CN118967987A - 一种用于单一复杂模型重合点的检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于单一复杂模型重合点的检测方法及系统，属于三维模型技术领域。所述检测方法包括以下步骤：将模型加载到三维场景中；选中模型并获取其顶点数量；根据所述顶点数量创建相同数量的粒子；将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子与模型顶点一一对应；计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点。本发明通过将粒子Goal到物体上，通过比较粒子对之间的距离来判断模型顶点是否存在重合，而无需遍历整个物体表面，大幅提高了单一复杂模型重合点判断的效率。

Description

一种用于单一复杂模型重合点的检测方法及系统

技术领域

本发明属于三维模型技术领域，是一种用于单一复杂模型重合点的检测方法及系统。

背景技术

三维模型是现阶段很多展示方式和表现方式的最基本元素，三维模型的正确性和准确性是十分必要的。在场景或产品模型的最终输出时，都要先进行标准的模型检查流程。

在众多项目中，经常需要将不同格式的工业数模转换成MAYA能够编辑操作的格式，通常这类模型都是结构特别复杂，导出处理的状况都是不一样的，并且是有内部结构的，而且根据不同的展示方案还需要对内部进行展示等。这就要求我们在输出模型的最终环节要保证这类模型的准确性，不能存在重合点重合面的情况，否则会影响最终的输出效果。

针对上述问题，目前或简单模型的处理方式是在三维软件内通过平滑显示（smooth两级，smooth是在现有模型基础上相邻两条线横向竖向各自插入一条循环边）或者高质量显示通过肉眼观察进行判断是否有重合点，但此方法并不适用于单一复杂结构模型重合点的检查。

发明内容

为了解决上述问题，本发明是提供了一种用于单一复杂模型重合点的检测方法及系统。

第一方面，本发明提供一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，包括以下步骤：

步骤1：将模型加载到三维场景中；

步骤2：选中模型并获取其顶点数量；

步骤3：根据所述顶点数量创建相同数量的粒子；

步骤4：将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子与模型顶点一一对应；

步骤5：计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点。

进一步地，所述步骤2中，选中模型并获取其顶点数量，具体操作过程包括：

步骤21：通过cmds.ls(sl=True)获取当前选中的物体模型，并将其存储于变量selection中；

步骤22：通过cmds.polyEvaluate(selection[0]，vertex=True)评估选中物体模型的顶点数量，并将其结果存储在变量numVerts中；其中，cmds.polyEvaluate函数用以评估选中物体模型的顶点数量，selection[0]用以识别所述变量selection中存储的第一个对象，过滤参数vertex=True用以确定所要获取的是顶点数量；

步骤23：通过Print函数输出变量numVerts的顶点数量，所述顶点数量即为选中模型的所有顶点总数。

进一步地，所述步骤3中，根据模型顶点数量，创建粒子发射器，使其发射与模型顶点数量相同的粒子，具体包括：

步骤31：在场景中创建粒子发射器，设置发射方式、发射速率和发射时间；

步骤32：通过设置粒子的生命值，使发射的粒子永远存在，确保场景粒子计数准确；

步骤33：设置最大粒子数量为步骤2所获取的模型顶点数量；

步骤34：发射与模型顶点数量相同的粒子，得到的粒子及其设定的相应属性即构成为粒子系统。

进一步地，所述步骤4将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子的分布与模型顶点一一对应；具体包括：

步骤41：选中步骤3创建的粒子及步骤1导入的模型，让两者参与到后续的操作步骤中；

步骤42：执行粒子系统中的Goal命令，使步骤3中创建的粒子沿着步骤1中的模型表面顶点进行贴合分布；

步骤43：将Goal Weight的权重值设为1，使粒子准确无浮动地吸附并分布到步骤1的模型顶点位置。

进一步地，所述步骤5计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点，具体方法如下：

步骤51：设置粒子系统名称为particleSystem；

步骤52：通过cmds.getParticleAttr函数，结合at='position'过滤参数，获取步骤51中particleSystem中的所有粒子位置；

步骤53：检查步骤52得到的是否为一个列表，如是，继续执行步骤54的计算方法；如不是，则不再执行步骤54的计算方法；

步骤54：通过欧几里得距离公式d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 -z1)^2)计算两个粒子之间的距离，过程包括：

步骤54.1：获取粒子P1、P2的XYZ坐标；

步骤54.2：计算两个粒子P1、P2在XYZ轴上的距离差,即(p1[0]-p2[0])、(p1[1]-p2[1])和(p1[2]-p2[2])；

其中，表达式 p1[0] - p2[0]通常意味着从一个点 p1 的第一个元素（通常是x坐标）中减去另一个点 p2 的第一个元素。在Maya中，点的坐标通常以列表的形式表示，例如：p1 可能是一个表示点位置的三元素列表，例如 [x1, y1, z1]。p2 同样也是一个表示点位置的三元素列表，例如 [x2, y2, z2]。在这里，p1[0] 是点 p1 的 x 坐标，而 p2[0]是点p2 的 x 坐标。因此，表达式 p1[0] - p2[0]将计算两点在 x 轴方向上的距离差；

步骤54.3：分别计算这三个距离差的平方，并将这三个距离差的平方进行相加，得到总的平方距离；

步骤54.4：对总的平方距离取平方根，即得两个粒子之间的欧几里得距离。

步骤55：通过for循环和range()函数，结合变量P1、P2遍历步骤51粒子系统中所有粒子，运用步骤54的方法，计算所有粒子中的两个粒子之间的距离。

步骤56：如果得到的距离小于0.01，表明粒子距离为0，代表模型存在重合点；如果得到的距离大于等于0.01，表明粒子距离不为0，代表模型不存在重合点。

第二方面，本发明提供一种用于单一复杂模型重合点的检测系统，包括：

模型加载模块，用以将模型加载到三维场景中；

顶点获取模块，用以选中模型并获取其顶点数量；

粒子创建模块，用以根据所述顶点数量创建相同数量的粒子；

粒子分布模块，用以将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子与模型顶点一一对应；

计算判断模块，用以计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点。

本发明的一种用于单一复杂模型重合点的检测方法及系统，通过将粒子Goal到物体上，粒子之间的距离计算确实可以比计算物体表面顶点之间的距离更高效，尤其是在物体表面非常复杂的情况下。这是因为粒子之间的距离计算只需要比较粒子对，而不需要遍历整个物体表面，在某些要求较高的项目中能够保证最终输出模型的准确性，具有非常重要的积极作用和实际意义。

附图说明

图1为实施例一的检测方法流程图；

图2为实施例二的检测系统结构图。

具体实施方式

为能清楚说明本发明方案的技术特点，下面将通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

实施例一

一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：加载模型

打开或导入单个精细复杂模型，将单一复杂的三维模型加载到三维场景中，用于后续的编辑操作。

步骤2：选中模型并获取其顶点数量

选中场景中的模型，定义变量numVerts以存储所获取的模型顶点数量，具体代码步骤如下：

步骤21：执行代码selection = cmds.ls(sl=True)，旨在通过cmds.ls(list)函数，列出场景中选中的物体模型，通过sl=True过滤参数只列出当前选中的物体模型，并把这个模型存储在变量selection中；

步骤22：通过numVerts = cmds.polyEvaluate(selection[0], vertex=True)评估选中物体模型的顶点数量，并将其结果存储在变量numVerts中。上述代码中，cmds.polyEvaluate函数用以评估选中物体模型的顶点数量，selection[0]用以识别所述变量selection中存储的第一个对象，过滤参数vertex=True用以确定所要获取的是顶点数量；

步骤23：通过Print函数输出变量numVerts的顶点数量，并通过else语句表明，如果列表为空或者未选择物体，那么将要执行else语句中的内容：0000，代表需要选择一个模型。

步骤3：创建与顶点数量相同的粒子

根据顶点数量，创建粒子发射器，使其发射与顶点总数相同的粒子。

步骤31：在场景中创建一个粒子发射器，调节发射器发射方式、发射速率、发射时间，实现粒子发射器快速发射粒子；

步骤32：把粒子的生命值改成Live forever，让发射的粒子永远存在，确保场景粒子计数准确；

步骤33：设置场景最大粒子数量Max Count，所述最大粒子数量Max Count等于步骤2所获取的顶点数量；

步骤34：发射与模型顶点数量相同的粒子，得到的粒子及其设定的相应属性即构成为粒子系统。

步骤4：将粒子一一对应的吸附于模型顶点上

将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子的分布与模型顶点一一对应；具体包括：

步骤41：选中步骤3创建的粒子及步骤1导入的模型，让两者参与到后续的操作步骤中；

步骤42：执行MAYA系统中的Goal命令，从而让步骤3中的创建的粒子，沿着步骤1中的模型表面顶点进行贴合分布。Goal是MAYA软件粒子系统中自带的功能，在粒子系统以及特效中非常常用。此处只是利用了粒子与模型Goal的初级功能，利用Goal使相同顶点数量的粒子按照模型顶点位置进行准确分布，需要把权重值调节到1，粒子就会按照模型顶点进行分布。Goal完成后，隐藏模型就会得到一个类似由点够成的点云形状的模型整理轮廓；

步骤43：将Goal Weight的权重值调为1，让粒子准确无浮动地吸附并分布到步骤1的模型顶点位置。

步骤5：通过粒子间距离判断模型是否存在重合点

计算粒子之间的距离，并基于粒子之间的距离判断模型是否存在重合点；如果粒子间的距离等于零，说明模型存在重合点；粒子之间的距离计算方法具体包括：

步骤51：设置粒子系统名称为particleSystem；

步骤52：通过cmds.getParticleAttr函数，结合at='position'过滤参数，获取步骤51中particleSystem中的所有粒子位置；

步骤53：检查步骤52中得到的是否为一个列表，如是，则表明是粒子系统，可以执行后续计算方法；如不是，则表明错误，不需要执行后续计算方法；

步骤54：通过calculate_distance函数计算两个粒子之间的距离，基本原理是欧几里得距离公式：d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2)，算法过程包括：

步骤54.1：获取粒子P1、P2位置的XYZ坐标；

步骤54.2：计算P1、P2两个粒子在XYZ轴上的距离差,即 (p1[0] -p2[0])、(p1[1]-p2[1]) 和 (p1[2]- p2[2])；

步骤54.3：分别计算这三个距离差的平方，并将这三个距离差的平方进行求和相加，得到总的平方距离；

步骤54.4：对总的平方距离取平方根，就得到两个粒子之间的欧几里得距离；

步骤55：通过for循环和range()函数，结合变量P1、P2遍历步骤51粒子系统中所有粒子，运用步骤54的方法，计算两个粒子之间的距离。具体方法如下：

for i in range(0, len(particlePositions), 3)

p1 = particlePositions[i:i+3]

for j in range(i+3, len(particlePositions), 3):

p2 = particlePositions[j:j+3]

distance = calculate_distance(p1, p2)

if distance<0.001:

print("111")

else:

print("000")

步骤56：由于浮点数的精度问题，本实施例使用一个阈值来判断距离：如果距离小于0.01，输出111，表明粒子距离为0，代表有重合点或重合面的存在。如果距离大于等于0.01输出000，表明粒子距离不为0，代表无重合点或重合面的存在。

本实施例通过发射与目标三维模型相同顶点数量的粒子，并将粒子Goal到物体上，并使粒子与三维模型顶点的位置一一对应，通过获取粒子体统中粒子的空间位置坐标并计算粒子之间的距离，进而通过固定的阈值判断是否有重合点。

实施例二

本实施例提供一种用于单一复杂模型重合点的检测系统，包括：

模型加载模块，用以将模型加载到三维场景中；

顶点获取模块，用以选中模型并获取其顶点数量；

粒子创建模块，用以根据所述顶点数量创建相同数量的粒子；

粒子分布模块，用以将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子与模型顶点一一对应；

计算判断模块，用以计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点。

以上实施例仅为本发明的技术方案而非对其限制，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以对本发明的具体实施方式进行修改或等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或等同替换，其均应涵盖在本发明的保护范围当中。

Claims (6)

1.一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将模型加载到三维场景中；

步骤2：选中模型并获取其顶点数量；

步骤3：根据所述顶点数量创建相同数量的粒子；

步骤4：将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子与模型顶点一一对应；

步骤5：计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点。

2.如权利要求1所述的一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，其特征在于，所述步骤2中，选中模型并获取其顶点数量，具体操作过程包括：

步骤21：通过cmds.ls(sl=True)获取当前选中的物体模型，并将其存储于变量selection中；

步骤22：通过cmds.polyEvaluate(selection[0]，vertex=True)评估选中物体模型的顶点数量，并将其结果存储在变量numVerts中；其中，cmds.polyEvaluate函数用以评估选中物体模型的顶点数量，selection[0]用以识别所述变量selection中存储的第一个对象，过滤参数vertex=True用以确定所要获取的是顶点数量；

步骤23：通过Print函数输出变量numVerts的顶点数量，所述顶点数量即为选中模型的所有顶点总数。

3.如权利要求1所述的一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，其特征在于，所述步骤3中，根据模型顶点数量，创建粒子发射器，使其发射与模型顶点数量相同的粒子，具体包括：

步骤31：在场景中创建粒子发射器，设置发射方式、发射速率和发射时间；

步骤32：通过设置粒子的生命值，使发射的粒子永远存在，确保场景粒子计数准确；

步骤33：设置最大粒子数量为步骤2所获取的顶点数量；

步骤34：发射与模型顶点数量相同的粒子，得到的粒子及其设定的相应属性即构成为粒子系统。

4.如权利要求1所述的一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，其特征在于，所述步骤4将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子的分布与模型顶点一一对应；具体包括：

步骤41：选中步骤3创建的粒子及步骤1导入的模型，让两者参与到后续的操作步骤中；

步骤42：执行粒子系统中的Goal命令，使步骤3中创建的粒子沿着步骤1中的模型表面顶点进行贴合分布；

步骤43：将Goal Weight的权重值设为1，使粒子准确无浮动地吸附并分布到步骤1的模型顶点位置。

5.如权利要求1所述的一种用于单一复杂模型重合点的检测方法，其特征在于，所述步骤5计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点，具体方法如下：

步骤51：设置粒子系统名称为particleSystem；

步骤52：通过cmds.getParticleAttr函数，结合at='position'过滤参数，获取步骤51中particleSystem中的所有粒子位置；

步骤53：检查步骤52得到的是否为一个列表，如是，继续执行步骤54的计算方法；如不是，则不再执行步骤54的计算方法；

步骤54：通过欧几里得距离公式d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2)计算两个粒子之间的距离，过程包括：

步骤54.1：获取粒子P1、P2的XYZ坐标；

步骤54.2：计算两个粒子P1、P2在XYZ轴上的距离差,即(p1[0]-p2[0])、(p1[1]-p2[1])和(p1[2]-p2[2])；

步骤54.3：分别计算这三个距离差的平方，并将这三个距离差的平方进行相加，得到总的平方距离；

步骤54.4：对总的平方距离取平方根，即得两个粒子之间的欧几里得距离；

步骤55：通过for循环和range()函数，结合变量P1、P2遍历步骤51粒子系统中所有粒子，运用步骤54的方法，计算所有粒子中的两个粒子之间的距离；

步骤56：如果得到的距离小于0.01，表明粒子距离为0，代表模型存在重合点；如果得到的距离大于等于0.01，表明粒子距离不为0，代表模型不存在重合点。

6.一种用于单一复杂模型重合点的检测系统，用以实施权利要求1-5任一权利要求所述的检测方法，其特征在于，包括：

模型加载模块，用以将模型加载到三维场景中；

顶点获取模块，用以选中模型并获取其顶点数量；

粒子创建模块，用以根据所述顶点数量创建相同数量的粒子；

粒子分布模块，用以将粒子平均分布到模型顶点位置，使粒子与模型顶点一一对应；

计算判断模块，用以计算所有粒子中两个粒子之间的距离，基于该距离判断模型是否存在重合点。