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_reduction
float
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_error
がTrue
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_weight
float
, 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_weight
float
, default: 0.1 scalars_weight
パラメータを参照してください.- normals_weight
float
, default: 0.1 scalars_weight
パラメータを参照してください.- tcoords_weight
float
, default: 0.1 scalars_weight
パラメータを参照してください.- tensors_weight
float
, 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.
- target_reduction
- 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.例
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)
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)
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.