Graphics 将Maya导出的OBJ文件转换为三角形网格关闭文件——AssertionError:face应具有3个顶点,但具有6个顶点

Graphics 将Maya导出的OBJ文件转换为三角形网格关闭文件——AssertionError:face应具有3个顶点,但具有6个顶点,graphics,3d,meshlab,3d-modelling,triangular,Graphics,3d,Meshlab,3d Modelling,Triangular,我有一个OBJ文件,其结构类似于: $ cat mybed.obj | head -10 # This file uses centimeters as units for non-parametric coordinates. v 90.646411 4.913757 79.774410 v 90.645129 6.884663 79.774410 v -91.197881 4.913074 79.774563 v -91.199155 6.883980 79.774563 v 90.65

我有一个
OBJ
文件,其结构类似于:

$ cat mybed.obj  | head -10
# This file uses centimeters as units for non-parametric coordinates.

v 90.646411 4.913757 79.774410
v 90.645129 6.884663 79.774410
v -91.197881 4.913074 79.774563
v -91.199155 6.883980 79.774563
v 90.651746 4.906044 52.059825
v 90.651709 4.906044 13.877269
v 90.650449 6.892189 52.059841
v 90.650427 6.892189 13.877281
在MeshLab中看起来是这样的:

我的目标是将其转换为
OFF
格式的三角形网格。当我使用
MeshLab
OBJ
转换为
OFF
时,即使我标记了
polygonal
选项,我仍然会从一个错误中得到一个错误,我应该为其输入三角形网格

因此,我的问题是如何将当前的OBJ文件按所述格式转换为三角形网格
OFF
文件(使用任何代码或软件)

当我将
OBJ
转换为
OFF
时,
OFF
文件的开头和结尾看起来不同:

(tsdf) mona@goku:~$ cat mybed1.off  | head -10
OFF
7796 15564 0
90.64641 4.913757 79.77441 
90.64513 6.884663 79.77441 
-91.19788 4.913074 79.77457 
-91.19916 6.88398 79.77457 
90.65175 4.906044 52.05983 
90.65171 4.906044 13.87727 
90.65045 6.892189 52.05984 
90.65043 6.892189 13.87728 
(tsdf) mona@goku:~$ cat mybed1.off  | tail -10
3 7331 7323 7566 192 192 192
3 7331 7566 7483 192 192 192
3 7324 7326 7571 192 192 192
3 7324 7571 7473 192 192 192
3 7328 7330 7577 192 192 192
3 7328 7577 7479 192 192 192
3 7326 7328 7574 192 192 192
3 7326 7574 7476 192 192 192
3 7330 7324 7568 192 192 192
3 7330 7568 7482 192 192 192
以下是我选择的设置:


该文件的“尾部”部分包含每个三角形的RGB颜色值,即那些额外的数字“192”。这是每个面的颜色信息,在尝试读取off文件时可能会误导您的程序(网格融合),因为它不需要每个面的颜色信息

您有三种可能的解决方案:

  • 导出为“关闭”时,在“网格实验室”对话框中取消标记“每面颜色”选项
  • 将程序更改为读取并忽略每个面的颜色信息,直到三角形坐标后的行结束
  • 使用以下命令删除off文件中的每面颜色:

sed's/192\192\192$/'mybed1.off>mybed2.off

非常感谢。它起作用了,运行
(tsdf)时没有出现错误mona@goku:~/mesh fusion$python 1_scale.py--in_dir=examples/0_in/--out_dir=examples/1_scale/
我得到了
[Data]mybed2.off范围,在-96.441670-95.970050-95.97004-93.508980,-127.065100-82.148530[Data]mybed2.off范围之后-0.359457-0.359457,-.174690-0.174690,-0.390846-0.390846