在一个vtk格式的三维牙模网格化数据中,先获取所以点的顶点编号,再通过顶点编号获取并记录该顶点的相邻顶点,最后根据记录好的相邻顶点关系表创建稀疏邻接矩阵使用python语言编写
时间: 2023-02-11 12:14:07 浏览: 118
首先,在 vtk 格式的三维牙模网格数据中获取所有点的顶点编号,可以使用 vtk 的 Python 绑定库 vtk 加载数据并访问顶点信息。
代码示例:
```
import vtk
# 加载数据
reader = vtk.vtkPolyDataReader()
reader.SetFileName("tooth_model.vtk")
reader.Update()
# 获取顶点信息
points = reader.GetOutput().GetPoints()
# 记录顶点编号
vertex_ids = []
for i in range(points.GetNumberOfPoints()):
vertex_ids.append(i)
```
然后,通过顶点编号获取并记录该顶点的相邻顶点,可以使用 vtk 的 vtkGraphAnnotationLayersFilter 来计算顶点之间的邻接关系。
代码示例:
```
# 计算顶点之间的邻接关系
adjacent_filter = vtk.vtkGraphAnnotationLayersFilter()
adjacent_filter.SetInputConnection(reader.GetOutputPort())
adjacent_filter.Update()
# 获取顶点的相邻顶点
adjacent_list = {}
for i in vertex_ids:
adjacent_list[i] = adjacent_filter.GetOutput().GetAdjacentVertices(i)
```
最后,根据记录好的相邻顶点关系表创建稀疏邻接矩阵。可以使用 scipy 中的 sparse.lil_matrix() 来创建。
代码示例:
```
from scipy.sparse import lil_matrix
# 创建稀疏邻接矩阵
num_vertices = points.GetNumberOfPoints()
adjacency_matrix = lil_matrix((num_vertices, num_vertices))
for i in vertex_ids:
for j in adjacent_list[i]:
adjacency_matrix[i, j] = 1
```
注