首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在PyVista中向PolyData添加新点/处理XYZ转TIN的最佳方法

在PyVista中向PolyData添加新点的最佳方法是使用pyvista.PolyDatapoints属性。points属性是一个numpy数组,可以通过将新点添加到数组中来添加新点。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pyvista as pv
import numpy as np

# 创建一个PolyData对象
polydata = pv.PolyData()

# 创建一个包含新点的numpy数组
new_point = np.array([[1.0, 2.0, 3.0]])

# 将新点添加到PolyData的points属性中
polydata.points = np.vstack((polydata.points, new_point))

关于处理XYZ转TIN的最佳方法,可以使用pyvista.PolyDatadelaunay_2d方法。delaunay_2d方法将点云数据转换为三角化不规则网络(TIN)。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pyvista as pv
import numpy as np

# 创建一个包含XYZ坐标的numpy数组
points = np.array([[0.0, 0.0, 0.0],
                   [1.0, 0.0, 0.0],
                   [0.0, 1.0, 0.0],
                   [1.0, 1.0, 0.0]])

# 创建一个PolyData对象
polydata = pv.PolyData(points)

# 使用delaunay_2d方法将点云转换为TIN
tin = polydata.delaunay_2d()

以上代码将创建一个包含四个点的点云数据,并使用delaunay_2d方法将其转换为TIN。

PyVista是一个用于科学可视化和分析的强大工具库,它提供了许多用于处理和可视化三维数据的功能。您可以在PyVista官方文档中了解更多关于PyVista的信息和使用方法。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PCL超体聚类

超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同,超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体,超体是对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像 素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究。本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似的部分会被自动的分割成一块,有利于后 续识别工作。比如对人的识别,如果能将头发,面部,四肢,躯干分开,则能更好的对各种姿态,性别的人进行识别。

02
领券