MPI-IS/mesh库的安装与使用

MPI-IS/mesh库

Mesh Processing Library 是由德国马克斯·普朗克计算机科学研究所 (MPI-IS) 开发的一个开源网格处理库，用于处理三维网格数据。

MPI-IS Mesh Processing Library 提供了一系列的网格处理算法，包括网格滤波、网格重建、网格配准、网格切割、网格拓扑结构处理等。它支持多种常见的网格格式，如 PLY、OBJ 等，并提供了 Python 和 C++ 两种编程语言的接口，方便用户进行二次开发。

官方链接：https://github.com/MPI-IS/mesh

安装方法：

1、打开链接：

https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.81.0/boost_1_81_0.tar.gz/download

下载到本地，并通过tar xzvf boost_1_81_0.tar.gz命令对文件进行解压；

2、设置python版本=3.8，进行安装。这里的prefix为设置安装目录。

cd boost_1_81_0
./bootstrap.sh --with-python-version=3.8 --prefix=/data/xjtupanda/app/myboost
./b2

当出现如下界面时，则为安装成功：

 

3、下载mesh包的源代码；解压缩；
好像不需要执行了：sudo apt-get install libboost-dev以 安装 the Boost <http://www.boost.org>_ libraries.
4、在conda 的虚拟环境中进入到mesh源代码的目录下，执行：
BOOST_INCLUDE_DIRS=/path/to/boost/include make all

/path/to/boost/include为路径，如我的是：/home/alex/whl/boost_1_81_0

 

参考图片：

 我安装的截图：

 当报错：

no such option: --install-option make: *** [Makefile:7：all] 错误 2

解决方法：

replace --install-option with --config-settings in line 7 of Makefile for the newer versions of pip.

参考：https://github.com/MPI-IS/mesh/issues/99

然后重新执行：BOOST_INCLUDE_DIRS=/path/to/boost/include make all，即可安装 成功

 

注意：
在执行时，程序有可能会在：Building wheel for opencv-python (pyproject.toml)卡住。
原因：Linux下的conda 虚拟环境内的opencv-python在pip安装时，需要编译，而编译的时间会比较长，造成前端假死的现象；
解决方案：在执行mesh的第3步安装前，先pip install opencv-python --verbose。将opencv-python先显示百分比的情况下，编译安装完成，如图：

然后再执行mesh安装的第3步。

运行结果：

 成功安装psbody-mesh.

 

使用：

writeply函数是可以直接保存mesh到本地路径，如：
result_mesh.writeply('/path/to/save/result_mesh.ply')

还可以把网格保存为png图片的形式，也可以使用meshviewer动态展示某指定文件夹下的连续mesh。