3D可视化库Mayavi安装和使用

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3D可视化库Mayavi安装和使用

2023-08-30 13:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 1 安装安装1（成功）安装2（失败未解决） 2 Mayavi的PythonAPI实用API记录mayavi.mlab.imshow()mayavi.mlab.mesh()mayavi.mlab.triangular_mesh()mayavi.mlab.points3d()mayavi.mlab.contour3d()

Mayavi的官方文档链接在这里。 1 安装安装1（成功）

Mayavi的pip安装支持不好，所以用编译好的whl文件来安装。安装方法如下，Mayavi及其测试环境为：

# win10系统 # conda 新建的干净环境 # python版本为3.8 # Mayavi版本为4.7.3

安装命令如下：

conda create -n env_name python=3.8

需要按照如下步骤安装以下文件（含版本）：

VTK==8.2Mayavi==4.7.3PyQt5==5.15.4

其中，由于pip3只有VTK9.0以上的版本，所以先下载whl文件再安装。whl下载自Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages，文件名称为：VTK‑8.2.0‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl。其中cp38表示python版本为3.8；amd64代表系统为64位系统。安装命令如下：

# 激活环境 conda activate env_name # 先安装VTK pip3 install xxxx路径\VTK‑8.2.0‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl # 通过pip安装mayavi pip3 install mayavi==4.7.3 # 通过pip安装PyQt5，默认安装了5.15.4的版本，发现是可用的 pip3 install PyQt5

查询到还有一个可视化数据的包叫做menpo，但是没有做过详细查询，先mark在这里。

安装2（失败未解决）

Mayavi的pip安装支持不好，用编译好的whl文件来安装也失败了。所以用以下方法安装Mayavi。测试环境为：

# win10系统 # conda 新建的干净环境 # python版本为3.7（截至20210721，conda下的Mayavi还不支持python3.7医以上的版本）

新建环境命令如下：

# conda 新建的干净环境，python版本为3.8 conda create -n env_name python=3.7

安装Mayavi命令如下：

# 已经查询到当前最高版本为mayavi==4.7.1 conda install mayavi

实际运行中出现报错：

******************************************************************************** WARNING: Imported VTK version (9.0) does not match the one used to build the TVTK classes (8.2). This may cause problems. Please rebuild TVTK. ********************************************************************************

未解决！

2 Mayavi的PythonAPI

根据Mayavi的文档，Mayavi的基础PythonAPI有以下这些：

from mayavi import mlab # 0D and 1D data mlab.points3d() mlab.plot3d() # 2D data mlab.imshow() mlab.surf() mlab.contour_surf() mlab.mesh() mlab.barchart() mlab.triangular() # 3D data mlab.contour3d() mlab.quiver3d() mlab.flow() volume_slice()

本文只介绍我实际使用到的几种API函数。

实用API记录 from mayavi import mlab # 添加坐标轴 mlab.axes(xlabel='x', ylabel='y', zlabel='z') # 添加外框 p1 = mlab.points3d(x, y, z) # 可以替换成其他图像 mlab.outline(p1) or mlab.outline() # 或者直接这样写也行 # 添加颜色标注 mlab.colorbar()

常用属性值如下：

opacity=1.0 # 不透明度，取值范围0-1。0.0表示完全透明，1.0表示完全不透明 color=(1, 1, 1) # RGB数值，每个数的取值范围均为0-1。例：(1, 1, 1)表示白色。 colormap='hot' # 不同的配色方案，可取的值如下： ''' accent flag hot pubu set2 autumn gist_earth hsv pubugn set3 black-white gist_gray jet puor spectral blue-red gist_heat oranges purd spring blues gist_ncar orrd purples summer bone gist_rainbow paired rdbu winter brbg gist_stern pastel1 rdgy ylgnbu bugn gist_yarg pastel2 rdpu ylgn bupu gnbu pink rdylbu ylorbr cool gray piyg rdylgn ylorrd copper greens prgn reds dark2 greys prism set1 ''' mayavi.mlab.imshow() 函数功能：

将一个二维数组以图片的形式展示出来。

使用方式： from mayavi import mlab img = xxxx # img is a 2D nunmpy array mlab.imshow(img) mlab.show( 效果展示：

imshow

mayavi.mlab.mesh() 函数功能：

将物体表面以网格（mesh）的形式展示出来。

mesh说明：

下图来自千千Sama的文章，直观展示了什么是mesh，原文中有下图gif动画。其中，每个交叉点都是网格点，描述这些网格点的坐标的矩阵，就是坐标矩阵。每个网格点需要x、y、z共3个坐标表示。在这里插入图片描述但是x、y、z一般都用二维矩阵的形式表示。举个例子：

x = [[0, 1, 2], [0, 1, 2], ] y = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], ] z = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], ] 表示一共有6个点，是一个3 x 2的网格。其中: x方向有3列：[0, 1, 2] y方向有2行：[0, 1] z的数值表示对应位置上的z轴数值。

在Mayavi文档中解释了如何划分连接方式。

使用方式： from mayavi import mlab # Using numpy array may be better x = [[0, 1, 2], [0, 1, 2], ] y = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], ] z = [[1, 2, 1], [-1, -2, -1], ] mlab.mesh(x, y, z) mlab.show( 效果展示：在这里插入图片描述

备注 # 参数:representation = 'wireframe' 可以仅绘制线框。 # 参数:representation = 'surface' 为default值，绘制完整曲面。 mlab.mesh(x, y, z, representation='wireframe', line_width=1.0 ) mayavi.mlab.triangular_mesh() 函数功能：

mlab.mesh函数默认surface是像网格一样连接的，但是面对不规则的surface就没法这样表示了。mlab.triangular_mesh就是通过三角形来表示surface，从而普适其他情况。

使用方式： from mayavi import mlab x = [-1, 0, 0, 0, 1] y = [0, -1, 0, 1, 0] z = [0, 0, 3, 0, 0] triangular = [(2, 0, 1), (2, 1, 3), (2, 3, 4), (2, 4, 0)] mlab.triangular_mesh(x, y, z, triangular) mlab.axes() mlab.outline() mlab.show()

代码解读：其中，x, y, z定义了5个点：(-1, 0, 0), (0, -1, 0), (0, 0, 3), (0, 1, 0), (1, 0, 0)（竖着看xyz的定义那里）。triangular定义了这些点的连接方式：例如(2, 0, 1)表示序号（index）为2, 0, 1的三个点构成一个三角形。 n多个三角形就构成了一整个surface。

效果展示：

这篇博客写该函数写的很全面，来自mayavii。 mayavi.mlab.points3d() 函数功能：

将三维离散点以球的形式表示出来。

使用方式：

参考了大蓝鲸-博客园的文章。

from mayavi import mlab # Using numpy array may be better x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] z = [1, 2, 3, 4, 5] s = [1.5, 4.7, -0.112, -3] def f(x, y, z): return x + y - z mlab.points3d(x, y, z) or mlab.points3d(x, y, z, s) or mlab.points3d(x, y, z, f) mlab.show() 效果展示： mayavi.mlab.contour3d() 函数功能：

将三维Volumtric数据展示出来。

使用方式： from mayavi import mlab import numpy as np img = xxxx # Read in a 3D array # Usage 1 mlab.contour3d(img) mlab.show() # Usage 2 shape_x, shape_y, shape_z = img.shape x = np.linespace(0, 512, num=shape_x) y = np.linespace(0, 512, num=shape_y) z = np.linespace(0, 512, num=shape_z) x, y, z = np.meshgrid(x, y, z, index='ij') mlab.contour3d(x, y, z, img) mlab.show()

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