for model in models: mesh_dir = os.path.join(model_root, model, 'textured.obj') save_dir = os.path.join(save_root, model) os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) print('Read mesh from:', mesh_dir) mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(mesh_dir) v = np.asarray(mesh.vertices) f = np.asarray(mesh.triangles) n = np.asarray(mesh.vertex_normals) v_poisson, n_poisson = pcu.sample_mesh_poisson_disk(v, f, n, num_samples=-1, radius=0.0002, use_geodesic_distance=True)

根据你提供的代码，可以看出pcu.sample_mesh_poisson_disk()是一个函数，用于在三角网格上进行Poisson磁盘采样。函数需要以下参数：

- vertices：形状为(n, 3)的NumPy数组，表示三角网格的顶点坐标。
- triangles：形状为(m, 3)的NumPy数组，表示三角网格的面信息。
- vertex_normals：形状为(n, 3)的NumPy数组，表示每个顶点的法向量。
- num_samples：int类型，表示采样的点数。如果num_samples<=0，则会自动计算采样点数。
- radius：float类型，表示Poisson磁盘采样的半径。
- use_geodesic_distance：bool类型，表示是否使用测地距离来计算采样点之间的最小距离。

函数返回两个值：

- v_poisson：形状为(num_samples, 3)的NumPy数组，表示采样得到的点的坐标。
- n_poisson：形状为(num_samples, 3)的NumPy数组，表示采样得到的点的法向量。

在你提供的代码中，函数被调用时传递了三角网格的顶点坐标v，面信息f和顶点法向量n，以及其他参数。函数返回的采样点坐标和法向量被分别赋值给了v_poisson和n_poisson。这些点可以用于后续的操作，例如点云配准等。

相关问题

代码无法运行for model in models: mesh_dir = os.path.join(model_root, model, 'textured.obj') save_dir = os.path.join(save_root, model) os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) print('Read mesh from:', mesh_dir) mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(mesh_dir) v = np.asarray(mesh.vertices) f = np.asarray(mesh.triangles) n = np.asarray(mesh.vertex_normals) v_poisson, n_poisson = pcu.sample_mesh_poisson_disk(v, f, n, num_samples=-1, radius=0.0002, use_geodesic_distance=True)

这段代码看起来是使用了Open3D库来进行三角网格的Poisson磁盘采样。如果在运行这段代码时出现问题，可能是因为缺少相关的库或数据文件，或者文件路径不正确等原因。以下是一些可能导致问题的原因和解决方法：

1. 缺少Open3D库。请确保已经正确安装了Open3D库，并且能够成功导入和使用。

2. 缺少三角网格模型。请确保已经正确下载和保存了需要处理的三角网格模型，并且文件路径正确。

3. 缺少依赖库。Open3D库依赖于许多其他的Python库和系统库，例如NumPy、SciPy、Pillow等。如果缺少依赖库，可能会导致程序无法正常运行。

4. 文件路径错误。请确保文件路径正确，并且文件存在。可以使用print()函数或调试器来检查文件路径是否正确。

如果以上方法无法解决问题，可以提供更多的错误信息或调试信息，以便更好地帮助你解决问题。

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

# 引入所需的库
import jittor as jt
import jrender as jr
jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速
import os
import tqdm
import numpy as np
import imageio
import argparse

# 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
data_dir = os.path.join(current_dir, 'data')

def main():
# 创建命令行参数解析器
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str,
default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) # 输入文件路径
parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str,
default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) # 输出文件路径
args = parser.parse_args()

# other settings
camera_distance = 2.732 # 相机距离
elevation = 30 # 抬高角度
azimuth = 0 # 方位角度

# load from Wavefront .obj file
mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # 从.obj文件载入模型

# create renderer with SoftRas
renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') # 创建渲染器

os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)

# draw object from different view
loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) # 视角变换循环
writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') # 创建gif文件
imgs = []

from PIL import Image
for num, azimuth in enumerate(loop):
# rest mesh to initial state
mesh.reset_() # 重置模型状态

loop.set_description('Drawing rotation')
renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) # 设置相机位置和角度
rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') # 渲染模型
image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # 转置图片通道
writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) # 写入gif文件

writer.close()

# draw object from different sigma and gamma
loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) # 模糊循环
renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) # 设置相机位置和角度
writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') # 创建gif文件
for num, gamma_pow in enumerate(loop):
# rest mesh to initial state
mesh.reset_() # 重置模型状态

renderer.set_gamma(10**gamma_pow) # 设置gamma值
renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) # 设置sigma值

loop.set_description('Drawing blurring')
images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') # 渲染模型
image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB]
writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) # 写入gif文件

writer.close()

# save to textured obj
mesh.reset_() # 重置模型状态
mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) # 保存模型

if __name__ == '__main__':
main()