该博客介绍了如何利用Python库OpenMesh处理PLY、OBJ和OFF文件，将其转换为NP文件，并进一步转化为3D网格。提到了在Windows环境下所需的环境配置，包括PyTorch、Python 3.7、OpenMesh和OpenCV。作者分享了训练所需的数据结构，包括图像、地标和网格，并提供了一个模型进行测试。测试过程中，输入图像和地标，输出3D网格。博客中还指出了一处代码报错的修正方法，并提到了数据可视化的过程。此外，讨论了如何在没有地标Ground Truth的情况下测试新图片。
网格处理的库，对ply，obj，off文件处理为np文件，再把np文件转换为mesh
https://pypi.org/project/openmesh/，这个很好安装，pip install openmesh就可以
https://github.com/MPI-IS/mesh，马普所的，需要编译
我是在win下测试的，需要的环境pytorch，python3.7，openmesh，opencv
训练时需要的数据(1)image.jpg (2)landmark.npy (3)mesh_gt.npy ，这部分数据没有开源
测试：
- 提供了model,data,exp文件夹，可直接运行，输入imge和landmark(作为gt用来计算error)，输出mesh_npy文件和对应的landmark。
- 测试的输入数据再exp文件夹下，txt是路径；输出到record文件夹(自己创建的)，lrecord是计算的landmark_npy，vrecord是生成的mesh顶点npy文件。
- loadmodel时有一个小报错，在cariface.py下，145行ck1 = torch.load(model1_path)，默认使用的cuda1，改为 ck1 = torch.load(model1_path, map_location='cuda:0')
- 把输出的三维数据npy转化为obj文件可视化，使用toy_example/vertex_to_mesh.py，主要使用openmesh
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