クライミングウォールの平面を可視化するツール
Project description
HoldSplitter
~ Unmasking the Wall: Hold by Hold ~
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[!IMPORTANT] このリポジトリのリリースノートやREADME、コミットメッセージの9割近くはclaude.aiやChatGPT4を活用したAIRA, SourceSage, Gaiah, HarmonAI_IIで生成しています。
HoldSplitterは、ボルダリング壁面の3Dモデルからホールドを分離し、クライミングルートの分析と理解を革新的に支援するPythonツールです。
🎥 Demo
※デモ動画は後日追加予定です。
🚀 Getting Started
HoldSplitterをインストールするには、以下のコマンドを実行してください:
pip install hold-splitter
使用例:
from hold_splitter.main_script import run_blender_script
run_blender_script(fbx_path="path/to/your/model.fbx", offset=0.1, split_threshold=0.1)
📝 Features
- FBXファイルからのボルダリング壁面3Dモデルの読み込み
- 壁面とホールドの自動分離
- 分離されたホールドの個別オブジェクト化
- Blenderを利用した高度な3D処理
- Blenderファイル(.blend)形式での出力
- Unreal Engine 5 (UE5)などの3Dソフトウェアへの簡単なインポート
🛠 Requirements
- Python 3.10以上
- Blender 4.2以上
🤝 Contributing
プロジェクトへの貢献を歓迎します!バグレポート、機能リクエスト、プルリクエストなど、お気軽にご参加ください。
📄 License
このプロジェクトはMITライセンスで公開されています。
🙏 Acknowledgements
このプロジェクトは、以下の素晴らしいオープンソースプロジェクトに支えられています:
- Blender
- NumPy
- Open3D
- PyMeshLab
- Matplotlib
- Loguru
- tqdm
🔄 Updates
- v0.1.0: 初期リリース。FBXファイルからのホールド分離基本機能を実装。
- v0.1.1: Blenderスクリプトの改善。ホールド分離の精度向上。
- v0.2.0: PyPI パッケージ名を "HoldSplitter" から "hold-splitter" に変更し、README を更新。
🎮 UE5 Integration
HoldSplitterは、処理結果をBlenderファイル(.blend)形式で出力することで、Unreal Engine 5 (UE5)などの3Dソフトウェアやゲームエンジンへの簡単なインポートを可能にしています。この設計により以下の利点があります:
-
直接インポート: UE5を含む多くの3D制作ソフトウェアでBlenderファイルを直接インポートできます。
-
データ保持: 3Dモデルのジオメトリだけでなく、マテリアル、テクスチャ、階層構造なども保持されます。
-
整理された構造: 分離されたホールドは個別のコレクション内に整理され、UE5でインポート時に自動的に整理された状態で取り込めます。
-
柔軟な編集: 必要に応じて、後からBlenderで追加の編集や調整を行うことが容易です。
-
ゲーム開発向け: クライミングシミュレーターやVR体験の開発など、多様な応用シナリオをサポートします。
これにより、HoldSplitterは3Dモデル処理から実際のゲーム開発まで、シームレスなワークフローを提供します。
Project details
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- Tags: Source
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- Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.12.5
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 245d90f44e85a2915f453e2af3d2f2939b6f9ccafebe0dc68d526982d932e997 |
|
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|
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File details
Details for the file hold_splitter-0.3.1-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: hold_splitter-0.3.1-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 13.5 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? Yes
- Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.12.5
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8a273359227a1c55706bc929016f70bbb38d3746b317ba5dbe36a24a4c602f84 |
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|
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