如何使用PyMeshLab进行网格简化 以下是一个简单的Python脚本示例,展示如何使用PyMeshLab将网格顶点数减少到一定数量: 代码语言:txt 复制 import pymeshlab # 创建MeshLab对象 ms = pymeshlab.MeshSet() # 加载网格文件 ms.load_new_mesh('input.obj') # 设置简化参数 target_vertices = 1000 # 目标顶点...
import pymeshlab as ml # 加载有顶点颜色的obj模型 ms = ml.MeshSet() obj_path = r'C:\Users\a\Desktop\it3000-mc192.obj' ms.load_new_mesh(obj_path) # 创建纹理贴图并将顶点颜色绘制到贴图上 ms.appl…
下面是一个使用 pymeshlab 加载网格并计算顶点数量的简单示例: python import pymeshlab # 创建MeshSet对象 ms = pymeshlab.MeshSet() # 加载网格文件 ms.load_new_mesh('path_to_your_mesh_file.obj') # 获取顶点数量 num_vertices = ms.current_mesh().vn() # 计算并打印顶点数量的百分比(假设你知道...
最后一个是用opencv+MTCNN+FaceNet来实现的，效果就比较好了，训练速度快，检测人脸的准确率也比前两个...
python >>> import pymeshlab >>> ms = pymeshlab.MeshSet() You can load, save meshes and apply MeshLab filters: ms.load_new_mesh('airplane.obj') ms.generate_convex_hull() ms.save_current_mesh('convex_hull.ply') And apply filters with your parameters: ...
_ms=pymeshlab.MeshSet() # _ms.load_new_mesh("ply/ID_DESKTOP-Q47H22F-58347-1721900080279-3_25_-1_1_1.xyz") # _ms.load_new_mesh("data/test.ply") _ms.load_new_mesh("ply/3-1721978393629.ply") # _ms.load_new_mesh("cube.obj") ...
问如何使用PyMeshLab将顶点数减少到一定数量EN最近为某客户做一个Exadata的PoC测试，要求是X8 1/8 rack...
问如何在pymeshlab中获取包围盒信息？EN在以前的文章中，我们介绍了小程序的登录鉴权功能，方便开发者去...
第一步我觉得就是看一眼readme吧~而后看一眼requirements.txt。说了很多遍了，python从某种意义上来讲...