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 09:14:07 浏览: 65
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

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