簡介
頂點著色是一種將顏色資訊直接應用於網格頂點的簡便方法。這種方式常用於生成式 3D 模型的構建,例如 InstantMesh。然而,大多數應用程式更偏好使用 UV 對映的紋理化網格。
本教程將介紹一種快速的解決方案,將頂點著色的網格轉換為 UV 對映和紋理化的網格。內容包括 [簡短版](# 簡短版),以幫助您迅速獲取結果,以及 [詳細版](# 詳細版),提供深入的操作指導。
簡短版
安裝 InstantTexture 庫,以便捷地進行轉換。該庫實現了下面 詳細版 中描述的具體步驟。
pip install git+https://github.com/dylanebert/InstantTexture
用法
以下程式碼將頂點著色的 .obj
網格轉換為 UV 對映的紋理 .glb
網格,並將其儲存為 output.glb
檔案。
from instant_texture import Converter
input_mesh_path = "https://raw.githubusercontent.com/dylanebert/InstantTexture/refs/heads/main/examples/chair.obj"
converter = Converter()
converter.convert(input_mesh_path)
視覺化輸出的網格。
import trimesh
mesh = trimesh.load("output.glb")
mesh.show()
就是這樣!
如果需要更詳細的步驟,可以繼續閱讀下面的內容。
詳細版
首先安裝以下依賴項:
- numpy 用於數值運算
- trimesh 用於載入和儲存網格資料
- xatlas 用於生成 UV 對映
- Pillow 用於影像處理
- opencv-python 用於影像處理
- httpx 用於下載輸入網格
pip install numpy trimesh xatlas opencv-python pillow httpx
匯入依賴項。
import cv2
import numpy as np
import trimesh
import xatlas
from PIL import Image, ImageFilter
載入帶有頂點顏色的輸入網格。該檔案應為 .obj
格式,位於 input_mesh_path
。
如果是本地檔案,使用 trimesh.load()
而不是 trimesh.load_remote()
。
mesh = trimesh.load_remote(input_mesh_path)
mesh.show()
檢視網格的頂點顏色。
如果失敗,請確保網格是有效的 .obj
檔案,並且帶有頂點顏色。
vertex_colors = mesh.visual.vertex_colors
使用 xatlas 生成 UV 對映。
這是整個處理過程中的最耗時部分。
vmapping, indices, uvs = xatlas.parametrize(mesh.vertices, mesh.faces)
將頂點和頂點顏色重新對映到 UV 對映。
vertices = mesh.vertices[vmapping]
vertex_colors = vertex_colors[vmapping]
mesh.vertices = vertices
mesh.faces = indices
定義所需的紋理大小。
構造一個紋理緩衝區,透過 upscale_factor
以建立更高質量的紋理。
texture_size = 1024
upscale_factor = 2
buffer_size = texture_size * upscale_factor
texture_buffer = np.zeros((buffer_size, buffer_size, 4), dtype=np.uint8)
使用質心插值填充 UV 對映網格的紋理。
- 質心插值: 計算在由頂點
v0
、v1
和v2
定義的三角形內的點p
的插值顏色,分別對應顏色c0
、c1
和c2
。 - 點在三角形內測試: 確定點
p
是否位於由頂點v0
、v1
和v2
定義的三角形內。 - 紋理填充迴圈:
- 遍歷網格的每個面。
- 檢索當前面的 UV 座標 (
uv0
,uv1
,uv2
) 和顏色 (c0
,c1
,c2
)。 - 將 UV 座標轉換為緩衝區座標。
- 確定紋理緩衝區中三角形的邊界框。
- 對於邊界框中的每個畫素,檢查該畫素是否在三角形內,使用點在三角形內測試。
- 如果在內部,使用重心插值計算插值顏色。
- 將顏色分配給紋理緩衝區中的相應畫素。
# Barycentric interpolation
def barycentric_interpolate(v0, v1, v2, c0, c1, c2, p):
v0v1 = v1 - v0
v0v2 = v2 - v0
v0p = p - v0
d00 = np.dot(v0v1, v0v1)
d01 = np.dot(v0v1, v0v2)
d11 = np.dot(v0v2, v0v2)
d20 = np.dot(v0p, v0v1)
d21 = np.dot(v0p, v0v2)
denom = d00 * d11 - d01 * d01
if abs(denom) < 1e-8:
return (c0 + c1 + c2) / 3
v = (d11 * d20 - d01 * d21) / denom
w = (d00 * d21 - d01 * d20) / denom
u = 1.0 - v - w
u = np.clip(u, 0, 1)
v = np.clip(v, 0, 1)
w = np.clip(w, 0, 1)
interpolate_color = u * c0 + v * c1 + w * c2
return np.clip(interpolate_color, 0, 255)
# Point-in-Triangle test
def is_point_in_triangle(p, v0, v1, v2):
def sign(p1, p2, p3):
return (p1[0] - p3[0])*(p2[1] - p3[1]) - (p2[0] - p3[0])*(p1[1] - p3[1])
d1 = sign(p, v0, v1)
d2 = sign(p, v1, v2)
d3 = sign(p, v2, v0)
has_neg = (d1 < 0) or (d2 < 0) or (d3 < 0)
has_pos = (d1 > 0) or (d2 > 0) or (d3 > 0)
return not (has_neg and has_pos)
# Texture-filling loop
for face in mesh.faces:
uv0, uv1, uv2 = uvs[face]
c0, c1, c2 = vertex_colors[face]
uv0 = (uv0 *(buffer_size - 1)).astype(int)
uv1 = (uv1 *(buffer_size - 1)).astype(int)
uv2 = (uv2 *(buffer_size - 1)).astype(int)
min_x = max(int(np.floor(min(uv0[0], uv1[0], uv2[0]))), 0)
max_x = min(int(np.ceil(max(uv0[0], uv1[0], uv2[0]))), buffer_size - 1)
min_y = max(int(np.floor(min(uv0[1], uv1[1], uv2[1]))), 0)
max_y = min(int(np.ceil(max(uv0[1], uv1[1], uv2[1]))), buffer_size - 1)
for y in range(min_y, max_y + 1):
for x in range(min_x, max_x + 1):
p = np.array([x + 0.5, y + 0.5])
if is_point_in_triangle(p, uv0, uv1, uv2):
color = barycentric_interpolate(uv0, uv1, uv2, c0, c1, c2, p)
texture_buffer[y, x] = np.clip(color, 0, 255).astype(
np.uint8
)
讓我們視覺化一下目前的紋理效果。
from IPython.display import display
image_texture = Image.fromarray(texture_buffer)
display(image_texture)
正如我們所看到的,紋理有很多空洞。
為了解決這個問題,我們將結合四種技術:
- 影像修復: 使用周圍畫素的平均顏色填充空洞。
- 中值濾波: 透過用周圍畫素的中值顏色替換每個畫素來去除噪聲。
- 高斯模糊: 平滑紋理以去除任何剩餘噪聲。
- 降取樣: 使用 LANCZOS 重取樣縮小到
texture_size
。
# Inpainting
image_bgra = texture_buffer.copy()
mask = (image_bgra[:, :, 3] == 0).astype(np.uint8)* 255
image_bgr = cv2.cvtColor(image_bgra, cv2.COLOR_BGRA2BGR)
inpainted_bgr = cv2.inpaint(
image_bgr, mask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA
)
inpainted_bgra = cv2.cvtColor(inpainted_bgr, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
texture_buffer = inpainted_bgra[::-1]
image_texture = Image.fromarray(texture_buffer)
# Median filter
image_texture = image_texture.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))
# Gaussian blur
image_texture = image_texture.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1))
# Downsample
image_texture = image_texture.resize((texture_size, texture_size), Image.LANCZOS)
# Display the final texture
display(image_texture)
正如我們所看到的,紋理現在變得更加平滑,並且沒有空洞。
可以透過更高階的技術或手動紋理編輯進一步改進。
最後,我們可以構建一個帶有生成的 UV 座標和紋理的新網格。
material = trimesh.visual.material.PBRMaterial(
baseColorFactor=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
baseColorTexture=image_texture,
metallicFactor=0.0,
roughnessFactor=1.0,
)
visuals = trimesh.visual.TextureVisuals(uv=uvs, material=material)
mesh.visual = visuals
mesh.show()
就這樣!網格已進行 UV 對映並貼上紋理。
在本地執行時,您可以透過呼叫 mesh.export("output.glb")
來匯出它。
侷限性
正如您所看到的,網格仍然存在許多小的偽影。
UV 地圖和紋理的質量與生產級網格的標準仍有較大差距。
然而,如果您正在尋找一種快速解決方案,將頂點著色網格對映到 UV 對映網格,這種方法可能會對您有所幫助。
結論
本教程介紹瞭如何將頂點著色網格轉換為 UV 對映的紋理網格。
如果您有任何問題或反饋,請隨時在 GitHub 或 Space 上提出問題。
感謝您的閱讀!
原文連結: https://hf.co/blog/vertex-colored-to-textured-mesh
原文作者: Dylan Ebert譯者: cheninwang