如何使用 PyMeshLab 将人脸数量减少到保证的特定数量

首先，您需要了解simplification_quadric_edge_collapse_decimation方法的工作原理。它基于 Michael Garland 的 QSlim 算法，该算法基于 Edge Collapse 操作，使用小步执行抽取。

如下图所示，“边折叠”运算符将网格中的三角形数量减少为两部分。这就是您无法在抽取网格中选择确切数量的三角形的原因：有时您“比目标三角形数高一个三角形”，应用运算符将使您“比目标低一个三角形”。

尽管看起来“边缘折叠抽取”将生成一个面数与初始网格具有相同奇偶校验的网格，但这并不总是正确的。当您应用一个“边折叠”（Edge Collapse） 运算符时，如果边是内部的（由两个三角形共享），它将删除两个三角形，但如果边位于网格的边界内，则只会删除一个三角形。这意味着，如果网格具有边界，则可以以与初始网格不同的奇偶校验结束。

我的建议：将网格缩减到目标三角形数量，如果低于所需数量，则向网格添加一个三角形。如果有边界，则可以在边界中选择一个三角形，然后只应用一个中点细分步骤。这应该只影响所选三角形的一个外边，如下图所示：

这是实现此方法以实现精确抽取的代码：

import pymeshlab as ml
ms = ml.MeshSet()
ms.load_new_mesh('input.ply')
m = ms.current_mesh()
print('input mesh has', m.vertex_number(), 'vertex and', m.face_number(), 'faces')

#Target number of vertex
TARGET=6789

#Reduce to TARGET. Sometimes will fall into TARGET-1
ms.meshing_decimation_quadric_edge_collapse(targetfacenum=TARGET, preservenormal=True)

#Check if we need to increase the number of triangles by one
if ms.current_mesh().face_number() < TARGET:
  #Select the boundary of the mesh
  ms.compute_selection_from_mesh_border()
  if ms.current_mesh().selected_face_number() == 0 : 
      raise("No boundary")
  #Choose one triangle from the boundary
  t=next(i for i,x in enumerate(ms.current_mesh().face_selection_array()) if x )
  #print("Subdivide the boundary triangle", t)
  ms.compute_selection_by_condition_per_face(condselect=f'(fi == {t})')
  ms.meshing_surface_subdivision_midpoint(iterations=1,threshold=ml.AbsoluteValue(0),selected=True)
  
m = ms.current_mesh()
print('output mesh has', m.vertex_number(), 'vertex and', m.face_number(), 'faces')
ms.save_current_mesh('output.ply')

这是毕达哥拉斯网格（342,297 个三角形）的输入和输出，给定需要校正步骤的目标三角形数量 （6789）。

如果某些网格没有边界，则在尝试更改三角形数量的奇偶校验时可能会遇到问题。