pyvista.PolyDataFilters.decimate#

PolyDataFilters.decimate(target_reduction, volume_preservation=False, attribute_error=False, scalars=True, vectors=True, normals=False, tcoords=True, tensors=True, scalars_weight=0.1, vectors_weight=0.1, normals_weight=0.1, tcoords_weight=0.1, tensors_weight=0.1, inplace=False, progress_bar=False)[ソース]#

vtkQuadricDecimation を使用して,3角形メッシュ内の3角形の数を減らします.

パラメータ:
target_reductionfloat

削除する元のメッシュの割合.もし target_reduction が 0.9 に設定されていると,このフィルタはデータセットを元のサイズの10%に縮小しようとし,入力3角形の90%を削除します.

volume_preservationbool, default: False

3角形の法線方向のエラーを大幅に減らすボリューム保存を有効にするかどうかを決定します. False の場合,ボリュームの保存は無効になり, attribute_error がアクティブな場合,これらのエラーは大きくなる可能性があります.

attribute_errorbool, default: False

データの属性をエラーメトリクスに含めるかどうかを決定します. False であれば,幾何学的な誤差のみを用いてデシメーションを制御する. True の場合には,以下のフラグを使って,どの属性を誤差計算に含めるかを指定します.

scalarsbool, default: True

属性エラーがメトリックに含まれる場合(すなわち attribute_errorTrue の場合),これらのフラグはどの属性がエラー計算に含まれるかを制御します.

vectorsbool, default: True

scalars パラメータを参照してください.

normalsbool, default: False

scalars パラメータを参照してください.

tcoordsbool, default: True

scalars パラメータを参照してください.

tensorsbool, default: True

scalars パラメータを参照してください.

scalars_weightfloat, default: 0.1

スカラーアトリビュートのスケーリングウェイトの影響.これらの値は,エラーメトリックに対する属性の影響を重み付けするために使用されます.

vectors_weightfloat, default: 0.1

scalars_weight パラメータを参照してください.

normals_weightfloat, default: 0.1

scalars_weight パラメータを参照してください.

tcoords_weightfloat, default: 0.1

scalars_weight パラメータを参照してください.

tensors_weightfloat, default: 0.1

scalars_weight パラメータを参照してください.

inplacebool, default: False

インプレースでメッシュを更新するかどうか.

progress_barbool, default: False

進行状況を示す進行状況バーを表示します.

戻り値:
pyvista.PolyData

間引済みメッシュ

備考

セグメンテーションフォルトまたはその他のエラーが発生した場合は,このフィルタを使用する前に pyvista.PolyDataFilters.clean() を使用して無効なセルを削除することを検討してください.

球体をデシメーションします. まず,球体をプロットします.

>>> import pyvista as pv
>>> sphere = pv.Sphere(phi_resolution=60, theta_resolution=60)
>>> sphere.plot(show_edges=True, line_width=2)
../../../_images/pyvista-PolyDataFilters-decimate-1_00_00.png

それを75%に減らしてプロットします.

>>> decimated = sphere.decimate(0.75)
>>> decimated.plot(show_edges=True, line_width=2)
../../../_images/pyvista-PolyDataFilters-decimate-1_01_00.png

このフィルターを使用したその他の例については, 間引き を参照してください.