將頂點著色網格轉換為紋理網格

釋出於 2024 年 9 月 30 日

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迪倫·埃伯特 (Dylan Ebert)

dylanebert

將頂點著色網格轉換為 UV 對映的紋理網格。

引言

頂點顏色是一種直接向網格頂點新增顏色資訊的簡單方法。這通常是像 InstantMesh 這樣的生成式 3D 模型生成網格的方式。然而，大多數應用程式更喜歡 UV 對映的紋理網格。

本教程將介紹一種快速解決方案，用於將頂點著色網格轉換為 UV 對映的紋理網格。其中包括簡要版本以快速獲得結果，以及詳細版本用於深入講解。

簡要版本

安裝 InstantTexture 庫以方便轉換。這是一個我們編寫的小型庫，實現了下面詳細版本中描述的步驟。

pip install git+https://github.com/dylanebert/InstantTexture

用法

以下程式碼將一個頂點著色的 .obj 網格轉換為 UV 對映的紋理 .glb 網格，並將其儲存為 output.glb。

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)

讓我們視覺化輸出網格。

import trimesh

mesh = trimesh.load("output.glb")
mesh.show()

就是這樣！

要了解詳細步驟，請繼續閱讀。

詳細版本

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 貼圖
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

載入頂點著色輸入網格。這應該是一個位於 input_mesh_path 的 .obj 檔案。

如果是本地檔案，請使用 trimesh.load() 而不是 trimesh.load_remote()。

mesh = trimesh.load_remote(input_mesh_path)
mesh.show()

訪問網格的頂點顏色。

如果失敗，請確保網格是帶有頂點顏色的有效 .obj 檔案。

vertex_colors = mesh.visual.vertex_colors

使用 xatlas 生成 UV 貼圖。

這是過程中最耗時的部分。

vmapping, indices, uvs = xatlas.parametrize(mesh.vertices, mesh.faces)

將頂點和頂點顏色重新對映到 UV 貼圖。

vertices = mesh.vertices[vmapping]
vertex_colors = vertex_colors[vmapping]

mesh.vertices = vertices
mesh.faces = indices

定義所需的紋理大小。

構建一個透過 upscale_factor 放大以建立更高質量紋理的紋理緩衝區。

texture_size = 1024

upscale_factor = 2
buffer_size = texture_size * upscale_factor

texture_buffer = np.zeros((buffer_size, buffer_size, 4), dtype=np.uint8)

使用重心插值填充 UV 對映網格的紋理。

重心插值：計算點 p 在由頂點 v0、v1 和 v2 以及對應顏色 c0、c1 和 c2 定義的三角形內部的插值顏色。
點在三角形內測試：判斷點 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:
- 迭代網格的每個面。
- 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。
- 確定紋理緩衝區上三角形的邊界框。
- 對於邊界框中的每個畫素，使用點在三角形內測試檢查畫素是否位於三角形內。
- 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對應的畫素。

# 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
                )

讓我們看看目前為止紋理的效果。

from IPython.display import display

image_texture = Image.fromarray(texture_buffer)
display(image_texture)

正如我們所看到的，紋理有很多孔洞。

為了糾正這個問題，我們將結合四種技術：

修復：使用周圍畫素的平均顏色填充孔洞。
中值濾波：透過將每個畫素替換為其周圍畫素的中值顏色來消除噪聲。
高斯模糊：平滑紋理以消除任何剩餘的噪聲。
下采樣：使用 Lanczos 重取樣將大小調整到 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，紋理現在平滑了許多，並且沒有孔洞。

這可以透過更高階的技術或手動紋理編輯進一步改進。

最後，我們可以使用生成的 UV 座標和紋理構建一個新的網格。

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()