Revitのレンダリング高速化アドインのCythonソースコード

# Cythonを使用したRevitアドインのレンダリング高速化

以下は、Cythonを使用してRevit APIのレンダリング処理を高速化するアドインのサンプルコードです。この例では、簡単なジオメトリ処理を高速化するデモンストレーションを行います。

## 必要な準備

1. Revit API (RevitPythonShellまたはpyRevit環境)

2. CythonがインストールされたPython環境 

3. Visual Studioまたは適切なC/C++コンパイラ 

## プロジェクト構成

RevitRenderingOptimizer/
│
├── rendering_optimizer/ # メインアドインディレクトリ
│ ├── __init__.py
│ ├── core.pyx # Cythonコード
│ ├── setup.py # Cythonビルド設定
│ └── utils.py # ユーティリティ関数
│
├── commands/ # Revitコマンド定義
│ └── optimize_rendering.py
│
└── lib/ # コンパイル済みライブラリ

## コード実装 

### 1. Cythonコード (core.pyx) ```cython # cython: language_level=3 # distutils: define_macros=NPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION import numpy as np cimport numpy as np from libc.math cimport sqrt, fabs, pow # 3Dポイントの型定義 ctypedef struct Point3D: double x double y double z # 距離計算関数 (Cython高速化版) cdef double distance_3d_cython(Point3D a, Point3D b) nogil: cdef double dx = a.x - b.x cdef double dy = a.y - b.y cdef double dz = a.z - b.z return sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz) # メッシュ最適化関数 def optimize_mesh(np.ndarray[np.double_t, ndim=2] vertices, np.ndarray[np.int_t, ndim=2] faces, double tolerance=0.01): """ メッシュを最適化して頂点数を減らす (Cython高速化版) """ cdef int i, j, k cdef int num_vertices = vertices.shape[0] cdef int num_faces = faces.shape[0] cdef Point3D a, b, c cdef double dist_ab, dist_bc, dist_ca # 重複頂点をマークする配列 cdef np.ndarray[np.uint8_t, ndim=1] keep_vertex = np.ones(num_vertices, dtype=np.uint8) # 距離に基づいて頂点をマージ for i in range(num_vertices): if not keep_vertex[i]: continue a.x = vertices[i, 0] a.y = vertices[i, 1] a.z = vertices[i, 2] for j in range(i+1, num_vertices): if not keep_vertex[j]: continue b.x = vertices[j, 0] b.y = vertices[j, 1] b.z = vertices[j, 2] if distance_3d_cython(a, b) < tolerance: keep_vertex[j] = 0 # j番目の頂点をi番目にリダイレクト for k in range(num_faces): if faces[k, 0] == j: faces[k, 0] = i if faces[k, 1] == j: faces[k, 1] = i if faces[k, 2] == j: faces[k, 2] = i # 保持する頂点のみを抽出 cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] new_vertices = vertices[keep_vertex.astype(bool)] # 頂点インデックスを再マップ cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] vertex_map = -1 * np.ones(num_vertices, dtype=np.int32) cdef int new_index = 0 for i in range(num_vertices): if keep_vertex[i]: vertex_map[i] = new_index new_index += 1 # 面のインデックスを更新 cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=2] new_faces = np.zeros_like(faces) for i in range(num_faces): new_faces[i, 0] = vertex_map[faces[i, 0]] new_faces[i, 1] = vertex_map[faces[i, 1]] new_faces[i, 2] = vertex_map[faces[i, 2]] return new_vertices, new_faces # 法線計算関数 (Cython高速化版) def calculate_normals(np.ndarray[np.double_t, ndim=2] vertices, np.ndarray[np.int_t, ndim=2] faces): """ メッシュの法線を計算 (Cython高速化版) """ cdef int i cdef int num_faces = faces.shape[0] cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] normals = np.zeros((num_faces, 3), dtype=np.double) cdef Point3D v0, v1, v2 cdef Point3D edge1, edge2, normal for i in range(num_faces): # 頂点座標を取得 v0.x = vertices[faces[i, 0], 0] v0.y = vertices[faces[i, 0], 1] v0.z = vertices[faces[i, 0], 2] v1.x = vertices[faces[i, 1], 0] v1.y = vertices[faces[i, 1], 1] v1.z = vertices[faces[i, 1], 2] v2.x = vertices[faces[i, 2], 0] v2.y = vertices[faces[i, 2], 1] v2.z = vertices[faces[i, 2], 2] # エッジベクトルを計算 edge1.x = v1.x - v0.x edge1.y = v1.y - v0.y edge1.z = v1.z - v0.z edge2.x = v2.x - v0.x edge2.y = v2.y - v0.y edge2.z = v2.z - v0.z # クロス積で法線を計算 normal.x = edge1.y * edge2.z - edge1.z * edge2.y normal.y = edge1.z * edge2.x - edge1.x * edge2.z normal.z = edge1.x * edge2.y - edge1.y * edge2.x # 正規化 cdef double length = sqrt(normal.x*normal.x + normal.y*normal.y + normal.z*normal.z) if length > 0: normals[i, 0] = normal.x / length normals[i, 1] = normal.y / length normals[i, 2] = normal.z / length return normals ```  

### 2. setup.py (Cythonビルド用) ```python from setuptools import setup, Extension from Cython.Build import cythonize import numpy as np extensions = [ Extension( "rendering_optimizer.core", sources=["rendering_optimizer/core.pyx"], include_dirs=[np.get_include()], define_macros=[("NPY_NO_DEPRECATED_API", "NPY_1_7_API_VERSION")], extra_compile_args=["-O3"], language="c", ) ] setup( name="rendering_optimizer", version="0.1", packages=["rendering_optimizer"], ext_modules=cythonize(extensions, compiler_directives={'language_level': "3"}), zip_safe=False, ) ```  

 

### 3. Revitアドインコマンド (optimize_rendering.py) 

```python import clr clr.AddReference('RevitAPI') clr.AddReference('RevitAPIUI') from Autodesk.Revit import DB from Autodesk.Revit.UI import TaskDialog import numpy as np from rendering_optimizer.core import optimize_mesh, calculate_normals def export_mesh_to_numpy(mesh): """RevitのメッシュをNumPy配列に変換""" vertices = np.zeros((mesh.Vertices.Count, 3), dtype=np.double) for i, vert in enumerate(mesh.Vertices): vertices[i] = [vert.X, vert.Y, vert.Z] faces = np.zeros((mesh.NumTriangles, 3), dtype=np.int32) for i in range(mesh.NumTriangles): tri = mesh.get_Triangle(i) faces[i] = [tri.get_Index(0), tri.get_Index(1), tri.get_Index(2)] return vertices, faces def create_revit_mesh(doc, vertices, faces): """NumPy配列からRevitのメッシュを作成""" mesh = DB.TessellatedShapeBuilder() mesh.OpenConnectedFaceSet(False) # 頂点をRevitのPoint3Dに変換 revit_vertices = [DB.XYZ(*vert) for vert in vertices] # 面を追加 for face in faces: try: mesh.AddNewFace( revit_vertices[face[0]], revit_vertices[face[1]], revit_vertices[face[2]] ) except: continue mesh.CloseConnectedFaceSet() # メッシュを構築 result = mesh.Build(DB.TessellatedShapeBuilderTarget.Mesh, DB.TessellatedShapeBuilderFallback.Abort, DB.ElementId(DB.BuiltInCategory.OST_GenericModel)) return result.GetGeometricalObjects()[0] def optimize_rendering(doc, element, tolerance=0.01): """要素のレンダリングを最適化""" # 要素のジオメトリを取得 options = DB.Options() options.DetailLevel = DB.ViewDetailLevel.Fine geometry = element.get_Geometry(options) with DB.Transaction(doc, "Optimize Rendering") as t: t.Start() # 元の要素を非表示にする（オプション） doc.Delete(element.Id) # ジオメトリを処理 for geom_obj in geometry: if isinstance(geom_obj, DB.Mesh): # メッシュをNumPy配列にエクスポート vertices, faces = export_mesh_to_numpy(geom_obj) # Cythonで最適化 opt_vertices, opt_faces = optimize_mesh(vertices, faces, tolerance) # Revitメッシュに変換 new_mesh = create_revit_mesh(doc, opt_vertices, opt_faces) # 新しいメッシュ要素を作成 direct_shape = DB.DirectShape.CreateElement(doc, DB.ElementId(DB.BuiltInCategory.OST_GenericModel)) direct_shape.AppendShape([new_mesh]) direct_shape.SetMaterial(DB.ElementId(geom_obj.GraphicsStyleId)) t.Commit() class OptimizeRenderingCommand: def Execute(self, ui_app): app = ui_app.Application uidoc = ui_app.ActiveUIDocument doc = uidoc.Document # 選択された要素を取得 selection = uidoc.Selection element_ids = selection.GetElementIds() if not element_ids: TaskDialog.Show("Error", "No elements selected.") return for elem_id in element_ids: element = doc.GetElement(elem_id) optimize_rendering(doc, element) TaskDialog.Show("Success", "Rendering optimization completed.") # コマンド登録用 if __name__ == "__main__": # pyRevitなどから呼び出されることを想定 __window__.Close() ```  

 ## ビルドと使用方法 

 1. Cythonモジュールをビルド: 

 ``` python setup.py build_ext --inplace ```

 2. コンパイルされたモジュールをRevitのアドインディレクトリにコピー 

 3. pyRevitやRevitPythonShellからコマンドを登録 

 ## 機能説明 

 1. **メッシュ最適化**: - 近接する頂点をマージしてメッシュを簡素化 - 指定した許容誤差(tolerance)に基づいて頂点を結合 

 2. **法線計算**: - 高速な法線計算でレンダリング品質を向上 

 3. **Revit連携**: - RevitのメッシュデータとNumPy配列間の変換 - 最適化されたメッシュをRevitに再インポート 

 このアドインを使用すると、複雑なジオメトリを持つ要素のレンダリングパフォーマンスを向上させることができます。特に、大量のメッシュデータを扱う場合に効果的です。 注意点として、実際のプロジェクトで使用する前にテストを行い、最適化の許容誤差を適切に設定する必要があります。過度な最適化はモデルの見た目に影響を与える可能性があります。