我想从Python中的点云生成网格

Question

我有来自人体不同部位的点云，就像眼睛一样，我想做一个网格。我尝试使用Mayavi和Delaunay，但网格效果不佳。云的点完全混乱。 我的点云在.npz文件中

使用Mayavi

然后，我想将模型保存在obj或stl文件中，但首先要生成网格。 您建议我使用什么，我需要一个特殊的库吗？

Answer 1

您可以使用pyvista进行3D插值。但是，您需要手动使用控制两个点链接距离的alpha参数。

background-image: url("~/assets/foobar.jpg");

MDN

Answer 2

如果您的点“完全混乱”，并且想要生成网格，则需要从点云到网格的某种结构化网格点进行一些插值。

在二维情况下，matplotlib的三角剖分可能会有所帮助： matplotlib's triangulation 2dim。

在3维情况下，有2个选项。根据数据，您可能需要将它们插值到3维表面。然后matplotlib's trisurf3d可以为您提供帮助。

如果需要3维体积网格，则可能必须寻找FEM（有限元）网格，例如FEnics

可以用here

找到一个用scipy插值的3维场的例子。

Answer 3

您是否尝试过此示例？ https://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/auto/example_surface_from_irregular_data.html

相关部分在这里

# Visualize the points
pts = mlab.points3d(x, y, z, z, scale_mode='none', scale_factor=0.2)

# Create and visualize the mesh
mesh = mlab.pipeline.delaunay2d(pts)
surf = mlab.pipeline.surface(mesh)

Answer 4

数据

让我们使用欧洲的首都。我们使用Pandas从Excel中读取它们：

import pandas as pd
dg0 = pd.read_excel('psc_StaedteEuropa_coord.xlsx')  # ,header=None
dg0.head()

    City    Inhabit     xK          yK
0   Andorra 24574.0     42.506939   1.521247
1   Athen   664046.0    37.984149   23.727984
2   Belgrad 1373651.0   44.817813   20.456897
3   Berlin  3538652.0   52.517037   13.388860
4   Bern    122658.0    46.948271   7.451451

三角剖分网格

为此，我们使用Scipy。有关3维示例，请参见HERE和HERE或here（CGAL具有Python包装器）

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay
yk, xk, city = np.array(dg0['xK']), np.array(dg0['yK']), np.array(dg0['City'])
X1 = np.vstack((xk,yk)).T
tri = Delaunay(X1)

图形

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
#--- grafics -------
figX = 25; figY = 18
fig1 = plt.figure(figsize=(figX, figY), facecolor='white')

myProjection = ccrs.PlateCarree()
ax = plt.axes(projection=myProjection)
ax.stock_img()
ax.set_extent([-25, 40, 35, 65], crs=myProjection)

plt.triplot(X1[:,0], X1[:,1], tri.simplices.copy(), color='r', linestyle='-',lw=2)
plt.plot(X1[:,0], X1[:,1], 's', color='w')

plt.scatter(xk,yk,s=1000,c='w')
for i, txt in enumerate(city):
    ax.annotate(txt, (X1[i,0], X1[i,1]), color='k', fontweight='bold')

plt.savefig('Europe_A.png')
plt.show()