三维重建项目文档

三维重建二维转三维担架部分项目文档

担架部分的二维转三维

1. 整体输入输出效果

1.1 输入

每个担架的三视图的杆件及对应的二维坐标

杆件ID: [左端点(x,y),右端点(x,y)]

正视图：coordinatesFront_data
底视图：coordinatesBottom_data
顶视图：coordinatesOverhead_data

coordinatesFront_data={
106:[(646.0281930611799,342.53768195250086),(660.2590727783954,613.9408879879702)],
105:[(203.7373011800923,347.7106748399989),(620.4367599213521,639.6744403396317)],
103:[(240.64789004321037,885.0975728601636),(1088.2557311595408,337.3654300449176)],
101:[(203.7373011800923,347.7106748399989),(1088.2557311595408,337.3654300449176)],
}
coordinatesBottom_data={
119:[(630.1258693028335,518.7340651761596),(1278.9278879433205,620.6886681053786)],
103:[(310.11096106234515,725.8634556230776),(983.3900198457354,290.0841295496858)],
104:[(784.4021660422503,1254.0464061958883),(1278.9278879433205,620.6886681053786)],
118:[(983.3900198457354,290.0841295496858),(1018.1405904800162,954.6887929303084)],
116:[(626.3346511498411,521.1879280583553),(784.4021660422503,1254.0464061958883)],
117:[(310.11096106234515,725.8634556230776),(1018.6215195146591,954.0728489822498)],
}
coordinatesOverhead_data={
102:[(96.6401359210612,475.9291642161667),(961.9289558665229,611.903121636168)],
108:[(98.2077827818514,1150.819369486731),(552.7310243183496,547.6005895357405)],
110:[(556.2979668323961,1077.868239473998),(961.9289558665229,611.903121636168)],
101:[(98.2077827818514,1150.819369486731),(964.1463078156362,1012.9181523853322)],
109:[(96.6401359210612,475.9291642161667),(551.1408795062896,1078.6895086500524)],
111:[(560.3147685231477,548.7923207679231),(964.1463078156362,1012.9181523853322)],
112:[(961.9289558665229,611.903121636168),(964.1463078156362,1012.9181523853322)],
}

1.2 输出

输出分两部分：

节点的三维信息：(节点编号：X坐标，Y坐标，Z坐标，对称性)
杆件的三维信息：(杆件编号：起点节点，终点节点，对称性)

1.2.1 对称性

节点和杆件的对称性

0：代表没有对称性，就这一个单独的节点/杆件
1：左右对称（对称性1）
2：前后对称（对称性2）
3：关于Z轴对称（对称性3）
4：以及四角对称（对称性4）

1.2.2 XYZ坐标的表示

一类节点（一类杆件的两个端点）：真实的(x,y,z)三维坐标表示
二类节点（非一类节点）：x坐标用真实值；(y,z)分别用一类杆件的两个端点节点编号表示(引用表示法)

1.2.3 XYZ坐标轴的方向

X轴：从左往右
Y轴：从前往后
Z轴：从上到下

2. get_first_ganjian_id.py

获取每个视图的两个一类杆件的ID：（杆件长度+杆件ID编号）判断

选长度最长的 top_k 根作为候选；
再检查候选是否包含编号最小的那根或正好是最小两根；
不满足则回退为编号最小的两根，最后按编号升序返回。

3. xintrans.py的代码逻辑

3.1 输入和输出

输入

字段名	含义说明
file_path	文件的路径
drawing_id	担架图纸的序号
data1	担架和塔身连接点的真实三维坐标
drawing_type	图纸类型

输出

字段名	含义说明
jiedian	节点的三维信息
ganjian	杆件的三维信息

3.2 预处理

3.2.1 读取二维坐标数据

coordinatesFront_data和coordinatesBottom_data和coordinatesOverhead_data分别代表前视图、底视图、顶视图传来的二维数据

1
2
3

coordinatesFront_data = namespace.get('coordinatesFront_data', {})
coordinatesBottom_data = namespace.get('coordinatesBottom_data', {})
coordinatesOverhead_data = namespace.get('coordinatesOverhead_data', {})

3.2.2 转换data1连接点的数据存入pj[]中

pj 是一个 四维数组（嵌套列表），结构如下：

1	`pj[担架图纸ID][担架上下端点(0/1)][节点编号ID][三维坐标XYZ真实值]`

表达式	含义
`pj[drawing_id][0][0]`	第 drawing_id 号担架上连接点的节点编号
`pj[drawing_id][1][0]`	第 drawing_id 号担架下连接点的节点编号
`pj[drawing_id][0][1]`	第 drawing_id 号担架上连接点的三维坐标(x,y,z)
`pj[drawing_id][1][1]`	第 drawing_id 号担架下连接点的三维坐标(x,y,z)
`pj[drawing_id][0][1][0]`	第 drawing_id 号担架上连接点的 x 坐标
`pj[drawing_id][0][1][1]`	第 drawing_id 号担架上连接点的 y 坐标
`pj[drawing_id][0][1][2]`	第 drawing_id 号担架上连接点的 z 坐标
`pj[drawing_id][1][1][0]`	第 drawing_id 号担架下连接点的 x 坐标
`pj[drawing_id][1][1][1]`	第 drawing_id 号担架下连接点的 y 坐标
`pj[drawing_id][1][1][2]`	第 drawing_id 号担架下连接点的 z 坐标

3.3 if-else逻辑

if(drawing_id * 100 + 1 in coordinatesBottom_data): 处理下面（非最上层）的担架（3，4，5，6，7，8）
else: 处理最上层的担架（1，2）

4. 每一个担架的处理逻辑

尖点的生成：完成一类节点的生成

4.1 尖点的生成（一类节点的生成）

基于calc_jiandian_xyz()函数生成尖点的三维坐标信息

尖点（一类节点）：一类杆件的一端节点（非担架塔身连接点），是一类节点，用真实的三维坐标表示（x,y,z）

担架ID	尖点ID
1	10120
2	20120
3	30120
4	40120
5	50120
6	60120
7	70120
8	80120

4.2 正视图/底视图/顶视图

输出：生成正视图/底视图/顶视图中的二类节点及其二类杆件的三维信息

4.2.1 找到一类杆件上的交点及其对应的三维x值

获得两个一类杆件上的交点坐标（二维）：(x,y)
得到交点坐标的三维坐标的真实x值: {(x,y)->三维x}

# 得到两个一类杆件上的交点
jiaodian_101,jiaodian_103 = get_jiaodian_on_ganjian(coordinatesFront_data,drawing_id, pj, rod_101_id,rod_103_id, yuzhi)

# 得到这些交点的真实x的值
real_101 = get_real_x_of_jiaodian(coordinatesFront_data, drawing_id, jiaodian_101, newx, pj, rod_101_id, 1, 1)
real_103 = get_real_x_of_jiaodian(coordinatesFront_data, drawing_id, jiaodian_103, newx, pj, rod_103_id, 0, 0)

4.2.2 标记交点中是否包含一类节点

获取一类杆件左端点的节点编号left_3d_id和右端点的节点编号right_3d_id
标记交点中是否包含一类节点

if (pj[drawing_id - 1][1][1][0] > 0): # 第 drawing_id 号担架下连接点的 x 坐标
    left_3d_id = pj[drawing_id - 1][1][0]  # 301 与塔身相交端点的节点编号
    right_3d_id = f"{jiandian_id + 20}"  # 尖点
else:
    left_3d_id = f"{jiandian_id + 20}"
    right_3d_id = pj[drawing_id - 1][1][0]  # 301 与塔身相交端点

# 标记交点中的端点
real_101 = mark_endpoint_for_real_points(real_101,coordinatesFront_data,rod_101_id,left_3d_id,right_3d_id,yuzhi)

4.2.3 生成二类节点的三维信息

二类节点的节点编号：{drawing_id}191{new_node_cnt}0或者{drawing_id}291{new_node_cnt}0或者{drawing_id}391{new_node_cnt}0
二类节点的对称性：2
二类节点的X: 真实的三维X坐标
二类节点的YZ: 1{pj[drawing_id - 1][1][0]}和1{jiandian_id + 20}

new_node_cnt = 0  # 只统计“真正新建的节点”

# 为101杆件上的交点创建节点
for i, item in enumerate(real_101):
    if item.get("endpoint_3d_id", -1) != -1:
        # 复用已有端点节点
        node_101_nodes.append({
            "node_id": item["endpoint_3d_id"],
            "point_2d": item["point_2d"]
        })
        continue

    new_node_cnt += 1
    node_id = f"{drawing_id}191{new_node_cnt}0"
    node_info = {
        "node_id": node_id,
        "point_2d": item["point_2d"]
    }
    node_101_nodes.append(node_info)
    jiedian.append({
        "node_id": node_id,
        "node_type": 12,
        "symmetry_type": 2,
        "X": item["x_3d"],
        "Y": f"1{pj[drawing_id - 1][1][0]}",
        "Z": f"1{jiandian_id + 20}"
    })

4.2.4 生成二类杆件

根据节点信息中包含的二维坐标->找到该节点对应哪些杆件编号：{key:(x,y)->value:{101,102}}
反过来找到杆件编号对应的节点编号

member_to_nodes = generate_ganjian(coordinatesFront_data, node_101_nodes, node_103_nodes,yuzhi)

 for member_id, node_list in member_to_nodes.items():
     if len(node_list) == 2:  # 只有两个端点的杆件才是合法的
         ganjian.append({
             "member_id": str(member_id),
             "node1_id": node_list[0],
             "node2_id": node_list[1],
             "symmetry_type": 2
         })

4.3 添加一类杆件

删除已有的一类杆件信息
手动添加一类杆件信息

# 删除已经生成的一类杆件信息
 remove_ids = {
     str(rod_101_id),
     str(rod_102_id),
     str(rod_103_id),
     str(rod_104_id)
 }

 ganjian[:] = [
     g for g in ganjian
     if g.get("member_id") not in remove_ids
 ]

 new_ganjian = {
     "member_id": f"{rod_101_id}",
     "node1_id": pj[drawing_id - 1][1][0],
     "node2_id": f"{jiandian_id + 20}",
     "symmetry_type": 2
 }
 ganjian.append(new_ganjian)

 new_ganjian = {
     "member_id": f"{rod_103_id}",
     "node1_id": pj[drawing_id - 1][0][0],
     "node2_id": f"{jiandian_id + 20}",
     "symmetry_type": 2
 }
 ganjian.append(new_ganjian)

三维重建

#三维重建

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