点云Delaunay三角剖分

Question

我想用Delaunay算法对三维点云进行三角剖分。为了测试我的代码，我从STL文件中提取点云，然后尝试重新网格化它。这是我的代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.spatial import Delaunay 

#--------------def funtion extract point cloud------------------- 
def point_cloud(inp): 
    node = [] 
    for line in inp: 
     temp1 = line.strip() 
     x = temp1.split() 
     if x[0] == "vertex": 
      del x[0] 
      node.append(x) 
    node = set(map(tuple,node)) 
    return node 
#--------------------end function--------------------------------- 

with open("D:\\cilinder.stl","r") as fo: 
    pc = point_cloud(fo) 

u = [] 
v = [] 
w = [] 

for l in pc: 
    u.append(float(l[0])) 
    v.append(float(l[1])) 
    w.append(float(l[2])) 

ua = np.array(u) 
va = np.array(v) 

#tri = mtri.Triangulation(u, v) 
tri = Delaunay(np.array([u,v]).T) 

points = [] 
vertex = [] 

for i in range(ua.shape[0]): 
    points.append([ua[i],va[i],w[i]]) 

for vert in tri.simplices: 
#for vert in tri.triangles: 
    vertex.append(vert)  

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d') 
ax.plot_trisurf(ua, va, w, triangles=tri.simplices, cmap=plt.cm.Spectral) 
#ax.plot_trisurf(ua, va, w, triangles=tri.triangles, cmap=plt.cm.Spectral) 
plt.show() 

后，我运行此代码，我得到了以下结果：

结果：

该算法不三角的外表面点云。我无法弄清楚为什么我得到了这个结果。任何建议？

编辑：我刚刚发现，函数point_cloud提供了重复点，因为它们直接从STL文件中提取。

Answer 1

当你显示它们时，你得到网格的原因是你没有（也不能）向scipy的Delaunay网格提供拓扑信息。你给它一个点云，它连接所有的点，就是这样。

网格生成是一个复杂的话题，不幸的是我不知道任何软件，给定一个点云和拓扑信息，给你一个网格。

但是，如果从头开始生成网格，只要给出对象的几何形状，就有多种方法。对于你想要的圆筒，一种方法是自己做;退房meshzoo：

#! /usr/bin/env python 
# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np 


def create_mesh(width=5.0, n=30, radius=1.0): 
    # Number of nodes along the width of the strip (>= 2) 
    # Choose it such that we have approximately square boxes. 
    nw = int(round(width * n/(2*np.pi*radius))) 

    # Generate suitable ranges for parametrization 
    u_range = np.linspace(0.0, 2*np.pi, num=n, endpoint=False) 
    v_range = np.linspace(-0.5*width, 0.5*width, num=nw) 

    # Create the vertices. 
    nodes = [] 
    for u in u_range: 
    x = radius * np.cos(u) 
    y = radius * np.sin(u) 
    for v in v_range: 
     nodes.append(np.array([x, y, v])) 

    # create the elements (cells) 
    elems = [] 
    for i in range(n - 1): 
    for j in range(nw - 1): 
     elems.append([i*nw + j, (i + 1)*nw + j + 1, i * nw + j + 1]) 
     elems.append([i*nw + j, (i + 1)*nw + j,  (i + 1)*nw + j + 1]) 
    # close the geometry 
    for j in range(nw - 1): 
    elems.append([(n - 1)*nw + j, j + 1, (n - 1)*nw + j + 1]) 
    elems.append([(n - 1)*nw + j, j, j + 1]) 

    return np.array(nodes), np.array(elems) 


if __name__ == '__main__': 
    import meshio 
    points, cells = create_mesh() 
    meshio.write('tube.vtu', points, {'triangle': cells}) 

制作一个锯齿形出这应该是很容易。

其他网格生成：

• mshr
• frentos
• gmsh/pygmsh
• MeshPy

Answer 2

你可以尝试一个德劳内三角但tetrahedons。然后手动删除孔。 IMO是一个四面体网格。尤其是Bowyer-Watson算法很简单。