MeshSampling 表面网格点采样

MeshSampling 算子用于对 RVS 中 PolyData 数据形式的 3D 目标表面网格进行采样，输出该 3D 目标的表面点云。

算子参数

• inward_normals：该算子在生成采样点云时会默认计算点云的法向量，该选项可以控制法向量的朝向。

  当法向量垂直与OZ轴时：

  • True：法向量沿着OY轴负方向。

  • False：法向量沿着OY轴正方向。

  当法向量不垂直于OZ轴时：

  • True：法向量沿着OZ轴正方向。

  • False：法向量沿着OZ轴负方向。

• leaf_size：设置 3D 目标表面网格点的大小。默认值：0.01。

• sample_points：设置网格单元中采样点的数量。默认值：1000。

• 点云/cloud：设置点云在 3D 视图中的可视化属性。

  • 打开点云可视化。

  • 关闭点云可视化。

  • 设置点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-2 。

  • 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入输出

输入：

• mesh :

  • 数据类型：PolyData

  • 输入内容：多边形

输出：

• cloud:

• 数据类型：PointCloud

• 输出内容：点云

功能演示

使用 MeshSampling 算子将加载的 PolyData 数据形式的 3D 目标表面网格进行采样，输出该 3D 目标的表面点云。

步骤1：算子准备

添加 Trigger、Load、MeshSampling 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

1. 设置 Load 算子参数：

   • 类型 → PolyData

   • 文件 → → 选择 PolyData 文件名 （ example_data/obj/J0.obj )

   • 多边形 → 可视化

2. 设置 MeshSampling 算子参数：

   • leaf_size → 0.001

   • sample_points → 10000

   • 点云 → 可视化

步骤3：连接算子

步骤4：运行

点击 RVS 的运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，显示加载的 PolyData 和表面网格点采样后的点云。