如何从n×3数据集中绘制非凸面

Question

是否有直接的方法在R？中绘制非凸面？

我对凸面使用了类似下面的东西，它工作正常：

xyz <- cbind(y,x,z)
tbr <- t(surf.tri(xyz, delaunayn(xyz)))
rgl.triangles(xyz[tbr,1], xyz[tbr,2], xyz[tbr,3])

然而，对于非凸面，凹面区域会变满。我认为这是函数delaunayn()的问题，因为它使用 Qhull 库，它不支持约束Delaunay 三角剖分或非凸对象的网格生成。

任何建议表示赞赏。

P.S。

我将数据作为ascii文件，但它有3列，长度为225行。提供此服务的最佳方式是什么？

可从以下网址获取数据：http://pastebin.com/R2p4Cf7d

情节的顶部应该是凹的！这是使用persp3d()创建表面外观的图像。它是使用极坐标中的规则网格上的更多网格点计算的，而不是使用不规则的搭配点。

Answer 1

以下解决方案并不完美，但如果您有Matlab的副本，则可以使用。

library(rgl)
library(geometry)
# Read in data - also at: http://pastebin.com/R2p4Cf7d
simDat <- read.csv("testDat.csv")
#
x   <- simDat[,1];y<-simDat[,2];z<-simDat[,3]
xyz <- cbind(simDat[,1],simDat[,2],simDat[,3])
#
triNodes <- delaunayn(xyz)
tbr1     <- t(surf.tri(xyz, triNodes ))
# Plot data from R generated triangles
open3d()
rgl.triangles(xyz[tbr1,1], xyz[tbr1,2], xyz[tbr1,3])
#
# Import data generated by Matlab function delaunay()
#  - also at: http://pastebin.com/vQV2Zaii
nodeDat_ML <- read.csv("testDatNodes.csv")
triNodes2  <- cbind(nodeDat_ML[,1], nodeDat_ML[,2], nodeDat_ML[,3],1)
#
tbr2 <- t(surf.tri(xyz, triNodes2))
# Plot data from Matlab generated triangles
open3d()
rgl.triangles(xyz[tbr2,1], xyz[tbr2,2], xyz[tbr2,3])

代码生成以下两个表面。左图基于R函数delaunayn（）生成的三角剖分，右图基于Matlab函数delaunay（）生成的三角剖分。

Matlab生成的数据位于：http://pastebin.com/vQV2Zaii

和相关的Matblab代码是：

fname = 'testDat.csv';
tt = table2array(readtable(fname)); % get data
x =  tt(:,1);y = tt(:,2);z = tt(:,3);
tri = delaunay(x,y); % the triangulation data
trisurf(tri,x(:,1),y(:,1),z(:,1)); % surface plot

结果并不完全完美，因为最终的情节（右）有一个虚假的三角形。

我希望上述内容对任何有类似问题的人都有用。

Answer 2

我认为deldir::deldir()在这种情况下比geometry::delaunayn()做得更好（作为新功能rgl::plot3d.deldir()的纪念）。 （我使用了OP's Data。）

library(rgl); library(deldir)

dxyz <- deldir(xyz[,1], xyz[,2], z=xyz[,3])

open3d()
plot3d(dxyz, col=cm.colors(256)[cut(xyz[,3], 256)], alpha=0.9)  # there isn't a bottom
wire3d(as.mesh3d(dxyz), col="black")