stl文件 python_使用python从3d .stl文件中查找2D横截面中的材料和空气 - python

我想从3D文件创建2D横截面，而又不会丢失什么是物质和什么是空气的信息。

最后，我想获得一个字典，其中包含构成材料和空气夹杂物(可以是多个)的最外面的点，即

"material" : [[x1,y1],[x2,y2]...]

"air_inclusions": [[[x11,y11],[x12,y12],...],[[x21,y21],[x22,y22],...],[[x31,y31],[x32,y32],...]]

这是我尝试执行此操作的示例：

我有以下.stl文件，您可以在此处下载https://filebin.net/c9o0zy4bnv8dvuew

使用惊人的python包trimesh，我可以导入.stl文件

import trimesh

import numpy as np

mesh = trimesh.load_mesh(r"PATH_TO_FILE")

# give it a color

mesh.visual.face_colors = [100, 100, 100, 255]

# and show it

mesh.show(viewer='gl')

创建2D幻灯片

# I can create a 2D slice of the geometry at origin [0,0,5] and slice-plane with normal direction [0,0,1]

slice = mesh.section(plane_origin=[0,0,5],

plane_normal=[0,0,1])

slice.show(viewer='gl')

提取顶点

# take 2D slice (before was still 3D)

slice_2D, to_3D = slice.to_planar()

# get vertices

vertices = np.asanyarray(slice_2D.vertices)

# plot

import matplotlib.pyplot as plt

x,y = vertices.T

plt.scatter(x,y,s=0.4)

plt.show()

我检索有关什么是物质和什么是空气的信息的方法

我的假设

最外面的点定义材料的边界。所有积分

定义空气夹杂物的边界。

我得到最重要的一点-> convex hull

from scipy.spatial import ConvexHull

# compute the hull

hull = ConvexHull(vertices)

# plot

plt.plot(vertices[:,0], vertices[:,1], 'o')

for simplex in hull.simplices:

plt.plot(vertices[simplex, 0], vertices[simplex, 1], 'k-')

要知道船体内部的所有点，我使用此答案What's an efficient way to find if a point lies in the convex hull of a point cloud?

# Source: https://stackoverflow.com/questions/16750618/whats-an-efficient-way-to-find-if-a-point-lies-in-the-convex-hull-of-a-point-cl

def in_hull(p, hull):

"""

Test if points in `p` are in `hull`

`p` should be a `NxK` coordinates of `N` points in `K` dimensions

`hull` is either a scipy.spatial.Delaunay object or the `MxK` array of the

coordinates of `M` points in `K`dimensions for which Delaunay triangulation

will be computed

"""

from scipy.spatial import Delaunay

if not isinstance(hull,Delaunay):

hull = Delaunay(hull)

return hull.find_simplex(p)>=0

我收集剩余的积分

# Remaining points

remaining = []

for i,in_hull in enumerate(in_hull(vertices,hull.simplices)):

if in_hull:

remaining.append(vertices[i])

问题

其余点仅是两点，但应该更多，如上图所示。为什么会这样，我该如何解决？

[TrackedArray([21.60581633，8.99397324])，

TrackedArray([12.95590211，23.97608075])

如果您有一个以上的空气夹杂物，您是否有任何想法？

即

您可以在这里找到文件：https://filebin.net/6blzvrrwhanv0jib

参考方案

得益于匀称的多边形，在其上构建了三边形，您无需遍历顶点。您可以使用一些内置函数。创建2D路径后，您几乎可以看到了。该路径具有两个属性：polygons_full和polygons_closed。第一个是没有内部多边形的最外面的多边形，第二个是路径的所有多边形。

您可以简单地执行以下操作：

slice_2D, to_3D = slice.to_planar()

# create a new figure to which you can attach patches

fig = plt.figure(1)

ax = fig.add_subplot(111)

# Here you get your outmost polygons and add them as patches to your plot

for p in slice_2D.polygons_full:

ax.add_patch(PolygonPatch(p))

# this is needed due to the differences of polygons_full and polygons_closed to check, if the polygon is one of the outer polygons

outer_polys = [x.exterior for x in slice_2D.polygons_full]

# iterate over all polygons and check, whether they are one of the outmost polygons. If not plot it (the outmost ones have already been added as patches).

for p in (slice_2D.polygons_closed):

if p.exterior not in outer_polys:

plt.plot(*(p.exterior.xy), 'r')

# show the plot

plt.show()

情节：

或者，您可以使用多边形的interior属性将其缩短：

slice_2D, to_3D = slice.to_planar()

for p in slice_2D.polygons_full:

plt.plot(*(p.exterior.xy),'k')

for r in p.interiors:

plt.plot(*zip(*r.coords), 'b')

内部是已填充多边形的“孔”，因此这应该正是您想要的。它们是LinearRing，因此您不能直接使用Polygon属性。

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