VTK颜色映射处理

1. 颜色查找表
   

1. 我们可以手动创建一个颜色查找表，如果没有创造的话，贴心的vtk会自动为我们生成一个默认的颜色查找表，颜色查找表中允许我们自由设定颜色值。vtkLookupTable可以帮助我们来完成这个工作，同时，设定了颜色数量时，SetTabValue()方法可以将颜色值插入到指定的位置。另外，SetScalarRange()告诉我们采取什么方法映射，标量值大于最大值的将被归为最大值，标量值小于最小值的将被归为最小，因为颜色索引是根据属性的最值建立的。

颜色映射的过程主要包括以下步骤：
    1）定义颜色表，在颜色表中用数组保存所定义的颜色组分（红、绿、蓝）。
     2）将颜色表和属性数据关联。

     3）根据属性数据的最大、最小值建立颜色索引

 //定义颜色映射表
    vtkLookupTable *pColorTable=vtkLookupTable::New();
    //设置颜色表中的颜色
    pColorTable->SetNumberOfColors(8);
    /*pColorTable->SetTableValue(0,1.0,0.0,0.0,1.0);*/
    pColorTable->SetTableValue(0,1.0,0.0,0.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(1,0.0,1.0,0.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(2,1.0,1.0,0.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(3,0.0,0.0,1.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(4,1.0,0.0,1.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(5,0.0,1.0,1.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(6,1.0,1.0,1.0,1.0);
    pColorTable->SetTableValue(7,0.0,0.0,0.0,1.0);
    pColorTable->Build();
    //数据映射
    vtkPolyDataMapper *cubeMapper = vtkPolyDataMapper::New();
    cubeMapper->SetInputData(cube);
    cubeMapper->SetScalarRange(0,7);
    cubeMapper->SetLookupTable(pColorTable);
    vtkActor *cubeActor = vtkActor::New();
    cubeActor->SetMapper(cubeMapper);

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颜色映射

　　颜色映射的操作对象是数据集中的标量属性。它是一种常用的 标量算法。它会根据数据集中各个部分不同的标量值，对各个部分上不同的颜色。与此相关的另一种上色方法是控制演员的颜色属性，但这样整个图形只有单一的颜色，这显然没有颜色映射方法灵活。 
　　创建多边形数据集程序运行 结果显示的彩色立方体就用到了颜色映射。由于对 立方体的6个顶点设置了不同的标量值（点id），所以这6个点的颜色不同。至于立方体其他部分的颜色，也是通过标量值映射来的，不过这些标量值并不是手动设置，而是根据邻近的顶点的标量值，运用某种内插算法计算出来的。

颜色映射过程

　　假设有一个共256种颜色的查询表，且颜色的索引号范围为0~255，那么颜色映射就是将数据集的标量值映射到这些索引号的过程。在渲染时，与索引号对应的颜色将作为数据中相应部分的颜色显示出来。映射的方法如下图所示。 
　　 

　　上图中，scalar表示数据集中的标量值，index表示映射后的索引号。smin和smax表示的是标量值的映射范围（注意不是数据集中标量值的取值范围）。若一个标量值小于smin，则其映射的索引号为0；若一个标量值大于smax，其映射的索引号为255；若一个标量值在这个范围之间，则映射过程就是一个求一元一次函数值的过程，其对应的曲线是一条直线，不过需要对函数值取整。实际上，在范围外的标量值也可以被看作smin和smax，然后对其求函数值。 
　　在VTK中，颜色映射的过程是由映射器mapper完成的。可以通过调用映射器的方法SetScalarRange()来设置标量值的范围[smin, smax]。映射过程只是为每个标量值确定了一个索引号，最终该标量值映射为何种颜色，还需要看颜色查询表中颜色的分配情况。如果不手动创建一个查询表，则映射器会使用一个默认的映射表。

示例演示

CMakeLists.txt文件代码如下：

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8)
PROJECT(LookupTableExample)
FIND_PACKAGE(VTK REQUIRED)
INCLUDE(${VTK_USE_FILE})
ADD_EXECUTABLE(LookupTableExample lookuptable.cpp)
TARGET_LINK_LIBRARIES(LookupTableExample ${VTK_LIBRARIES})

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C++代码：

#include "vtkActor.h"
#include "vtkCellArray.h"
#include "vtkFloatArray.h"
#include "vtkPointData.h"
#include "vtkPoints.h"
#include "vtkPolyData.h"
#include "vtkPolyDataMapper.h"
#include "vtkRenderWindow.h"
#include "vtkRenderWindowInteractor.h"
#include "vtkRenderer.h"
#include 
#include "vtkSmartPointer.h"

int main()
{
    int i;
    //定义立方体的顶点坐标
    static float x[8][3] = { { 0, 0, 0 }, { 1, 0, 0 }, { 1, 1, 0 }, { 0, 1, 0 },
    { 0, 0, 1 }, { 1, 0, 1 }, { 1, 1, 1 }, { 0, 1, 1 } };
    //定义单元，每4个顶点建立一个四边形单元，共计6个单元
    static vtkIdType pts[6][4] = { { 0, 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6, 7 }, { 0, 1, 5, 4 },
    { 1, 2, 6, 5 }, { 2, 3, 7, 6 }, { 3, 0, 4, 7 } };
    //创建对象
    vtkSmartPointer cube = vtkSmartPointer::New();
    vtkSmartPointer points = vtkSmartPointer::New();
    vtkSmartPointer polys = vtkSmartPointer::New();
    //存储顶点
    for (i = 0; i < 8; i++)
        points->InsertPoint(i, x[i]);
    //设定单元
    for (i = 0; i < 6; i++)
        polys->InsertNextCell(4, pts[i]);

    //存储标量值
    vtkSmartPointer scalars = vtkSmartPointer::New();
    //设定每个顶点的标量值
    for (i = 0; i < 8; i++)
        scalars->InsertTuple1(i,  i*4);
    //创建多边形数据
    cube->SetPoints(points);
    //设定单元类型为多边形
    cube->SetPolys(polys);
    //设定每个顶点的标量值
    cube->GetPointData()->SetScalars(scalars);
    //定义颜色映射表
    vtkSmartPointer pColorTable = vtkSmartPointer::New();
    //设置颜色表中的颜色
    pColorTable->SetNumberOfColors(256);
    pColorTable->SetHueRange(0.67, 0.0);        //色调范围从红色到蓝色
    pColorTable->Build();
    //数据映射
    vtkSmartPointer cubeMapper = vtkSmartPointer::New();
    cubeMapper->SetInputData(cube);
    cubeMapper->SetScalarRange(0, 7);
    cubeMapper->SetLookupTable(pColorTable);
    vtkSmartPointer cubeActor = vtkSmartPointer::New();
    cubeActor->SetMapper(cubeMapper);

    vtkSmartPointer renderer = vtkSmartPointer::New();
    vtkSmartPointer renWin = vtkSmartPointer::New();
    renWin->AddRenderer(renderer);
    vtkSmartPointer iren = vtkSmartPointer::New();
    iren->SetRenderWindow(renWin);
    renderer->AddActor(cubeActor);
    renderer->SetBackground(1, 1, 1);
    renWin->SetSize(500, 500);
    renWin->Render();
    iren->Start();
    return 0;
}

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运行结果:

分析

有时候，标量数据就是颜色值，并不需要通过查询表进行映射。对此，映射器提供了以下一些方法来进行控制。 
● SetColorModeToDefault()该方法执行默认的映射器行为，即把unsigned char类型的标量属性数据当作颜色值，不执行隐式。对于其他类型的标量数据，将通过查询表映射。 
● SetColorModeToMapScalars()无论变量数据是何种类型，该方法都通过查询表对标量数据进行映射。如果标量数据的每个元组有多个分量，则对第0个分量进行映射。　

注意事项： 
1. 如果没有标量数据，则映射器将不能使用查询表控制对象的颜色。这时可以使用演员对象来控制颜色。 
2. 如果想阻止颜色映射，可调用映射器的ScalarVisibilityOff()方法。

调用ScalarVisibilityOn()方法后，可以控制映射器的颜色映射行为： 
● SetScalarModeToDefault()执行默认的映射行为：如果有点标量属性数据，则用其进行映射，如果没有点标量属性数据但有单元标量属性数据，则用单元标量属性数据进行映射，否则不映射。 
● SetScalarModeToUsePointData()总是使用点标量属性数据进行映射的。如果没有嗲按标量属性数据，就不进行映射。 
● SetScalarModeToUseCellData()总是使用单元标量属性数据进行映射的。如果没有单元标量属性数据，就不进行映射。 
● SetScalarModeToUsePointFieldData()不使用点或单元标量属性数据，而是使用点属性数据中的一般属性数据来进行映射的。该方法应该与ColorByArrayComponent()结合使用，以用来指定用于颜色映射的数据。 
● SetScalarModeToUseCellFieldData()不使用点或单元标量属性数据，而是使用单元属性数据中的一般属性数据来进行映射的。该方法应该与ColorByArrayComponent()结合使用，以用来指定用于颜色映射的数据。

点击打开链接https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/54846277

1.符号化Glyphing再谈

上一篇帖子提到一个事，就是用符号化操作显示单元的法向量。

模型的法向量数据是向量数据，因此法向量不能像前面讲到的通过颜色映射来显示。但是可以通过符号化（Glyphing）技术将法向量图形化显示。Glyphing是一种基于图形的可视化技术，这些图像可以是简单的基本图形，如具有方向的椎体，也可以是更加复杂的图像。VTK中就是应用vtkGlyph3D类实现该功能的，并且可以支持Glyphing图形的缩放、着色、设置空间姿态等。使用该类时，需要接受两个输入：一个是需要显示的几何数据点集合；另一个是Glyph图形数据，为vtkPolyData数据。

     

由于读入的模型数据比较大，点比较多，因此使用vtkMaskPoints类采样部分数据，该类保留输入数据中的点数据及其属性，并支持点数据的采样。为了减小计算量，随机采样了300个点做Glyphing显示。将其输出作为vtkGlyph3D的输入数据，而SetSourceData()设置了一个VTKArrowSource数据作为源数据，这样的效果是在输入数据的每一个点处会显示一个Glyph图形，这里我选用的就是箭头图形。vtkGlyph3D::SetVectorModeToUseNormal()指定要使用法向量数据来控制Glyph图形方向。vtkGlyph3D::SetScaleFactor()则控制Glyph图形的大小。

2.曲率计算

曲率时曲面弯曲程度的一种度量，是几何体的一种重要的局部特征。如下图所示：

要计算曲面上给定点M的曲率，考虑经过M的法线的一个平面与曲面相交，得到一条二维曲面，称之为曲面在M点的一条法截线。经过M点法向量的曲面可以任意旋转，即可得到任意多条法截面，如上图所示。每一条法截线都会对应一个曲率，取具有最大曲率和最小曲率的两条法截线为主法截线，例如上图中的C1,C2;其对应的曲率分别记为k1,k2;称为主曲率；高斯曲率等于主曲率的乘积即k1*k2;平均曲率等于主曲率k1,k2的平均值，即（k1+k2）/2;当然，这只是曲率的直观几何解释，并没有给出具体的计算公式。这个公式高中就接触过：

vtk中vtkCurvatures类实现了四种计算网格模型点曲率的计算方法。该类接受一个vtkPolyData数据，经计算得到的曲率数据作为网格模型的点的属性数据存入返回的vtkPolyData中。

下例实现了一个网格模型的曲率计算，并通过颜色映射表来显示模型的表面曲率：

"font-size:18px;">#include
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingFreeType);

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include

int main()
{
    vtkSmartPointer reader =
        vtkSmartPointer::New();
    reader->SetFileName("fran_cut.vtk");
    reader->Update();

    vtkSmartPointer curvaturesFilter =
        vtkSmartPointer::New();
    curvaturesFilter->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
    //curvaturesFilter->SetCurvatureTypeToMinimum(); //最小曲率
    curvaturesFilter->SetCurvatureTypeToMaximum();   //最大曲率
    //curvaturesFilter->SetCurvatureTypeToGaussian();//高斯曲率
    //curvaturesFilter->SetCurvatureTypeToMean();    //平均曲率
    curvaturesFilter->Update();

    double scalarRange[2];
    curvaturesFilter->GetOutput()->GetScalarRange(scalarRange);
    //建立查找表 做颜色映射
    vtkSmartPointer lut =
        vtkSmartPointer::New();
    lut->SetHueRange(0.0, 0.6);
    lut->SetAlphaRange(1.0, 1.0);
    lut->SetValueRange(1.0, 1.0);
    lut->SetSaturationRange(1.0, 1.0);
    lut->SetNumberOfTableValues(256);
    lut->SetRange(scalarRange);
    lut->Build();
    ///
    vtkSmartPointer mapper =
        vtkSmartPointer::New();
    mapper->SetInputData(curvaturesFilter->GetOutput());
    mapper->SetLookupTable(lut);
    mapper->SetScalarRange(scalarRange);

    vtkSmartPointer actor =
        vtkSmartPointer::New();
    actor->SetMapper(mapper);

    vtkSmartPointer scalarBar =
        vtkSmartPointer::New();
    scalarBar->SetLookupTable(mapper->GetLookupTable());
    scalarBar->SetTitle(curvaturesFilter->GetOutput()->GetPointData()->GetScalars()->GetName());
    scalarBar->SetNumberOfLabels(5); //设置5个标签

    vtkSmartPointer render =
        vtkSmartPointer::New();
    render->AddActor(actor);
    render->AddActor2D(scalarBar);
    render->SetBackground(0, 0, 0);

    vtkSmartPointer rw =
        vtkSmartPointer::New();
    rw->AddRenderer(render);
    rw->SetSize(640, 480);
    rw->SetWindowName("Calculating PolyData Curvature");

    vtkSmartPointer rwi =
        vtkSmartPointer::New();
    rwi->SetRenderWindow(rw);
    rwi->Initialize();
    rwi->Start();
    return 0;
}

首先读入一个vtkPolyData人脸模型数据，作为vtkCurvatures的输入，并调用SetCurvatureTypeToMaximum()函数计算最大曲率，此外我们还可以定义最小曲率，高斯曲率，平均曲率。当然，四种曲率允许同时计算。

在内部计算完曲率数据后，将其作为输出的vtkPolyData点的属性数据。保存属性数据时，四种曲率数据分别对应属性名字为Minimum_Curvature/M aximum_Curvature/Gauss_Curvature/Mean_Curvature,因此可以通过属性名字获取相应的曲率数据。例如要获得高斯曲率数据，可调用：

"font-size:18px;">vtkDoubleArray *gauss = static_cast(
curvaturesFilter->GetOutput()->GetpointData()->GetArray("Gauss_Curvature"));

为了能够在模型上显示曲率属性数据，采用颜色映射来显示。定义了一个256色的VTKLookupTable对象，并设置了曲率数据的范围。

然后将改颜色映射表添加到vtkPolyDataMapper中。

最后，我用到了一个新的VTKScalarBarActor类，该类支持一个颜色映射表转换为一个Actor对象，将颜色表以图形的形式显示，并支持设置图形相应的名字和翔实数据Label个数。最后显示即可。

3.参看资料

1.《C++ primer》
2.《The VTK User’s Guide – 11thEdition》
3.  张晓东, 罗火灵. VTK图形图像开发进阶[M]. 机械工业出版社, 2015.