使用scikit-fmm或gdist在3d三角形网格上的测地距离

Question

我正在尝试评估TOSCA数据集上的测地距离矩阵。 例如以下3d网格-

我尝试使用两种python实现。

1. 第一个是scikit-fmm，它似乎根本无法在3d结构上运行（对吗？），因此不适合该任务。

2. 另一个是gdist程序包，该程序包不幸地在他们提供的玩具示例中起作用，但不适用于我的网格，后者只有10,000个面和5000个顶点。
   使用gdist库时，出现以下错误：

   Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)
   --------CODE SNIPPET----------
   c = sio.loadmat('raw_data/TOSCA/cat0.mat')
   c = c['surface'][0][0]
   X = c[0]
   Y = c[1]
   Z = c[2]
   TRIV = c[3].astype(np.int32)
   vertices = np.array(zip(X, Y, Z)).astype(np.float64)
   vertices = np.reshape(vertices, (vertices.shape[0], 3))
   src = np.array([1], dtype=np.int32)
   trg = np.array([2], dtype=np.int32)
   
   np.random.shuffle(TRIV)
   
   a = gdist.compute_gdist(vertices,TRIV[:5000], source_indices = src, target_indices = trg)
   

还有其他解决方案吗？我使用gdist或scikit-fmm的方式错误吗？