用python写一段导入点云文件后用matplotlib导出的三维曲面保存成stl文件的代码

时间: 2023-03-09 16:50:30 浏览: 73
答案:import numpy as np from matplotlib import cm from stl import mesh import pptk# 导入点云文件 points = np.loadtxt('cloud.txt')# 用matplotlib绘制三维曲面 X, Y, Z = points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2] xi = np.linspace(X.min(),X.max(),1000) yi = np.linspace(Y.min(),Y.max(),1000) XI, YI = np.meshgrid(xi, yi) rbf = scipy.interpolate.Rbf(X, Y, Z, function='linear') ZI = rbf(XI, YI)# 将三维曲面保存为stl文件 vertices = np.array([XI.flatten(), YI.flatten(), ZI.flatten()]).T faces = Delaunay(vertices).convex_hull stl_mesh = mesh.Mesh(np.zeros(faces.shape[0], dtype=mesh.Mesh.dtype)) for i, f in enumerate(faces): for j in range(3): stl_mesh.vectors[i][j] = vertices[f[j],:]stl_mesh.save('surface.stl')
相关问题

用python写一段用matplotlib画出的三维曲面导出保存成stl文件的代码

代码如下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from stl import mesh# 定义曲面 X = np.arange(-2,2,0.25) Y = np.arange(-2,2,0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R)# 画出曲面 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')# 导出stl文件 stl_mesh = mesh.Mesh(np.zeros(Z.shape[0]*Z.shape[1], dtype=mesh.Mesh.dtype)) for i in range(Z.shape[0] - 1): for j in range(Z.shape[1] - 1): stl_mesh.vectors[i*Z.shape[1] + j] = np.array([[X[i, j], Y[i, j], Z[i, j]], [X[i, j + 1], Y[i, j + 1], Z[i, j + 1]], [X[i + 1, j + 1], Y[i + 1, j + 1], Z[i + 1, j + 1]], [X[i + 1, j], Y[i + 1, j], Z[i + 1, j]]])stl_mesh.save('my_stl_file.stl')

用python写一段用matplotlib画出的长方体导出保存成stl文件的代码

以下是一段可以用来画出长方体并保存为stl文件的python代码:from stl import mesh import numpy import matplotlib.pyplot as plt# Create 6 faces of a cube data = numpy.zeros(6, dtype=mesh.Mesh.dtype)# Top of the cube data['vectors'][0] = numpy.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 0, 1]]) data['vectors'][1] = numpy.array([[1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 1]]) # Front face data['vectors'][2] = numpy.array([[1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) data['vectors'][3] = numpy.array([[1, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) # Left face data['vectors'][4] = numpy.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1]]) data['vectors'][5] = numpy.array([[0, 0, 1], [1, 0, 1], [0, 0, 0]])# Create the mesh cube = mesh.Mesh(data.copy())# Visualization of the cube # Create a figure fig = plt.figure() # Add an axes ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # Set the title ax.set_title('3D Test') # Show the cube ax.add_collection3d(mesh.Mesh3dCollection(cube.vectors)) # Auto scale to the mesh size scale = cube.points.flatten(-1) ax.auto_scale_xyz(scale, scale, scale) # Show the figure plt.show()# Save the stl file cube.save('cube.stl')

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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