vtk structured_points 转polydata python

vtk structured_points 和 polydata 都是 VTK (Visualization Toolkit) 常用的数据类型。Structured_points 在三维空间中表示一系列有规则排列的点，包含了点的位置和某些属性（比如标量或向量）；而 polydata 则表示离散的三维几何体，可以包含点、线、面等基本元素。

在 Python 中，可以使用 VTK 提供的 Python 包 vtk 以及 numpy 包来处理 vtk structured_points 数据类型。具体步骤如下：

1. 使用 VTK 提供的 vtkStructuredPointsReader 类读入 structured_points 数据，得到 vtkImageData 类型的数据。

2. 将 vtkImageData 数据转换为 numpy 数组类型，以便进行之后的计算或者数据处理。

3. 将 numpy 数组数据转换为 VTK 中的 vtkPolyData 数据类型，这一步需要使用 VTK 提供的 vtkPoints、vtkCellArray、vtkPolyData 等类来处理。

4. 最后将 polydata 数据保存到文件或者进行可视化等操作。

具体的实现细节和代码可以参考 VTK 官方文档以及相关的 Python 教程和示例。需要注意的是，将 structured_points 数据转换为 polydata 数据需要一定的计算和处理，因此需要结合具体的场景和需求来选择合适的算法和技术。

相关问题

def PmShow(self,pm): vktpoints = vtk.vtkPoints() polydata = vtk.vtkPolyData() vktpoints.SetData(numpy_to_vtk(pm)) polydata.SetPoints(vktpoints) self.vtk_widget.polydata_show.SetPoints(polydata.GetPoints()) self.vtk_widget.polydataList[0]=polydata self.vtk_widget.polydata.DeepCopy(self.vtk_widget.polydata_show)

这段代码看起来像是用于在 VTK 中显示一个点云数据 pm。它首先将点云数据转换为 VTK 中的点数据类型 vtk.vtkPoints，然后将其设置为一个 vtkPolyData 的点，接着将这个点设置为 VTK 窗口中要显示的点，最后深拷贝这个点云数据并将其存储到 vtk_widget.polydataList[0] 中。整个过程可能是用于在 VTK 可视化界面中显示点云数据。

def adjustPose(self): if(self.vtk_widget.bPoseAdjustment): self.vtk_widget.bPoseAdjustment = False self.vtk_widget.renderer.RemoveActor(self.vtk_widget.AxesActor) self.vtk_widget.interactor.SetInteractorStyle(vtk.vtkInteractorStyleTrackballCamera()) vtkpoints = self.vtk_widget.polydata_show.GetPoints() pm = vtk_to_numpy(vtkpoints.GetData()) M=self.vtk_widget.actor.GetUserMatrix() transform=self.vtkTransform2Numpy(M) pm = self.pmTransForm(pm,transform) self.AddPmAddShow(pm) mat = np.eye(4) vtkMatic = self.Numpy2vtkTransform(mat) self.vtk_widget.actor.SetUserMatrix(vtkMatic) if(self.vtk_widget.bSetScalarColorZ): self.vtk_widget.actionscalarColorZ() self.vtk_widget.actionscalarColorZ() else: if(self.vtk_widget.bShowFrame): self.ShowFrame() self.vtk_widget.bPoseAdjustment = True center=self.vtk_widget.actor.GetCenter() mat = np.eye(4) mat[0:3,3]=center vtkMatic = self.Numpy2vtkTransform(mat) self.vtk_widget.AxesActor.SetUserMatrix(vtkMatic) dim = self.vtk_widget.actor.GetBounds() self.vtk_widget.AxesActor.SetTotalLength(dim[1]-dim[0], dim[3]-dim[2], dim[5]-dim[4]) self.vtk_widget.renderer.AddActor(self.vtk_widget.AxesActor) self.vtk_widget.interactor.SetInteractorStyle(vtk.vtkInteractorStyleTrackballActor()) self.vtk_widget.render_window.Render()

这是一段使用 VTK 库进行三维模型姿态调整的 Python 代码。在函数 `adjustPose` 中，如果 `vtk_widget.bPoseAdjustment` 为真，则将其设置为假，移除 `vtk_widget.renderer` 中的 `vtk_widget.AxesActor`，并将交互器样式设置为 `vtk.vtkInteractorStyleTrackballCamera()`。然后，将 `vtk_widget.polydata_show` 中的点转换为 numpy 数组，通过 `self.pmTransForm` 函数将其与 `transform` 矩阵相乘得到新的点，再将新的点添加到 `vtk_widget.polydata_show` 中，并将 `self.vtk_widget.actor` 的用户矩阵设置为单位矩阵。如果 `vtk_widget.bSetScalarColorZ` 为真，则调用两次 `self.vtk_widget.actionscalarColorZ()` 函数。如果 `vtk_widget.bPoseAdjustment` 为假，则显示坐标轴，将 `vtk_widget.bPoseAdjustment` 设置为真，获取 `self.vtk_widget.actor` 的中心点坐标，将 `vtk_widget.AxesActor` 的用户矩阵设置为该中心点坐标，调整 `vtk_widget.AxesActor` 的尺寸，最后将 `vtk_widget.AxesActor` 添加到 `vtk_widget.renderer` 中。最后，调用 `vtk_widget.render_window.Render()` 函数显示渲染结果。