Вершины без петель

Question

Я работаю над скриптом Python для экспорта сетки. Мне нужно экспортировать нормали, поэтому я использую этот код:

def get_custom_vertex_normals(mesh_obj):
    mesh_obj.data.calc_normals_split()
    nrm_avg_list = [None] * len(mesh_obj.data.vertices)
    for loop in mesh_obj.data.loops:
        nrm_avg_list[loop.vertex_index] = (loop.normal.x, loop.normal.y, loop.normal.z)
    return nrm_avg_list

(Как указано @batFinger, этот метод будет брать информацию из последнего цикла, который разделяет ту же вершину. Это нормально для моего рабочего процесса, поскольку я объединяю нормали перед экспортом, но читатели этого вопроса должны использовать его метод, если им нужны средние нормали для вершины).

Проблема в том nrm_avg_list, что Noneна нем есть элементы . Провел некоторую отладку, и на этих вершинах не было петель.

Пытался очистить мою сетку (удалить свободную геометрию), но эти вершины все еще присутствуют (и я не могу найти их в окне просмотра).

Как мне очистить эти мошеннические вершины? Есть ли способ с помощью Python API ( bpy.opsпо возможности избегая ) просто удалить эти вершины?

Answer 1

Скрипт Bmesh для удаления вершин, не связанных ни с какими гранями

import bpy
import bmesh
from bpy import context

ob = context.object 
me = ob.data
# clean all verts not connected to faces
bm = bmesh.new()
bm.from_mesh(me)
bmesh.ops.delete(
    bm,
    geom=[v for v in bm.verts if not v.link_faces],
    context='VERTS', # default
    )
bm.to_mesh(me)

Повторите свой вопрос метод

Проблема с методом вопроса заключается в том, что одна и та же вершина может быть членом многих циклов. В ваш список будет добавлена ​​только вершина в последнем цикле.

С помощью таких отношений найдите, что defaultdictкласс, collectionsсозданный с помощью a, listдает любому ключу значение по умолчанию list()или значение, []которое может быть добавлено.

import bpy
from collections import defaultdict

def get_custom_vertex_normals(me):
    me.calc_normals_split()
    loop_norms = defaultdict(list)

    for loop in me.loops:
        loop_norms[loop.vertex_index].append(loop.normal)
    return loop_norms

ob = bpy.context.object
loop_norms = get_custom_vertex_normals(ob.data)
for i, normals in loop_norms.items():
        print(i, [tuple(round(x, 4) for x in v)  for v in normals])

при запуске на кубе по умолчанию выводит:

0 [(0.0, 0.0, -1.0), (1.0, -0.0, 0.0), (0.0, 1.0, 0.0)]
1 [(0.0, 0.0, -1.0), (1.0, -0.0, 0.0), (-0.0, -1.0, -0.0)]
2 [(0.0, 0.0, -1.0), (-0.0, -1.0, -0.0), (-1.0, 0.0, -0.0)]
3 [(0.0, 0.0, -1.0), (-1.0, 0.0, -0.0), (0.0, 1.0, 0.0)]
4 [(0.0, 0.0, 1.0), (1.0, -0.0, 0.0), (0.0, 1.0, 0.0)]
7 [(0.0, 0.0, 1.0), (-1.0, 0.0, -0.0), (0.0, 1.0, 0.0)]
6 [(0.0, 0.0, 1.0), (-0.0, -1.0, -0.0), (-1.0, 0.0, -0.0)]
5 [(0.0, 0.0, 1.0), (1.0, -0.0, 0.0), (-0.0, -1.0, -0.0)]

т.е. каждая вершина имеет 3 петли для каждой грани, которой она принадлежит.

Средняя норма может быть рассчитана через

avge_normal = sum(normals, Vector()) / len(normals)

или же

avge_normal = sum(normals, Vector()).normalized()

чтобы получить вектор нормализованной суммы. которые при запуске на кубе по умолчанию, отредактированном выше

for i, normals in loop_norms.items():
    print(i, sum(normals, Vector()).normalized())

выходы

0 <Vector (0.5774, 0.5774, -0.5774)>
1 <Vector (0.5774, -0.5774, -0.5774)>
2 <Vector (-0.5774, -0.5774, -0.5774)>
3 <Vector (-0.5774, 0.5774, -0.5774)>
4 <Vector (0.5774, 0.5774, 0.5774)>
7 <Vector (-0.5774, 0.5774, 0.5774)>
6 <Vector (-0.5774, -0.5774, 0.5774)>
5 <Vector (0.5774, -0.5774, 0.5774)>

что может быть больше похоже на результат, который вам нужен.

Answer 2

чтобы выбрать вершины с помощью стандартного API, вам нужно отменить все и выйти из режима редактирования. Установка .select на False не работает, при этом подходе поддерживается только установка на True.

import bpy 
bpy.ops.mesh.select_all(action='DESELECT')
bpy.ops.object.mode_set(mode='OBJECT') 
for v in bpy.context.object.data.vertices:
    if v.co[1] > 0:
        v.select = True 
bpy.ops.object.mode_set(mode='EDIT')   
bpy.ops.mesh.delete(type='VERT')