Python VTK映射三维模型表面距离
作者:派大大大星
这篇文章主要介绍了Python VTK映射三维模型表面距离,通过如何使用VTK读取图片计算两个三维模型(stl)的表面距离,并将其距离值映射到模型上展开主题,需要的朋友可以参考一下
数据准备: 需要准备两个stl文件、Python需要安装vtk库
步骤一:数据读取 首先通过vtk.vtkSTLReader() 定义stl文件读取接口,再通过reader1.GetOutput() 就可以获得stl在vtk工作流的数据。
步骤二:去除重复点 通过vtk.vtkCleanPolyData() 可以去除模型中的重复点
步骤三:计算距离 使用 vtk.vtkDistancePolyDataFilter() ,使用上一步中过滤掉重复点后的数据作为输入。如distanceFilter.SetInputConnection(1, clean1.GetOutputPort()), 其中第一个参数就是输入数据的标号,从0开始计数;第二个参数就是输入的数据。我们将vtkDistancePolyDataFilter的输出到mapper就完成距离映射了。
步骤四:颜色配置 lut = vtk.vtkLookupTable() 相当于一个调色盘函数,通过对其参数改变可以,调整最终映射的颜色范围。 scalarBar = vtk.vtkScalarBarActor() 就是颜色条,按照前面的调色盘的结果将距离数值映射成颜色。
import vtk input1 = vtk.vtkPolyData() reader1 = vtk.vtkSTLReader() reader1.SetFileName('model1.stl') reader1.Update() input1 = reader1.GetOutput() # 读取模型A input2 = vtk.vtkPolyData() reader2 = vtk.vtkSTLReader() reader2.SetFileName('model2.stl') reader2.Update() input2 = reader2.GetOutput() # 读取模型B # 数据合并,可以合并显示两个模型 clean1 = vtk.vtkCleanPolyData() clean1.SetInputData(input1) clean2 = vtk.vtkCleanPolyData() clean2.SetInputData(input2) distanceFilter = vtk.vtkDistancePolyDataFilter() distanceFilter.SetInputConnection(1, clean1.GetOutputPort()) distanceFilter.SetInputConnection(0, clean2.GetOutputPort()) distanceFilter.SignedDistanceOff() distanceFilter.Update() # 计算距离 distanceFilter.GetOutputPort() mapper = vtk.vtkPolyDataMapper() # 配置mapper mapper.SetInputConnection(distanceFilter.GetOutputPort()) mapper.SetScalarRange( # 设置颜色映射范围 distanceFilter.GetOutput().GetPointData().GetScalars().GetRange()[0], distanceFilter.GetOutput().GetPointData().GetScalars().GetRange()[1]) actor = vtk.vtkActor() actor.SetMapper(mapper) actor1 = vtk.vtkActor() actor1.SetMapper(mapper) lut = vtk.vtkLookupTable() lut.SetHueRange(0.2, 0.7) # 映射的颜色变换参数(自己调颜色) # lut.SetAlphaRange(1.0, 1.0) # lut.SetValueRange(1.0, 1.0) # lut.SetSaturationRange(1.0, 1.0) # lut.SetNumberOfTableValues(256) mapper.SetLookupTable(lut) mapper2 = vtk.vtkPolyDataMapper() mapper2.SetInputData((distanceFilter.GetSecondDistanceOutput())) mapper2.SetScalarRange( # 设置颜色映射范围 distanceFilter.GetSecondDistanceOutput().GetPointData().GetScalars().GetRange()[0], distanceFilter.GetSecondDistanceOutput().GetPointData().GetScalars().GetRange()[1]) actor2 = vtk.vtkActor() actor2.SetMapper(mapper2) scalarBar = vtk.vtkScalarBarActor() # 设置color_bar scalarBar.SetLookupTable(mapper.GetLookupTable()) scalarBar.SetTitle("SD(mm)") scalarBar.SetNumberOfLabels(5) # 设置要显示的刻度标签数。自己设定色带的位置 scalarBar.SetMaximumNumberOfColors(10) # scalarBar.GetPositionCoordinate().SetCoordinateSystemToNormalizedViewport() # scalarBar.GetPositionCoordinate().SetValue(0.01, 0.49) # 参数越小越靠左,第二个参数越大越往上 # scalarBar.SetWidth(0.16) # scalarBar.SetHeight(0.5) # scalarBar.SetTextPositionToPrecedeScalarBar() # 标题和刻度标记是否应在标量栏之前(文字会出现在条形左边) # # 设置标题和条形之间的边距 # scalarBar.SetVerticalTitleSeparation(10) # # 设置标题颜色 scalarBar.DrawTickLabelsOn() scalarBar.GetTitleTextProperty().SetColor(0, 0, 0) scalarBar.GetLabelTextProperty().SetColor(0, 0, 0) arender = vtk.vtkRenderer() arender.SetViewport(0, 0.0, 1, 1.0) renWin = vtk.vtkRenderWindow() renWin.AddRenderer(arender) iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor() iren.SetRenderWindow(renWin) style = vtk.vtkInteractorStyleTrackballActor() iren.SetInteractorStyle(style) aCamera = vtk.vtkCamera() aCamera.SetViewUp(0, 0, -1) aCamera.SetPosition(0, -1, 0) aCamera.ComputeViewPlaneNormal() aCamera.Azimuth(30.0) aCamera.Elevation(30.0) aCamera.Dolly(1.5) arender.AddActor(actor) # arender.AddActor(actor1) arender.SetActiveCamera(aCamera) arender.ResetCamera() arender.SetBackground(1, 1, 1) arender.ResetCameraClippingRange() arender.AddActor2D(scalarBar) renWin.Render() iren.Initialize() iren.Start()
结果示例:
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