基于python的波前目标特征检测。有图书馆吗？

Question

我正在做一个三维扫描，并将结果导出为一个wavefront对象（.obj与网格，和.mtl和.jpeg为纹理）。网格面和纹理之间的链接在.obj中。你知道吗

我试图检测“圆”，例如在三维扫描是在纹理。 对于我要检测的特征，网格上没有“3D变化”。这种变化是由于设置了纹理的对象造成的。所以我必须检测“只基于纹理”。你知道吗

我的问题是我不知道怎么开始。jpeg是“困惑的”。 我可以在.jpeg上做阈值分割和基本的预处理，但是我不知道如何做除了纹理之外还需要“测地距离信息”的特征检测。至少我不知道一个有效的方法。 我甚至可以直接在jpeg上检测到一些特征。其中一些没有在jpeg的不同部分上分割。不知道能不能帮上忙。。。你知道吗

我的第一个想法是在每个顶点上循环（这听起来不是很优化），尝试重建一个局部（大约是我想要检测的特征的大小）没有迷惑的“jpeg”，并在这个没有迷惑的jpeg上进行特征检测。你知道吗

我试图“归因”的平均“颜色值”对每个顶点，但我失去了太多的纹理信息。你知道吗

我的问题是，是否存在任何python库来操作这种格式？ 有没有python库对这种纹理“迷惑”的网格上的纹理进行特征检测？你知道吗

如果不是，最好的处理方法是什么？ 我猜循环对所有顶点和局部jpeg重建是不理想的。。。你知道吗