
Point2Mesh es una técnica para reconstruir una malla superficial a partir de una nube de puntos de entrada. Este enfoque "aprende" de un solo objeto, optimizando los pesos de un CNN para deformar una malla inicial para reducir la nube de puntos de entrada. El argumento para seguir esta ruta es: dado que los núcleos convolucionales (locales) están optimizados a nivel mundial en toda la forma, esto fomenta la auto-similitud geométrica a escala local a través de la superficie de la forma reconstruida.

El código fue escrito por Rana Hanocka y Gal Metzer.
git clone https://github.com/ranahanocka/point2mesh.git
cd point2meshconda env create -f environment.yml (crea un entorno llamado Point2Mesh) Este código se basa en el robusto software múltiple de mantenimiento. Primer cd en la ubicación que desea instalar el software. Por ejemplo, usamos cd ~/code . Luego, siga las instrucciones de instalación en el readme de piso. Si instaló el colector en una ruta diferente a ~/code/Manifold/build , actualice options.py en consecuencia (consulte esta línea)
Descargue nuestros datos de ejemplo
bash ./scripts/get_data.sh Primero, si se usa Conda Env, primero active source activate point2mesh . Todos los scripts se pueden encontrar en ./scripts/examples . Aquí hay algunos ejemplos:
bash ./scripts/examples/giraffe.shbash ./scripts/examples/bull.shbash ./scripts/examples/tiki.shbash ./scripts/examples/noisy_guitar.sh... y más.
Para ejecutar todos los ejemplos en este repositorio:
bash ./scripts/run_all_examples.sh Debe proporcionar un archivo de malla inicial. Si la forma tiene el género 0, puede usar el script de casco convexo proporcionado en ./scripts/process_data/convex_hull.py
Si encuentra útil este código, considere citar nuestro documento
@article{Hanocka2020p2m,
title = {Point2Mesh: A Self-Prior for Deformable Meshes},
author = {Hanocka, Rana and Metzer, Gal and Giryes, Raja and Cohen-Or, Daniel},
year = {2020},
issue_date = {July 2020},
publisher = {Association for Computing Machinery},
volume = {39},
number = {4},
issn = {0730-0301},
url = {https://doi.org/10.1145/3386569.3392415},
doi = {10.1145/3386569.3392415},
journal = {ACM Trans. Graph.},
}
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