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我在 STL 文件中有一个网格 ( https://dl.dropboxusercontent.com/u/710615/stlMidpoint.stl )
使用此代码:
from stl import mesh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import cv2
def unique(a):
order = np.lexsort(a.T)
a = a[order]
diff = np.diff(a, axis=0)
ui = np.ones(len(a), 'bool')
ui[1:] = (diff != 0).any(axis=1)
return a[ui]
A = np.loadtxt("vectors.txt")
A = A[np.logical_not(A[:,2] > 0)]
uniqA = unique(A)
coordA = A[:,0:2]
我能够得到与三角形表面的点对应(我认为)的坐标。我正在尝试绘制三角形但没有成功。这些点在那里,但不在三角形格式上。我正在使用多聚糖:
img= cv2.imread('nimg.jpg')
imgMask = np.ones(img.shape[:2], dtype="uint8")*255
m_xor= np.ones(imgMask.shape, dtype="uint8") * 255
points = np.array(uniqA[:,0:2], np.int32)
print points
cv2.polylines( m_xor,[points], 1, (0,0,0))
cv2.imwrite('result.jpg', m_xor)
向量.txt:https://dl.dropboxusercontent.com/u/710615/vectors.txt
最佳答案
使用 numpy-STL ( https://github.com/WoLpH/numpy-stl ) 我可以轻松打开、读取和渲染文件:
from stl import mesh
from matplotlib import collections
from matplotlib import pyplot
# Create a figure and axes
figure, axes = pyplot.subplots()
# Read the STL file
your_mesh = mesh.Mesh.from_file('stlMidPoint.stl')
# Scale the image to the STL dimensions
axes.set_xlim(your_mesh.min_[0], your_mesh.max_[0])
axes.set_ylim(your_mesh.min_[1], your_mesh.max_[1])
# Add the polygons, but only the X and Y axis since it's 2D
axes.add_collection(collections.PolyCollection(your_mesh.vectors[:, :, :2]))
# Make sure the aspect ratio stays correct
pyplot.gca().set_aspect('equal')
# Render!
pyplot.show()
然而,巨大的尺寸让它真的很慢。
关于python - opencv python具有坐标的三角形网格,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36063129/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!