Python-VTK隐式函数属性选择和剪切数据

这篇文章主要介绍了Python-VTK隐式函数属性选择和剪切数据，VTK，是一个开放资源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化，下面文章主题相关详细内容需要的小伙伴可以参考一下

前言:

VTK，（visualizationtoolkit）是一个开放资源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的，它的内核是用C++构建的，包含有大约250,000行代码，2000多个类，还包含有几个转换界面，因此也可以自由的通过Java，Tcl/Tk和Python各种语言使用vtk。

本文主要介绍了如何利用隐式函数的属性来选择和剪切数据，尤其是如何使用区域分隔属性来选择数据。

使用隐式函数选择或提取数据意味着选择位于函数特定区域内的单元和点（以及相关属性数据）。为了确定点x-y-z是否位于某个区域内，我们只需计算该点并检查结果的坐标符号。如果单元的所有点都位于区域中，则单元位于该区域中。这里，两个椭圆组合使用来选择体积数据集中的体素。注意，提取数据通常会改变数据集的结构。在本例中，输入类型是图像数据集，而输出类型是非结构化网格数据集。

函数介绍:

vtkQuadricClustering 是一个用于削减三角形的类，得到一个近似的几何图形。它的输入是vtkPolyData类型的数据，可以处理所有类型的多边形网格，它的速度是很快的。它能快速的削减大网格模型，并且支持网格片段削减（利用startAppend, Append, endAppend方法），这样可以避免把整个模型载入内存中。对于大型网络模型，它有较好的效果，但是当网格变小时，三角化效果不是很好，需结合其它的方法。

vtk.vtkSampleFunction 是VTK中的一个隐函数表示类，能够用于对曲面进行等间隔逐点采样。

vtkShrinkFilter 收缩构成对其质心任意数据集的单元格。单元格点的平均位置作为计算单元的质心。萎缩中断开另一个单元格的结果。此筛选器的输出是的一般数据集类型 vtkUnstructuredGrid。

 import vtk def main(): colors = vtk.vtkNamedColors() ren1 = vtk.vtkRenderer() renWin = vtk.vtkRenderWindow() renWin.AddRenderer(ren1) iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor() iren.SetRenderWindow(renWin) quadric = vtk.vtkQuadric() quadric.SetCoefficients(0.5, 1, 0.2, 0, 0.1, 0, 0, 0.2, 0, 0) sample = vtk.vtkSampleFunction() sample.SetSampleDimensions(50, 50, 50) sample.SetImplicitFunction(quadric) sample.ComputeNormalsOff() trans = vtk.vtkTransform() trans.Scale(1, 0.5, 0.333) sphere = vtk.vtkSphere() sphere.SetRadius(0.25) sphere.SetTransform(trans) trans2 = vtk.vtkTransform() trans2.Scale(0.25, 0.5, 1.0) sphere2 = vtk.vtkSphere() sphere2.SetRadius(0.25) sphere2.SetTransform(trans2) booleanUnion = vtk.vtkImplicitBoolean() booleanUnion.AddFunction(sphere) booleanUnion.AddFunction(sphere2) booleanUnion.SetOperationType(0)  # boolean Union extract = vtk.vtkExtractGeometry() extract.SetInputConnection(sample.GetOutputPort()) extract.SetImplicitFunction(booleanUnion) shrink = vtk.vtkShrinkFilter() shrink.SetInputConnection(extract.GetOutputPort()) shrink.SetShrinkFactor(0.5) dataMapper = vtk.vtkDataSetMapper() dataMapper.SetInputConnection(shrink.GetOutputPort()) dataActor = vtk.vtkActor() dataActor.SetMapper(dataMapper) # outline outline = vtk.vtkOutlineFilter() outline.SetInputConnection(sample.GetOutputPort()) outlineMapper = vtk.vtkPolyDataMapper() outlineMapper.SetInputConnection(outline.GetOutputPort()) outlineActor = vtk.vtkActor() outlineActor.SetMapper(outlineMapper) outlineActor.GetProperty().SetColor(0, 0, 0) # 将actor添加到窗口中，并设置相关窗口的大小 # ren1.AddActor(outlineActor) ren1.AddActor(dataActor) ren1.SetBackground(colors.GetColor3d("SlateGray")) renWin.SetWindowName('ExtractData') renWin.Render() ren1.GetActiveCamera().Azimuth(30) ren1.GetActiveCamera().Elevation(30) renWin.Render() iren.Start() if __name__ == '__main__': main()

结果如下：

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