obj格式解析

前言

最近处理一些网格渲染的时候，需要解析Obj文件，从Free3D上随便找了个免费的人体obj模型解析测试一波

国际惯例，参考博客：

本文所使用的从Free3D下载的模型

.obj文件格式与.mtl文件格式

详解3D中的obj文件格式

3D中OBJ文件格式解析

obj文件解析

维基百科Wavefront .obj file

Object Files (.obj)

MTL Files Material Definitions for OBJ Files

python读取obj

obj的可视化软件MeshLab

文件结构

【注】各种obj文件可能有所不同，但是包含的字段的意义都是一样的，对号入座理解其意即可，如果有笔记中没有描述的字段，说明不太常用，自行查阅相关文献。

以下载到简单格式obj为例：

#用于注释

mtllib

mtllib：代表材质库，通常指向到某个mtl文件

# 3ds Max Wavefront OBJ Exporter v0.97b - (c)2007 guruware
# 作成したファイル : 05.11.2019 15:52:38newmtl 091_W_Aya_2K_01Ns 30.0000Ni 1.5000d 1.0000Tr 0.0000Tf 1.0000 1.0000 1.0000 illum 2Ka 0.5500 0.5500 0.5500Kd 1.0000 1.0000 1.0000Ks 0.0000 0.0000 0.0000Ke 0.0000 0.0000 0.0000map_Ka tex\091_W_Aya_2K_01.jpgmap_Kd tex\091_W_Aya_2K_01.jpg

这个文件的重点在于：map_ka和map_kd分别表示贴图路径

其它字段

接下来就是obj里面通常包含的：

v(vertices):几何形状的顶点，因为物体是由面构成的，而面是由线构成的，线由点构成的，所以无论是何形状，都必须要有几何顶点；一些应用支持顶点颜色，通过在x y z后面跟上red, green, blue值来表示。颜色值的范围为0到1.0。

# List of geometric vertices, with (x, y, z [,w]) coordinates, w is optional and defaults to 1.0.
v 0.123 0.234 0.345 1.0
v ...

vt(vertex texture)：顶点纹理，代表当前顶点对应纹理图的哪个像素，通常是0-1，如果大于1，就相当于将纹理重新扩充然后取值，比如镜像填充、翻转填充之类的，然后根据纹理图的宽高去计算具体像素位置

# List of texture coordinates, in (u, [,v ,w]) coordinates, these will vary between 0 and 1. v, w are optional and default to 0.
vt 0.500 1 [0]
vt ...

vn(vertex normal)：顶点法线，物理里面有说过眼睛看到物体是因为光线经过物体表面反射到眼睛，所以这个法线就是通过入射光线计算反射光线使用的法线。

# List of vertex normals in (x,y,z) form; normals might not be unit vectors.
vn 0.707 0.000 0.707
vn ...

f(face)：大部分几何体都包括面，除非是像头发丝那一类模型只包含一根根头发的顶点，而且大部分模型的头发也用的面片的方法渲染的。常见的面是由3个顶点构成的三角面，当然也有多边形的，不过我见得少。其格式有几种形式：

  • 仅包含顶点f v1 v2 v3 ....
  • 包含顶点和纹理f v1/vt1 v2/vt2 v3/vt3 ...
  • 包含顶点纹理和法线f v1/vt1/vn1 v2/vt2/vn2 v3/vt3/vn3 ...
  • 包括顶点和法线f v1//vn1 v2//vn2 v3//vn3 ...

o、g、s、usemtl

o 091_W_Aya_100K_01
g 091_W_Aya_100K_01
usemtl 091_W_Aya_2K_01
s off

其中:

  • usemtl为模型指定一个材质
  • o：代表object，表示不同的对象名称
  • g：代表group，顶点或者三角面片的集合名称
  • s：代表smooth

不同形式的记录方法都是使用斜杠区分不同的字段索引，f后面跟的是正整数，代表对应字段的索引。

# Polygonal face element (see below)
f 1 2 3
f 3/1 4/2 5/3
f 6/4/1 3/5/3 7/6/5
f 7//1 8//2 9//3
f ...

比较容易理解，每个顶点都是代表空间中的一个位置，这个位置可以给他带个颜色，而且这个位置也可以有法线。

【注】其实除了顶点发现，有些非obj的模型文件还定义了面法线，比如VRay渲染软件。

代码显示

之前学PRNet的人脸重建和这个非常类似，也是读到顶点v的三维坐标以后，将二维纹理图通过vt映射到每个顶点，通过面着色，一个面有三个顶点，通过这三个顶点就能计算出当前面的颜色。

按照读文件的方法逐行读取obj，然后通过正则表达式找到v、vt、vn、f

filename = '091_W_Aya_10K.obj'
vertices = []
vertex_norm = []
vertex_tex = []
triangles = []
texcoords = []
for line in open(filename, "r"):values = line.split()if(values==[]):continueif(values=='#'):continueif(values[0]=='v'):vertices.append([float(values[1]),float(values[2]),float(values[3])])if(values[0]=='vn'):vertex_norm.append([float(values[1]),float(values[2]),float(values[3])])if(values[0]=='vt'):vertex_tex.append([float(values[1]),float(values[2]),float(values[3])])if(values[0]=='f'):face=[]texcoord = []norm = []for v in values[1:]:w = v.split('/')face.append(int(w[0]))if(len(w)>=2 and len(w[1])>0):texcoord.append(int(w[1]))else:texcoord.append(-1)if(len(w)>=3 and len(w[2])>0):norm.append(int(w[2]))else:norm.append(-1)triangles.append(face)texcoords.append(texcoord)

因为索引都是从1开始，而python等语言的数组通常从0开始，所以需要将索引-1

vertices = np.array(vertices,np.int32)
vertices = vertices-np.min(vertices)
vertices[...,1] = np.max(vertices[...,1]) - vertices[...,1]
triangles = np.array(triangles,np.int)-1
texcoords=np.array(texcoords,np.int)-1
vertex_tex = np.array(vertex_tex,np.float32)

接下来纹理图：

uv_map = plt.imread("./tex/091_W_Aya_2K_01.jpg")
uv_map = uv_map.astype('float32')
uv_map = np.rot90(uv_map,3)

最后一行旋转图片的原因是，plt读取的图像像素坐标和obj存储的坐标顺序有这样的一个关系。

最终，使用opencv画三角面，每个三角面的颜色为三个顶点对应颜色的平均值

img_3D = np.zeros((np.max(vertices[...,1]),np.max(vertices[...,0]),3),dtype=np.uint8)
for i in range(triangles.shape[0]):cnt = np.array([(vertices[triangles[i,0],0],vertices[triangles[i,0],1]),(vertices[triangles[i,1],0],vertices[triangles[i,1],1]),(vertices[triangles[i,2],0],vertices[triangles[i,2],1])],dtype=np.int32)color_coord1_x = int(vertex_tex[texcoords[i,0],0] * uv_map.shape[0])color_coord1_y = int(vertex_tex[texcoords[i,0],1] * uv_map.shape[1])color_coord2_x = int(vertex_tex[texcoords[i,1],0] * uv_map.shape[0])color_coord2_y = int(vertex_tex[texcoords[i,1],1] * uv_map.shape[1])color_coord3_x = int(vertex_tex[texcoords[i,2],0] * uv_map.shape[0])color_coord3_y = int(vertex_tex[texcoords[i,2],1] * uv_map.shape[1])color = (uv_map[color_coord1_x,color_coord1_y,...]+uv_map[color_coord2_x,color_coord2_y,...]+uv_map[color_coord3_x,color_coord3_y,...])/3.0img_3D = cv2.drawContours(img_3D,[cnt],0,(int(color[0]),int(color[1]),int(color[2])),-1)
plt.figure(figsize=(16,16))
plt.imshow(img_3D/255.0)
plt.axis('off')

对比一下与meshlab可视化结果

在这里插入图片描述

为什么会出现这种情况，感觉有些纹理不对，原因在于我们做opencv可视化的时候，并没有区分先渲染前面还是先渲染后面，而是按照obj存储的三角面顺序着色，所以导致了图里面有些背面覆盖了前面，出现这种一块一块的不对劲效果，其实异常块是模型不可见部分的颜色而已。有兴趣可自行优化一下渲染算法，区分一下背面和正面。
——————2020.12.30更——————
纹理贴图完整版请看：OBJ可视化——UV还原(修正)

后记

分析一下obj格式的3D模型文件的各个字段原理，同时进行简单的可视化测试

完整的python脚本实现放在微信公众号的简介中描述的github中，有兴趣可以去找找，同时文章也同步到微信公众号中，有疑问或者兴趣欢迎公众号私信。

在这里插入图片描述

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