pyvista.Wavelet#
- Wavelet(extent=(-10, 10, -10, 10, -10, 10), center=(0.0, 0.0, 0.0), maximum=255.0, x_freq=60.0, y_freq=30.0, z_freq=40.0, x_mag=10.0, y_mag=18.0, z_mag=5.0, std=0.5, subsample_rate=1)[ソース]#
ウェーブレットを作成します.
Maximum*Gaussian*x_mag*sin(x_freq*x)*sin(y_freq*y)*cos(z_freq*z)
で決まるピクセル値の画像を生成します.値は
"RTData"
という名前のポイントデータ上のフロートスカラーです.- パラメータ:
- extentsequence[
int
], default: (-10, 10, -10, 10, -10, 10) 出力画像全体の範囲を設定/返します.
- centersequence[
float
], default: (0.0, 0.0, 0.0) ウェーブレットの中心.
- maximum
float
, default: 255.0 ウェーブレット関数の最大値.
- x_freq
float
, default: 60.0 x方向の固有振動数.
- y_freq
float
, default: 30.0 y方向の固有振動数.
- z_freq
float
, default: 40.0 z方向の固有振動数.
- x_mag
float
, default: 10.0 x方向の大きさ.
- y_mag
float
, default: 18.0 y方向の大きさ.
- z_mag
float
, default: 5.0 z方向の大きさ.
- std
float
, default: 0.5 標準偏差.
- subsample_rate
int
, default: 1 サブサンプルレート.
- extentsequence[
- 戻り値:
pyvista.PolyData
ウェーブレットメッシュ.
例
>>> import pyvista as pv >>> wavelet = pv.Wavelet( ... extent=(0, 50, 0, 50, 0, 10), ... x_freq=20, ... y_freq=10, ... z_freq=1, ... x_mag=100, ... y_mag=100, ... z_mag=1000, ... ) >>> wavelet.plot(show_scalar_bar=False)
ウェーブレットの低評価セルを抽出し,そこからサーフェスを作成します.
>>> thresh = wavelet.threshold(800).extract_surface() >>> thresh.plot(show_scalar_bar=False)
滑らかにして "波" を作ります
>>> waves = thresh.smooth(n_iter=100, relaxation_factor=0.1) >>> waves.plot(color='white', smooth_shading=True, show_edges=True)