python画点云_python scipy Delaunay绘制点云

编辑：同时绘制凸面外壳import numpy as np

from scipy.spatial import Delaunay

points = np.random.rand(30, 2) # 30 points in 2-d

tri = Delaunay(points)

# Make a list of line segments:

# edge_points = [ ((x1_1, y1_1), (x2_1, y2_1)),

# ((x1_2, y1_2), (x2_2, y2_2)),

# ... ]

edge_points = []

edges = set()

def add_edge(i, j):

"""Add a line between the i-th and j-th points, if not in the list already"""

if (i, j) in edges or (j, i) in edges:

# already added

return

edges.add( (i, j) )

edge_points.append(points[ [i, j] ])

# loop over triangles:

# ia, ib, ic = indices of corner points of the triangle

for ia, ib, ic in tri.vertices:

add_edge(ia, ib)

add_edge(ib, ic)

add_edge(ic, ia)

# plot it: the LineCollection is just a (maybe) faster way to plot lots of

# lines at once

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.collections import LineCollection

lines = LineCollection(edge_points)

plt.figure()

plt.title('Delaunay triangulation')

plt.gca().add_collection(lines)

plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o', hold=1)

plt.xlim(-1, 2)

plt.ylim(-1, 2)

# -- the same stuff for the convex hull

edges = set()

edge_points = []

for ia, ib in tri.convex_hull:

add_edge(ia, ib)

lines = LineCollection(edge_points)

plt.figure()

plt.title('Convex hull')

plt.gca().add_collection(lines)

plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o', hold=1)

plt.xlim(-1, 2)

plt.ylim(-1, 2)

plt.show()

请注意，仅仅使用scipy.spatial.Delaunay来计算复杂的船体可能是过分了，因为仅计算船体原则上可以比计算三角剖分更快。不幸的是，Scipy中还没有直接使用Qhull计算外壳的接口。

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