距离计算，适用于点至网格的距离估计。
• 机器人模型转换：将机器人模型转换为 SDF，适用于碰撞检测等应用。

项目技术应用场景

Pytorch Volumetric 的应用场景非常广泛，以下是一些主要的应用领域：

1. 三维模型可视化：通过 SDF 切片动画，用户可以直观地查看三维模型的内部结构。
2. 机器人路径规划：利用机器人模型的 SDF，进行碰撞检测和路径规划。
3. 物体建模：将多个 SDF 组合在一起，形成更复杂的场景模型。
4. 科学计算：在科学研究中，使用 SDF 进行几何分析和计算。

项目特点

Pytorch Volumetric 具有以下特点：

• 高效计算：利用 PyTorch 的并行计算能力，实现高效的查询和计算。
• 灵活扩展：体素网格自动扩展范围，适应不同大小的模型。
• 易于集成：支持多种模型格式，易于与其他工具和库集成。
• 可视化支持：提供丰富的可视化功能，帮助用户更好地理解模型。

下面将详细介绍 Pytorch Volumetric 的安装、使用方法和一些核心功能。

安装

安装 Pytorch Volumetric 非常简单，只需使用 pip 命令：

pip install pytorch-volumetric

开发模式下，可以克隆仓库并在本地安装：

git clone <repository-url>
cd <repository-path>
pip3 install -e .

测试可以通过在根目录下运行 pytest 来进行。

使用方法

Pytorch Volumetric 提供了多种方法来处理和查询三维模型。以下是一些基本的使用示例：

SDF 从网格创建

import pytorch_volumetric as pv

obj = pv.MeshObjectFactory("path/to/model.obj")
sdf = pv.MeshSDF(obj)

缓存 SDF

import pytorch_volumetric as pv

obj = pv.MeshObjectFactory("path/to/model.obj")
sdf = pv.MeshSDF(obj)
cached_sdf = pv.CachedSDF('model_name', resolution=0.01, range_per_dim=obj.bounding_box(padding=0.1), gt_sdf=sdf)

组合 SDF

import pytorch_volumetric as pv
import pytorch_kinematics as pk

obj = pv.MeshObjectFactory("path/to/model.obj")
sdf1 = pv.MeshSDF(obj)
sdf2 = pv.MeshSDF(obj)
tsf1 = pk.Translate(0.1, 0, 0)
tsf2 = pk.Translate(-0.2, 0, 0.2)
sdf = pv.ComposedSDF([sdf1, sdf2], tsf1.stack(tsf2))

SDF 值和梯度查询

import numpy as np
import pytorch_volumetric as pv

query_range = np.array([
    [-1, 0.5],
    [-0.5, 0.5],
    [-0.2, 0.8],
])
coords, pts = pv.get_coordinates_and_points_in_grid(0.01, query_range)
sdf_val, sdf_grad = sdf(pts)

绘制 SDF 切片

import pytorch_volumetric as pv
import numpy as np

obj = pv.MeshObjectFactory("path/to/model.obj")
sdf = pv.MeshSDF(obj)
query_range = np.array([
    [-0.15, 0.2],
    [0, 0],
    [-0.1, 0.2],
])
pv.draw_sdf_slice(sdf, query_range)

机器人模型到 SDF

import os
import torch
import pybullet_data
import pytorch_kinematics as pk
import pytorch_volumetric as pv

urdf = "path/to/robot.urdf"
search_path = pybullet_data.getDataPath()
full_urdf = os.path.join(search_path, urdf)
chain = pk.build_serial_chain_from_urdf(open(full_urdf).read(), "robot_link")
s = pv.RobotSDF(chain, path_prefix=os.path.join(search_path, "robot"))

Pytorch Volumetric 为三维模型处理提供了一个强大的工具集，适用于多种场景和应用。其高效的计算能力和灵活的扩展性使其成为三维模型处理领域的首选工具之一。如果您正在寻找一个高效、灵活的三维模型处理工具，Pytorch Volumetric 绝对值得尝试。

pytorch_volumetric Volumetric structures such as voxels and SDFs implemented in pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_volumetric