lipan
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算法更新: delivery v1.2.1、平整度v1.5、测距v2.2、整车配准v1.3 适配器: vehicle-registration 新增、各算法 manifest 和 adapter 更新 后端: taskCadFiles/source 字段迁移、derivedPointClouds 注册、取消任务联动 前端: ElapsedTime 时长显示、两步算法流程、canRun 逻辑修复 文档: 新增5份算法性能分析报告
5.4 KiB
geometry-measure 打包说明
这个目录只负责打包，不存放数据集；仅包含已接入统一 CLI 的必要归档工作流。
本地开发安装
在项目根目录执行：
python packaging/build_package.py
pip install -e packaging/build
geometry-measure --help
也可以进入 packaging/ 后执行：
python build_package.py
pip install -e build
geometry-measure --help
构建 wheel
需要先安装构建工具：
pip install build
然后执行：
python packaging/build_package.py
python -m build packaging/build
构建产物会出现在：
packaging/build/dist/
运行示例
从项目根目录运行：
geometry-measure contour --pointcloud datasets/PointCloud/11.ply --cad datasets/CAD/11.step --no-visualize
geometry-measure contour --cad datasets/CAD/11.step --pointcloud datasets/Noise_PointCloud/11_noisy.ply --save vis/11_contour.ply --excel-output --no-visualize
geometry-measure registration --pointcloud datasets/Noise_PointCloud/11_noisy.ply --mesh datasets/Mesh/11.stl --no-visualize
geometry-measure denoise --pointcloud datasets/PointCloud/11.ply --noise-std 4 --no-visualize
contour 是轮廓/平整度/平面度评估的统一入口，本质上是点云到 STEP CAD 或 Mesh 的距离计算。需要保存距离热力图时传 --save，需要保存 Excel 时传 --excel-output。如需单独指定网格，可显式传入 --mesh datasets/Mesh/11.stl。
contour --excel-output 不带值时会保存 excel/contour.xlsx；只传文件名时会自动放到 excel/ 文件夹。Excel 默认读取 excel/测量结果.xlsx 模板，按任务号迁移对应行，表头保持模板一致，只写入本次 测量结果 和 测量结论。可用 --result-template 指定其它模板。
contour 也支持批量运行：--tasks 13,31,40 执行指定任务，其中 13 会自动匹配 13_1、13_2 等样本；--tasks 13_1 只运行单个样本。--all 优先执行 datasets/Mesh 下全部样本，没有 Mesh 时退回 datasets/CAD 下全部 STEP；批量模式用 --pointcloud-kind noise|clean 选择加噪点云或干净点云。所有成功热力图会按原始坐标额外保存成一个合并 PLY：未传 --save 时为 vis/combined_contour.ply，--save vis/contour 时为 vis/contour/combined_contour.ply。合并点云默认加入 datasets/train/train_2_10M.ply，可用 --combined-context-pointcloud 切换为 train_2_100M.ply 或 train_2_1T.ply。未传 --no-visualize 时，合并结果也会按原始坐标在一个 Open3D 窗口展示。
使用配置文件：
geometry-measure --config config.yaml full --no-visualize
如果使用打包生成的默认配置，构建脚本会把默认路径改为：
datasets/CAD/11.step
datasets/Mesh/11.stl
datasets/PointCloud/11.ply
datasets/Noise_PointCloud/11_noisy.ply
数据要求
wheel 不包含 datasets/，运行时需要自己提供数据路径。建议保持以下结构：
datasets/
CAD/ # STEP CAD，例如 11.step
Mesh/ # STL/OBJ/PLY Mesh，例如 11.stl
PointCloud/ # 原始点云 PLY，例如 11.ply
Noise_PointCloud/ # 加噪或待配准点云 PLY，例如 11_noisy.ply
CAD、Mesh 和点云需要处在同一坐标系和同一单位下。示例数据按毫米量级处理。contour 默认认为输入点云已经与参考模型对齐。
大规模点云可能运行较慢。可以通过配置文件调整：
evaluation:
chunk_size: 2048
triangle_chunk_size: 4096
cad_mesh_deflection: 0.1
chunk_size 控制点云分块，triangle_chunk_size 控制三角面分块，cad_mesh_deflection 控制 STEP 三角化精度。
输出建议
建议把日志和可视化产物放到项目根目录的 vis/：
mkdir -p vis
geometry-measure curvature --pointcloud datasets/PointCloud/11.ply --save vis/11_curvature.ply --no-visualize
geometry-measure contour --cad datasets/CAD/11.step --pointcloud datasets/Noise_PointCloud/11_noisy.ply --save vis/11_contour.ply --excel-output 11_contour.xlsx --no-visualize
geometry-measure contour --tasks 13,31,40 --data-root datasets --pointcloud-kind noise --save vis/contour --excel-output selected_contour.xlsx --no-visualize
如果需要保存命令行指标，可以使用重定向：
geometry-measure contour --pointcloud datasets/PointCloud/11.ply --cad datasets/CAD/11.step --no-visualize > vis/contour.log 2>&1
CAD 转换依赖
基础安装不强制安装 CAD 转换依赖。需要使用 cad2mesh 时，建议使用项目根目录的 environment.yml 创建或更新独立 Python 3.10 环境：
conda env create -f environment.yml
conda activate point-porj
pip install -r requirements.txt
如果环境已存在，则执行：
conda env update -n point-porj -f environment.yml
pip install git+https://github.com/AutodeskAILab/occwl
pythonocc-core 在很多平台无法通过 pip 安装，请使用 conda 方式。pythonocc-core=7.5.1 不支持 Python 3.12，如果 base 环境被固定为 Python 3.12，请新建 Python 3.10 环境。
说明
datasets/不会打进 wheel，请通过命令行参数或配置文件指定本地数据路径。- 只有
translate-align依赖的归档脚本会打进 wheel，其他archive/实验脚本不会打包。 - 根目录源码保持原样；
packaging/build_package.py会生成临时标准包geometry_measure。