遺伝学・遺伝統計学関連の姉妹ブログ『ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ』
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OpenCVをとにかく使ってみる

OpenCV python 
git clone https://github.com/pmneila/PyMCubes
cd PyMCubes
sudo pip install Cython
sudo python setup.py install
sudo pip install PyCollada
  • その上で ! X,Y,Zとuとの座標ｘボクセル値の４次元データを、３次元画像データとして渡せばよい
import numpy as np
import mcubes

# Create a data volume (30 x 30 x 30)
X, Y, Z = np.mgrid[:10, :10, :10]
# たくさんの３次元座標に「値」をつける
u = (X-5)**2 + (Y-5)**2 + (Z-5)**2 - 2**2
np.shape(u)
print X
print Y
print u
# Extract the 0-isosurface
# 指定した値0の等高面をマーチングキューブする
vertices, triangles = mcubes.marching_cubes(u, 0)
vertices_xyz = np.transpose(vertices)
print vertices
print triangles
# Export the result to sphere.dae
mcubes.export_mesh(vertices, triangles, "sphere.dae", "MySphere")
  • できたのはColladaフォーマットファイル。これを使うにはPyColladaを使う。その使い方はこちら
from collada import *
mesh = Collada('sphere.dae')
    • プロットする
from matplotlib import pyplot
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy import genfromtxt

fig = pyplot.figure()
ax = Axes3D(fig)

ax.plot(vertices_xyz[0,],vertices_xyz[1,],vertices_xyz[2,], "o")
col = ["g","r","b"]
cnt = 0

for i,j,k in triangles:
    thiscol = col[cnt]
    ord = [i,j,k,i]

    if(cnt>2):
        cnt = 0
    for t in range(3):
        ax.plot([vertices[ord[t],0],vertices[ord[t+1],0]],[vertices[ord[t],1],vertices[ord[t+1],1]],[vertices[ord[t],2],vertices[ord[t+1],2]],color = col[cnt])
        cnt += 1
        if(cnt>2):
            cnt = 0

pyplot.show()
    • 三角形プロットする
import mpl_toolkits.mplot3d as a3
import matplotlib.colors as colors
import pylab as pl
import scipy as sp

ax = a3.Axes3D(pl.figure())
ax.plot(vertices_xyz[0,],vertices_xyz[1,],vertices_xyz[2,], "o")
cnt = 0
for i,j,k in triangles:       
    vtx = np.array([vertices[i,],vertices[j,],vertices[k,]])
    tri = a3.art3d.Poly3DCollection([vtx])
    tri.set_color(colors.rgb2hex(sp.rand(3)))
    tri.set_edgecolor('k')
    cnt += 1
    #if cnt < 100000:
    ax.add_collection3d(tri)
pl.show()
    • 4D オブジェクトには未対応
import numpy as np
import mcubes

# Create a data volume (30 x 30 x 30)
X, Y, Z, W = np.mgrid[:10, :10, :10, :10]
# たくさんの３次元座標に「値」をつける
u = (X-5)**2 + (Y-5)**2 + (Z-5)**2 - + (W-5)**2  - 2**2
np.shape(u)

# Extract the 0-isosurface
# 指定した値0の等高面をマーチングキューブする
vertices, triangles = mcubes.marching_cubes(u, 0)
      • エラー
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-bad4ae16da1c> in <module>()
     10 # Extract the 0-isosurface
     11 # 指定した値0の等高面をマーチングキューブする
---> 12 vertices, triangles = mcubes.marching_cubes(u, 0)
     13 
     14 print vertices

mcubes/src/_mcubes.pyx in _mcubes.marching_cubes (mcubes/src/_mcubes.cpp:1590)()

RuntimeError: Only three-dimensional arrays are supported.

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