如何在mayavi中正确显示具有非立方体体素的体积

Question

如何在mayavi中正确显示具有非立方体体素的体积

pythonscipyvolumemayavi

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我正在使用mayavi (3.3.2)来显示体积等值面。

通常，我的体积不具有立方体元素；例如，采样网格在X和Y方向上可能是1毫米x 1毫米，但在Z方向上为1.4毫米。

如何使用mayavi的mlab.contour3d或mlab.pipeline.iso_surface以正确的空间比例显示这些体积？我真的不想将体积重新采样为立方体网格。

另一种陈述问题的方法：在不重新生成或重新采样体积的情况下（将volume及其预期的1:1:2长宽高比的像素作为给定），我该怎么做才能使下面的代码显示一个球而不是扁平的椭球。

import numpy as np
from enthought.mayavi import mlab

def sqr(x): return x*x

s=64
x,y,z = np.ogrid[0:s,0:s,0:s/2]

volume = np.sqrt(sqr(x-s/2)+sqr(y-s/2)+sqr(2*z-s/2))

isos = mlab.contour3d(volume,contours=[5,15,25],transparent=True)
mlab.show()

我猜测应该有一种方法可以访问底层的VTK图形管道（其变换等），并插入适当的各向异性缩放（如果没有更直接地通过mlab API完成它的话）。

- timday

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Joe Kington · Accepted Answer

为此，最简单的方法是从输入数据中明确创建一个scalar_field对象。

实际上，我经常这样做，因为在地质学中我们喜欢把事情放在深度（正向向下）中。这意味着您需要在z方向上进行负增量。如果它只是各种mlab函数的参数，那就太好了，但这仍然不太难做到。

from mayavi import mlab
import numpy as np

s=64
x,y,z = np.ogrid[0:s,0:s,0:s/2]

data = np.sqrt((x-s/2)**2 + (y-s/2)**2 + (2*z-s/2)**2)

grid = mlab.pipeline.scalar_field(data)
grid.spacing = [1.0, 1.0, 2.0]

contours = mlab.pipeline.contour_surface(grid, 
                         contours=[5,15,25], transparent=True)
mlab.show()

Spherical shell with non-cubic voxels