TVTk的管线
管线技术（Pipeline，流水线）
可视化管线(Visualization Pipeline)：将原始数据加工成图形数据的过程。
| TVTK对象 | 说明 |
|---|---|
| CubeSource | 通过程序内部计算输出一组描述长方体的数据(PolyData) |
| PolyDataMapper | PolyData通过该映射器将数据映射为图形数据（mapper） |
图形管线(Graphics Pipeline)：图形数据加工为我们所看到的图像的过程。
| TVTK对象 | 说明 |
|---|---|
| Actor | 场景中的一个实体。它包括一个图形数据(mapper)，具有描述该实体的位置、方向、大小的属性。 |
| Renderer | 渲染的场景。它包括多个需要渲染的Actor。 |
| RenderWindow | 渲染用的图形窗口，它包括一个或者多个Render。 |
| RenderWindowInteractor | 给图形窗口提供一些用户交互功能，例如平移、旋转、放大缩小。这些交互式操作并不改变Actor或者图形数据的属性，只是调整场景中的照相机(Camera)的一些设置。 |
用IVTK工具观察管线
使用ivtk显示立方体的程序：
from tvtk.api import tvtk
from tvtk.tools import ivtk
from pyface.api import GUI
s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0, y_length=2.0, z_length=3.0)
m = tvtk.PolyDataMapper(input_connection=s.output_port)
a = tvtk.Actor(mapper=m)
#创建一个带Crust（Python Shell）的窗口
gui = GUI()
win = ivtk.IVTKWithCrustAndBrowser()
win.open()
win.scene.add_actor(a)
#窗口左侧栏，可将下面四行代码去掉查看变化，你发现你会加上这四行代码的。
dialog = win.control.centralWidget().widget(0).widget(0)
from pyface.qt import QtCore
dialog.setWindowFlags(QtCore.Qt.WindowFlags(0x00000000))
dialog.show()
gui.start_event_loop()
代码优化结构，将之封装成函数：
from tvtk.api import tvtk
def ivtk_scene(actors):
from tvtk.tools import ivtk
#创建一个带Crust（Python Shell）的窗口
win = ivtk.IVTKWithCrustAndBrowser()
win.open()
win.scene.add_actor(actors)
#窗口左侧栏，可将下面四行代码去掉查看变化，你发现你会加上这四行代码的。
dialog = win.control.centralWidget().widget(0).widget(0)
from pyface.qt import QtCore
dialog.setWindowFlags(QtCore.Qt.WindowFlags(0x00000000))
dialog.show()
return win
def event_loop():
from pyface.api import GUI
gui = GUI()
gui.start_event_loop()
s = tvtk.CubeSource(x_length=1.0, y_length=2.0, z_length=3.0)
m = tvtk.PolyDataMapper(input_connection=s.output_port)
a = tvtk.Actor(mapper=m)
win = ivtk_scene(a)
win.scene.isometric_view()
event_loop()
由于这两个函数可复用性和使用频率较高，可将这两个函数保存在tvtkfunc.py文件中，以后使用的话就用：
from tvtkfunc import ivtk_scene, event_loop
可以在上述界面调整照相机、实体Actor、光源、场景，下面是照相机的属性：
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| clipping_plane | 它有两个元素，分别表示照相机到近、远两个裁剪平面的距离。在这两个平面范围之外将不会显示 |
| position | 照相机在三维空间中的坐标 |
| focal_point | 照相机所聚焦的焦点坐标 |
| view_up | 照相机的上方向矢量 |
数据集
数据集（Dataset）。
- 点（Point）和数据（Data）
- 点之间：连接vs非连接
- 多个相关的点组成单元（Cell）
- 点的连接：显式vs隐式
- 数据：标量（Scalar）vs矢量（Vector）
数据集-Imagedata
ImageData表示二维或三维图像的数据结构。
from tvtk.api import tvtk
img = tvtk.ImageData(spacing=(1, 1, 1), origin=(1, 2, 3), dimension=(3, 4, 5))
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| origin | 三维网格数据的起点坐标 |
| spacing | 三维网格数据在X、Y、Z轴上的间距 |
| dimensions | 为在X、Y、Z轴上的网格数 |
数据集-RectilinearGrid
RectilinearGrid:间距不均匀的网格，所有点都在正交的网格上。
from tvtk.api import tvtk
import numpy as np
x = np.array([0, 3, 9, 15])
y = np.array([0, 1, 5])
z = np.array([0, 2, 3])
r = tvtk.RectilinearGrid()
r.x_coordinates = x
r.y_coordinates = y
r.z_coordinates = z
r.dimensions = len(x), len(y), len(z)
数据集-StructuredGrid
StructuredGrid:创建任意形状的网格，需要指定点的坐标。
points、dimensions、point_data.scalars等属性进行初始化
数据集-Polydata
PolyData:由一系列的点、点之间的联系以及由点构成的多边形组成。
TVTK数据加载
TVTK模型读取
s = tvtk.STLReader(file_name = 'stl文件名')
from tvtk.api import tvtk
from tvtkfunc import ivtk_scene,event_loop#详细见上
s = tvtk.STLReader(file_name = "python.stl")
m = tvtk.PolyDataMapper(input_connection = s.output_port)
a = tvtk.Actor(mapper = m)
win = ivtk_scene(a)
win.scene.isometric_view()
event_loop()
python.stl文件百度云链接
运行效果截图：
TVTK MultiBlock数据读取
Plot3D
- 网格(XYZ 文件)
- 空气动力学结果(Q 文件)
- 通用结果
from tvtk.api import tvtk
def read_data():# 读入数据
plot3d = tvtk.MultiBlockPLOT3DReader(
xyz_file_name="combxyz.bin",#网格文件
q_file_name="combq.bin",#空气动力学结果文件
scalar_function_number=100,#设置标量数据数量
vector_function_number=200#设置矢量数据数量
)
plot3d.update()
return plot3d
plot3d = read_data()
grid = plot3d.output.get_block(0)
combxyz.bin和combq.bin文件百度云链接
Reference :
中国大学MOOC北京理工大学Python科学计算三维可视化黄天羽、嵩天老师课件
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