NumPy array or Python function f(x, y, z)# para 2:# Extract the 0.5-levelset since the array is binaryvertices,triangles=mcubes.marching_cubes(binary_sphere,0.5)
我们可以明显地看到这个虾是由一个个小方块(cubes)构成,通过一个个小方块的堆叠,来组成这个三维物体。那么这些cubes是如何堆叠的,又是如何表示不规则的图形表面的? 堆叠方式,其实跟3D打印机很像,就是从前到后,从左到右的有序堆叠,这个过程就叫做marching,只不过每个cube会有所不同。问题的关键在后一个问题:一个c...
互补的行进立方体案例如Fig 6.10所示。 此外,尽管我们说该算法用于规则类型,如四边形和立方体,但marching cubes可以应用于任何拓扑上等同于立方体的单元类型(例如,六面体或非立方体体素)。 五、应用 Fig 6.11d是由marching cubes创建的等值面。图6.11b是一个来自计算机断层扫描(CT)x射线成像系统的恒定图像强度(image in...
Marching Cubes算法 Marching Cubes(行进立方体)是一种简单的迭代算法,用于为 3D 函数创建三角形表面(在我们的例子中,3D 函数是按点定义的,称为体素)。 它通过在已划分为立方体的整个 3D 区域上Marching(行进)来工作。立方体的顶点是体素。该算法计算三角形表面是否穿过该立方体。对于高层次的直觉来说,如果立方体的...
Marching cubes采用一种分而治之的方法来定位由八个像素组成的逻辑立方体中的表面；每个相邻切片提供四个像素。“March”可以理解为“移动”的意思。顶点值高于等值线在表面内部，等于等值线在表面上，低于等值线在表面外部。每个顶点有两种状态，总共有256种，可以制作一个查找表（LUT）。但由于反转状态不...
首先基于MC的一系列算法需要明确一个“体元(Cell)”的概念。体元是在三维图像中由相邻的八个体素点组成的正方体方格,MarchingCubes算法的Cube的语义也可以指这个体元。注意区别体元和体素,体元是8个体素构成的方格,而每个体素(除了边界上的之外)都为8个体元所共享。
1、Marching Cubes 算法Marching Cubes算法是三维规则数据场等值面生成的经典算法,于1987年由Lorensen和Cline两人在Siggraph Proceedings (pp. 163-169)提出。处理的对象一般是断层扫描 (CT),或是核磁共振成像(MRI )等产生的图像。一、基本概念在Marching Cube算法中,体素是以逻辑上的六面体,由相邻层上的各四个像素...
在Marching Cubes算法中,每个体元最多可以生成5个三角形面片。这5个三角形面片的组合情况如下: 1个三角形面片:当等值面穿过体元的1个棱边时,会生成1个三角形面片。 2个三角形面片:当等值面穿过体元的2条棱边时,会生成2个三角形面片。 3个三角形面片:当等值面穿过体元的3条棱边时,会生成3个三角形面片。
Marching Cubes算法是三维规则数据场等值面生成的经典算法,于1987年由Lorensen和Cline两人在Siggraph Proceedings (pp. 163-169)提出。处理的对象一般是断层扫描(CT),或是核磁共振成像(MRI)等产生的图像。 一、基本概念 在Marching Cube算法中,体素是以逻辑上的六面体,由相邻层上的各四个像素组成的立方体上的八个顶点...