Googleのメッシュ圧縮ライブラリDracoの使い方を調査中。
https://github.com/google/draco
コマンドラインツールから obj と ply 形式の読み書きができるのでそこから解読する。 ポイントクラウドの読み書き 点群を表す draco::PointCloud 型があって、それを継承して面を追加した draco::Mesh 型がある。 まずは、基本となる PointCloud の読み書き。
#include "draco/point_cloud/point_cloud.h"
#include "draco/point_cloud/point_cloud_builder.h"
#include "draco/compression/encode.h"
#include "draco/compression/decode.h"
struct Vector3
{
float x;
float y;
float z;
};
/*
static int AddPositionAttribute(draco::PointCloud *pc, int vertexCount)
{
draco::GeometryAttribute va;
va.Init(draco::GeometryAttribute::POSITION, nullptr, 3, draco::DT_FLOAT32, false,
sizeof(float) * 3, 0);
return pc->AddAttribute(va, false, vertexCount);
}
static int AddTexCoordAttribute(draco::PointCloud *pc, int vertexCount)
{
draco::GeometryAttribute va;
va.Init(draco::GeometryAttribute::TEX_COORD, nullptr, 2, draco::DT_FLOAT32, false,
sizeof(float) * 2, 0);
return pc->AddAttribute(va, false, vertexCount);
}
static int AddNormaldAttribute(draco::PointCloud *pc, int vertexCount)
{
draco::GeometryAttribute va;
va.Init(draco::GeometryAttribute::NORMAL, nullptr, 3, draco::DT_FLOAT32, false,
sizeof(float) * 3, 0);
return pc->AddAttribute(va, false, vertexCount);
}
*/
int main(int argc, char **argv)
{
Vector3 vertices[] =
{
{-1, -1, -1},
{ -1, 1, -1 },
{ 1, 1, -1 },
{ 1, -1, -1 },
};
// setup point cloud
/*
draco::PointCloud pc;
pc.set_num_points(_countof(vertices));
{
auto pos_att_id = AddPositionAttribute(&pc, _countof(vertices));
auto attr = pc.attribute(pos_att_id);
auto size = attr->size();
attr->SetAttributeValue(draco::AttributeValueIndex(0), vertices);
}
*/
draco::PointCloudBuilder builder;
builder.Start(_countof(vertices));
auto pos_att_id = builder.AddAttribute(draco::GeometryAttribute::POSITION, 3, draco::DT_FLOAT32);
for (int i = 0; i < _countof(vertices); ++i) {
builder.SetAttributeValueForPoint(pos_att_id, draco::PointIndex(i), &vertices[i]);
}
auto res = builder.Finalize(false);
draco::EncoderBuffer encodeBuffer;
{
// encode
draco::Encoder encoder;
auto status = encoder.EncodePointCloudToBuffer(*res, &encodeBuffer);
}
{
// decode
draco::DecoderBuffer decodeBuffer;
decodeBuffer.Init(encodeBuffer.data(), encodeBuffer.size());
draco::Decoder decoder;
auto statusor = decoder.DecodePointCloudFromBuffer(&decodeBuffer);
auto dpc = std::move(statusor).value();
auto num = dpc->NumNamedAttributes(draco::GeometryAttribute::POSITION);
auto attr = dpc->GetNamedAttribute(draco::GeometryAttribute::POSITION);
std::vector<Vector3> positions(attr->size());
for (int i = 0; i < positions.size(); ++i)
{
attr->ConvertValue<float, 3>(draco::AttributeValueIndex(i), &positions[i].x);
}
}
return 0;
}参考になるファイルは、
point_cloud_builder_test.cc(build point cloud)
draco_encoder.cc(obj to draco)
draco_decoder.cc(draco to obj)
PointCloud -> dracoとdraco->PointCloud->get points は簡単でAPIを素直に呼び出せばいい。 問題は如何に PointCloud を構築するか。 draco_encoder から解読したローレベルのAPIでやってみたらうまくいかなかったのだが、draco::PointCloudBuilderを発見した。 Meshの読み書き
ToDo…