Mujoco - CoACD简略教程 | FelixChristian's Blog

CoACD是一个凸分解工具，可以将凹模型粗略粗分解为凸几何体的并集。

一、源代码编译

安装教程

(1) 克隆代码：

1	git clone --recurse-submodules https://github.com/SarahWeiii/CoACD.git

(2) 安装依赖：

1 2	cmake >= 3.24 g++ >= 9, < 12

在我的Ubuntu22.04中，apt里的cmake包版本是3.22，不能用。用snap成功安装3.30版本。（源码安装好像也行，不过我懒得添加系统变量，就还是用snap安装了。

(3) 编译

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cd CoACD \
&& mkdir build \
&& cd build \

然后编译：

1 2	cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ && make main -j

这里出了很多warning，但是好像不影响使用。

(4) 使用

1	./main -i PATH_OF_YOUR_MESH -o PATH_OF_OUTPUT

参数说明

-nm/--no-merge : 禁用合并后处理，默认为false。
-c/--max-convex-hull : 凸包上限，默认-1表示无限制。仅在启用合并时才有效。
-ex/--extrude : 沿着重叠面挤出相邻的凸包。
-am/--approximate-mode : 近似形状类型（“ch”表示凸包，“box”表示立方体）。
--seed : 随机种子，默认是random()。

说明：

大多数情况下，只需调整threshold （0.01~1）即可平衡细节程度和分解成分的数量。值越高，结果越粗，值越低，结果越细。
默认参数是快速版本。可以牺牲运行时间获取更多组件数量，增加searching depth (-md) 、 searching node (-mn)和searching iteration (-mi)可以获得更好的切割策略。

二、PyPI

安装

1	pip install coacd

使用

import coacd

mesh = trimesh.load(input_file, force="mesh")
mesh = coacd.Mesh(mesh.vertices, mesh.faces)
parts = coacd.run_coacd(mesh) # a list of convex hulls.

参数

官方文档里没有提到详细的参数列表，通过以下指令自己查询了下：

1 2	import inspect print(inspect.getsource(coacd.run_coacd))

查询到的参数和对应的解释如下：

threshold (float): 用于决定分解精度的阈值。较低的阈值意味着更精确的分解，但可能需要更多的计算资源。默认值为 0.05。
max_convex_hull (int): 最大凸包数量。如果你希望限制生成的凸包数量，可以设置此值。例如，如果设置为 5，则最多生成 5 个凸包，默认值为 -1，表示不限制。
preprocess_mode (str): 预处理模式，"on" 启用，"off" 禁用，"auto" 自动选择（推荐）。预处理可能影响分解的速度和结果。
resolution (int): 处理网格的分辨率，值越高，结果越精确，但计算量也越大。默认值为 2000。
mcts_nodes (int): MCTS（蒙特卡洛树搜索）中每个节点的最大数量。值越大，搜索的深度越高，可能会增加分解的准确度，但会消耗更多的计算资源。
mcts_iterations (int): MCTS的迭代次数，更多的迭代次数意味着更高的准确性，但会增加计算负担。
pca (bool): 是否使用主成分分析（PCA）来减少维度。True 表示启用，False 表示禁用。
merge (bool): 是否合并小的凸包。如果设置为 True，可能会减少生成的凸包数量。
decimate (bool): 是否在生成凸包时进行简化，减少网格面片的数量。
max_ch_vertex (int): 每个凸包允许的最大顶点数量。
extrude (bool): 是否对凸包进行拉伸。True 表示拉伸，False 表示不拉伸。
extrude_margin (float): 如果 extrude 为 True，设置拉伸的边距。
apx_mode (str): 设置近似方式，"ch" 代表使用凸包，"box" 表示使用包围盒。
seed (int): 随机种子，设置它可以帮助重现相同的结果。

根据参数，一个简要的包含输出的代码如下：

import coacd
import trimesh
import os

input_file = "input.obj"

mesh = trimesh.load(input_file, force="mesh")
mesh = coacd.Mesh(mesh.vertices, mesh.faces)

parts = coacd.run_coacd(
    mesh,
    threshold=0.05,  # 精度阈值，默认: 0.05
    max_convex_hull=-1,  # 最大凸包数量，默认: -1 (无限制)
    preprocess_mode="auto",  # 预处理模式，默认: "auto"
    preprocess_resolution=30,  # 预处理分辨率，默认: 30
    resolution=2000,  # 分解分辨率，默认: 2000
    mcts_nodes=20,  # MCTS节点数，默认: 20
    mcts_iterations=150,  # MCTS迭代次数，默认: 150
    mcts_max_depth=3,  # MCTS最大深度，默认: 3
    pca=False,  # 是否启用PCA降维，默认: False
    merge=True,  # 是否合并小凸包，默认: True
    decimate=False,  # 是否简化凸包，默认: False
    max_ch_vertex=256,  # 每个凸包的最大顶点数，默认: 256
    extrude=False,  # 是否拉伸凸包，默认: False
    extrude_margin=0.01,  # 拉伸边距，默认: 0.01
    apx_mode="ch",  # 近似模式，默认: "ch" (凸包)
    seed=0  # 随机种子，默认: 0
)

output_dir = "./output_parts/"

if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

for i, part in enumerate(parts):
    part_mesh = trimesh.Trimesh(vertices=part[0], faces=part[1])
    part_mesh.export(os.path.join(output_dir, f"part_{i}.obj"))

print(f"Exported {len(parts)} convex parts to {output_dir}")