Python Vtk如何调大间距？

在Python中使用VTK（Visualization Toolkit）处理数据时，如果你想要增加数据点之间的间距（也称为采样间距），通常是在生成网格或读取数据后，对数据集进行滤波或重构操作。这里有几个步骤可以做到这一点：

1. **创建ImageData**: 如果你正在从原始数据生成ImageData，你可以调整它的分辨率。例如，通过`vtkImageData.SetSpacing()`方法设置每个维度的间距。

import vtk

# 创建ImageData
image_data = vtk.vtkImageData()
image_data.SetDimensions(x_size, y_size, z_size)
image_data.SetOrigin(x_origin, y_origin, z_origin)
image_data.SetSpacing(desired_spacing_x, desired_spacing_y, desired_spacing_z)

2. **使用SamplePointsFilter**: 如果已经有一个现有网格，你可以使用`vtkSamplePoints`类，它可以根据指定的距离采样输入点云。

sample_filter = vtk.vtkSamplePoints()
sample_filter.SetInputData(image_data)
sample_filter.SetRadius(new_sampling_radius)
sample_filter.Update()

3. **使用PolyDataNormals**: 如果你需要改变的是三角网格的顶点分布，可以先将ImageData转换成PolyData，然后使用`vtkDataSetTriangleFilter`或`vtkPolyDataNormals`等工具调整顶点位置。

triangle_filter = vtk.vtkDataSetTriangleFilter()
triangle_filter.SetInputConnection(sample_filter.GetOutputPort())
polydata = triangle_filter.GetOutput()

# 调整顶点位置或其他属性
polydata.Modified()  # 更新顶点间距

记得在每次修改后都要调用`Modified()`或`Update()`方法，以便VTK更新其内部表示。