我在名为pointsList
的np.array中有一个3D点列表,值为float
:
[[1., 2., 10.],
[2., 0., 1.],
[3., 6., 9.],
[1., 1., 1.],
[2., 2., 2.],
[10., 0., 10.],
[0., 10., 5.],
... etc.
此代码使得Delaunay对点云进行三角测量:
import numpy as np
import scipy.spatial
tri = scipy.spatial.Delaunay(pointsList)
# Delaunay triangulation
indices = tri.simplices
# indices of vertices
vertices = points[indices]
# the vertices for each tetrahedron
然而,在三角测量步骤之前,我想从列表中删除凸包中 的所有点
解决方案是创建一个名为np.array
的新shortlist
,并将其存储在那里。
但是scipy
(或任何其他解决方案)中的哪个功能会这样做?
如何编程此操作?
谢谢
答案 0 :(得分:14)
凸壳是Delaunay三角剖分的子图。
所以你可以使用scipy.spatial.ConvexHull()
,e。克。
from scipy.spatial import ConvexHull
cv = ConvexHull(pointList)
hull_points = cv.vertices
# the vertices of the convex hull
set(range(len(pointList))).difference(ch.vertices)
# the vertices inside the convex hull
比较scipy.spatial.Delaunay
和scipy.spatial.ConvexHull
(2D)