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  • 科学计算三维可视化---Mlab基础(鼠标选取交互操作)

    一:鼠标选取介绍

    二:选取红色小球分析

    相关方法:科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数) 

    1.小球场景初始化建立

    import numpy as np
    from mayavi import mlab
    
    # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合
    x1, y1, z1 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素
    red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(1,0,0),resolution=10)    #创建10个红球,位置为x1,y1,z1,分辨率为10的小球
    
    x2, y2, z2 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素
    white_glyphs = mlab.points3d(x2,y2,z2,color=(0.9,0.9,0.9),resolution=10)    #创建10个白球

    2.选取框初始化建立outline方法是mlab绘制选取框

    outline = mlab.outline(line_width=3)  #outline即在某个物体的外围设置一个外框
    outline.outline_mode = "cornered"
    outline.bounds = (x1[0]-0.1,x1[0]+0.1,  #对x1,y1,z1为0处选取红色小球第一个
                      y1[0]-0.1,y1[0]+0.1,
                      z1[0]-0.1,z1[0]+0.1,
                      )

    3.选取回调函数的结构

    >>> red_glyphs.actor
    <mayavi.components.actor.Actor object at 0x000000001370EEB8>
    >>> red_glyphs.actor.actors
    [<tvtk.tvtk_classes.actor.Actor object at 0x000000001459D0F8>]  #我们需要的是vtk actor集合

    计算哪个小球被选取,

    一个小球有好多个顶点构成,设置了小球的分辨率为10,在Mayavi中resolution为10的小球中相当于有82个顶点组成的一个小球,一共10个红色小球,所以场景中共有820个对应顶点,我们需要找到鼠标求解的顶点是在这820个中的哪一个,例如第100则是第二个小球
    #获取一个红色小球的所有顶点,我们只是想要知道每个小球的顶点数目而已,所以不用考虑其他
    glyph_points = red_glyphs.glyph.glyph_source.glyph_source.output.points.to_array()
    
    #3.选取回调函数的结构
    def piker_callback(picker): #当鼠标点击会返回一个vtk picker对象,我们将对该对象进行处理判断
        if picker.actor in red_glyphs.actor.actors:
            # 确定该小球的ID,
            point_id = int(picker.point_id/glyph_points.shape[0])   #picker.point_id是picker对象选取的顶点ID,glyph_points.shape[0]记录了82这个值,通过这个计算出小球的ID
            if point_id != -1:  #表示有红色小球被选取了
                #计算与此红色小球相关的坐标
                x,y,z = x1[point_id],y1[point_id],z1[point_id]
                #将外框移动到小球上
                outline.bounds = (
                    x - 0.1, x + 0.1,
                    y - 0.1, y + 0.1,
                    z - 0.1, z + 0.1,
                )

    4.建立响应机制

    figure = mlab.gcf() #获取当前窗口指针
    picker = figure.on_mouse_pick(piker_callback)
    mlab.title("Click on red balls")    #设置窗口的标题文字
    
    mlab.show()

     

    5.全部代码

    import numpy as np
    from mayavi import mlab
    
    #1.小球场景初始化建立
    # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合
    x1, y1, z1 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素
    red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(1,0,0),resolution=10)    #创建10个红球,位置为x1,y1,z1,分辨率为10的小球
    
    x2, y2, z2 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素
    white_glyphs = mlab.points3d(x2,y2,z2,color=(0.9,0.9,0.9),resolution=10)    #创建10个白球
    
    # 2.选取框初始化建立
    outline = mlab.outline(line_width=3)
    outline.outline_mode = "cornered"
    outline.bounds = (x1[0]-0.1,x1[0]+0.1,
                      y1[0]-0.1,y1[0]+0.1,
                      z1[0]-0.1,z1[0]+0.1,
                      )
    
    #获取一个红色小球的所有顶点,我们只是想要知道每个小球的顶点数目而已,所以不用考虑其他
    glyph_points = red_glyphs.glyph.glyph_source.glyph_source.output.points.to_array()
    
    #3.选取回调函数的结构
    def piker_callback(picker): #当鼠标点击会返回一个vtk picker对象,我们将对该对象进行处理判断
        if picker.actor in red_glyphs.actor.actors:
            # 确定该小球的ID,
            point_id = int(picker.point_id/glyph_points.shape[0])   #picker.point_id是picker对象选取的顶点ID,glyph_points.shape[0]记录了82这个值,通过这个计算出小球的ID
            if point_id != -1:  #表示有红色小球被选取了
                #计算与此红色小球相关的坐标
                x,y,z = x1[point_id],y1[point_id],z1[point_id]
                #将外框移动到小球上
                outline.bounds = (
                    x - 0.1, x + 0.1,
                    y - 0.1, y + 0.1,
                    z - 0.1, z + 0.1,
                )
    
    figure = mlab.gcf() #获取当前窗口指针
    picker = figure.on_mouse_pick(piker_callback)
    mlab.title("Click on red balls")    #设置窗口的标题文字
    
    mlab.show()

     6.优化

    两个问题

    1.小球初始速度太慢
    2.鼠标选取不精确

    import numpy as np
    from mayavi import mlab
    
    figure = mlab.gcf() #获取当前窗口指针
    
    figure.scene.disable_render = True
    #1.小球场景初始化建立
    # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合
    x1, y1, z1 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素
    red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(1,0,0),resolution=10)    #创建10个红球,位置为x1,y1,z1,分辨率为10的小球
    
    x2, y2, z2 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素
    white_glyphs = mlab.points3d(x2,y2,z2,color=(0.9,0.9,0.9),resolution=10)    #创建10个白球
    
    # 2.选取框初始化建立
    outline = mlab.outline(line_width=3)
    outline.outline_mode = "cornered"
    outline.bounds = (x1[0]-0.1,x1[0]+0.1,
                      y1[0]-0.1,y1[0]+0.1,
                      z1[0]-0.1,z1[0]+0.1,
                      )
    
    figure.scene.disable_render = False
    
    
    #获取一个红色小球的所有顶点,我们只是想要知道每个小球的顶点数目而已,所以不用考虑其他
    glyph_points = red_glyphs.glyph.glyph_source.glyph_source.output.points.to_array()
    
    #3.选取回调函数的结构
    def piker_callback(picker): #当鼠标点击会返回一个vtk picker对象,我们将对该对象进行处理判断
        if picker.actor in red_glyphs.actor.actors:
            # 确定该小球的ID,
            point_id = int(picker.point_id/glyph_points.shape[0])   #picker.point_id是picker对象选取的顶点ID,glyph_points.shape[0]记录了82这个值,通过这个计算出小球的ID
            if point_id != -1:  #表示有红色小球被选取了
                #计算与此红色小球相关的坐标
                x,y,z = x1[point_id],y1[point_id],z1[point_id]
                #将外框移动到小球上
                outline.bounds = (
                    x - 0.1, x + 0.1,
                    y - 0.1, y + 0.1,
                    z - 0.1, z + 0.1,
                )
    
    picker = figure.on_mouse_pick(piker_callback)
    picker.tolerance = 0.01     #设置tolerance参数提高精确度
    
    mlab.title("Click on red balls")    #设置窗口的标题文字
    
    mlab.show()
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