Упрощение треугольной сетки без потери герметичности: PyVista и PyMeshLab

Как делать десимацию треугольной сетки без потери герметичности: флаги volume_preservation в PyVista и preservetopology в PyMeshLab, примеры кода и советы.

Сохранить герметичность треугольной сетки при десимации бывает неожиданно сложно. Многие упрощатели либо вовсе не дают гарантий по топологии, либо удерживают замкнутость лишь в благоприятных случаях — например, когда в модели нет тонких участков. Если для вас принципиально важно, чтобы поверхность оставалась закрытой при любых нюансах геометрии, нужен упрощатель с явными опциями для защиты объёма или топологии.

Постановка задачи

Представьте, что у вас есть два массива NumPy: один с координатами вершин и другой с индексами треугольников. Вы запускаете прямолинейный упрощатель, который агрессивно удаляет грани ради целевого сокращения. Он работает быстро, но может породить трещины в тонких местах или швы рядом с резкими элементами.

import numpy as np
# Точки: массив float32/float64 формы (N, 3)
# Треугольники: целочисленный массив формы (M, 3)
def naive_tri_decimator(pts, tri_idx, reduce_ratio):
    # Заглушка для иллюстрации проблемы:
    # она «уменьшает» число граней без каких‑либо гарантий сохранения замкнутости поверхности.
    keep = int(len(tri_idx) * (1.0 - reduce_ratio))
    return pts.copy(), tri_idx[:keep].copy()
v_in = np.array([...], dtype=float)
f_in = np.array([...], dtype=int)
v_out, f_out = naive_tri_decimator(v_in, f_in, reduce_ratio=0.6)
# Результат: треугольников меньше, но в тонких участках герметичность может нарушиться.

В чём проблема

Не все алгоритмы десимации designed для сохранения герметичности. Некоторые, например Fast-Quadratic-Mesh-Simplification, оговаривают, что замкнутость сохраняется только если в модели нет тонких участков. Во многих других реализациях гарантий по герметичности нет вовсе. Если уменьшать геометрию лишь по метрикам ошибки без ограничений, охраняющих топологию или объём, легко «открыть» поверхность.

Практическое решение

Используйте упрощение с явной страховкой. Два доступных из Python набора инструментов как раз это и предлагают. В PyVista (на базе VTK) есть параметр volume_preservation в алгоритме десимации. В PyMeshLab (на базе MeshLab) предусмотрен параметр preservetopology. На практике включение одного из этих флагов позволяет упростить сетку и при этом сохранить её закрытой. В реальном кейсе подход с PyVista дал нужный результат; PyMeshLab, вероятно, тоже подошёл бы, но его совместное использование с trimesh оказалось менее удобным для того рабочего процесса.

От хрупкого к защищённому: минимальный шаблон кода

Ключевое изменение — вызвать упрощатель, который понимает volume_preservation или preservetopology. Обвязка для загрузки данных и извлечения результата зависит от вашего стека, но общий паттерн простой: передать вершины и треугольники, задать целевое сокращение и включить защиту.

import numpy as np
# Входные массивы
verts_src = np.array([...], dtype=float)
tris_src = np.array([...], dtype=int)
# Концептуальный набросок API 1: сохранение объёма (например, через конвейер на базе VTK)
def simplify_keep_volume(pts, tri_idx, target_drop):
    # Создайте объект сетки из pts/tri_idx в выбранной библиотеке.
    # Затем вызовите упрощатель с включённым volume_preservation.
    # Точные конструкторы и методы зависят от выбранной библиотеки.
    mesh_obj = create_mesh_from_arrays(pts, tri_idx)          # заглушка для вашего I/O
    mesh_simpl = mesh_obj.decimate(reduction=target_drop,     # например, 0.6 для сокращения числа граней на 60%
                                   volume_preservation=True)  # ключевой флаг
    pts_new, tri_new = extract_arrays_from_mesh(mesh_simpl)   # заглушка для вашего I/O
    return pts_new, tri_new
# Концептуальный набросок API 2: сохранение топологии (например, через конвейер на базе MeshLab)
def simplify_keep_topology(pts, tri_idx, target_drop):
    mesh_obj = create_mesh_from_arrays(pts, tri_idx)              # заглушка для вашего I/O
    mesh_simpl = decimate(mesh_obj, reduction=target_drop,        # точка входа, зависящая от библиотеки
                          preservetopology=True)                  # ключевой флаг
    pts_new, tri_new = extract_arrays_from_mesh(mesh_simpl)       # заглушка для вашего I/O
    return pts_new, tri_new
# Выберите один из «защищённых» упрощателей
v_safe, f_safe = simplify_keep_volume(verts_src, tris_src, target_drop=0.6)
# или
# v_safe, f_safe = simplify_keep_topology(verts_src, tris_src, target_drop=0.6)

Эти фрагменты намеренно сосредоточены на важных параметрах. Конвертация массивов в объект сетки и обратно — детали конкретной библиотеки и могут соответствовать любому I/O, который подходит вашему проекту. Суть в одном: включить защиту — volume_preservation в VTK‑ориентированном потоке или preservetopology в потоке на базе MeshLab.

Почему это важно

Герметичность — это обязательство. Последующие шаги — перестройка сетки, вокселизация, булевы операции, физические решатели или процессы печати — часто предполагают закрытую поверхность. Упрощатель, который незаметно «раскрывает» сетку, способен сорвать всю цепочку обработки из‑за скрытых и трудных для диагностики ошибок. Алгоритмы с явным сохранением объёма или топологии сохраняют эти обязательства, одновременно уменьшая число треугольников.

Выводы

Если нужно снизить число треугольников и при этом остаться в рамках герметичной геометрии, выбирайте упрощатели с соответствующим управлением. В Python‑центничных сценариях подойдут десимация в PyVista с параметром volume_preservation и десимация в PyMeshLab с параметром preservetopology. В одном из описанных случаев PyVista дала нужный результат и проще интегрировалась с trimesh; выбор в вашем проекте может зависеть от удобства интеграции. Главное простое правило: включайте флаг сохранения, проверяйте результат на своих сетках — особенно с тонкими участками — и не позволяйте шагу десимации подрывать весь конвейер.