注釈
Go to the end をクリックすると完全なサンプルコードをダウンロードできます.
ボリュームレンダリング#
pyvista.ImageData
または3 D NumPy配列のようなボリュームレンダリングの均一メッシュタイプ.
これはまた pyvista.ImageData.extract_subset()
フィルタを使用して pyvista.ImageData
から関心領域 (VOI) を抽出する方法を探求します.
import pyvista as pv
from pyvista import examples
# Download a volumetric dataset
vol = examples.download_knee_full()
vol
シンプルボリュームレンダー#
# A nice camera position
cpos = [(-381.74, -46.02, 216.54), (74.8305, 89.2905, 100.0), (0.23, 0.072, 0.97)]
vol.plot(volume=True, cmap="bone", cpos=cpos)
不透明度マッピング#
または,以下のように pyvista.Plotter.add_volume()
メソッドを使用します.ここでは,シグモイドへのデフォルト以外の不透明度マッピングを使用することに注意してください.
pl = pv.Plotter()
pl.add_volume(vol, cmap="bone", opacity="sigmoid")
pl.camera_position = cpos
pl.show()
カスタム不透明度マッピングを使用することもできます.
shade
オプションを使用してボリュームレンダリングを行う場合は,シェーディングテクニックを使用することもできます.
かっこいいボリュームの例#
ここでは,クールなボリュームレンダリングの例をいくつか紹介します.
ヘッドデータセット#
head = examples.download_head()
pl = pv.Plotter()
pl.add_volume(head, cmap="cool", opacity="sigmoid_6", show_scalar_bar=False)
pl.camera_position = [(-228.0, -418.0, -158.0), (94.0, 122.0, 82.0), (-0.2, -0.3, 0.9)]
pl.camera.zoom(1.5)
pl.show()
ボルト・ナット式マルチブロックデータセット#
注釈
ここでは,より魅力的なプロットを作成するために,個々のセルのスカラーを滑らかにするために,補間を 'linear'
に設定したことを確認してください. bolt_nut
は pyvista.MultiBlock
というデータセットなので, add_volume
が返すアクターは 2 つになります.
bolt_nut = examples.download_bolt_nut()
pl = pv.Plotter()
actors = pl.add_volume(bolt_nut, cmap="coolwarm", opacity="sigmoid_5", show_scalar_bar=False)
actors[0].prop.interpolation_type = 'linear'
actors[1].prop.interpolation_type = 'linear'
pl.camera_position = [(127.4, -68.3, 88.2), (30.3, 54.3, 26.0), (-0.25, 0.28, 0.93)]
cpos = pl.show(return_cpos=True)
カエルデータセット#
frog = examples.download_frog()
pl = pv.Plotter()
pl.add_volume(frog, cmap="viridis", opacity="sigmoid_6", show_scalar_bar=False)
pl.camera_position = [(929.0, 1067.0, -278.9), (249.5, 234.5, 101.25), (-0.2048, -0.2632, -0.9427)]
pl.camera.zoom(1.5)
pl.show()
VOIの抽出#
pyvista.ImageDataFilters.extract_subset()
フィルタを使用して,ボリュームレンダリングの対象となるボリューム/サブセットボリュームを抽出します.これは,特に大きなボリュームを処理し,特定の領域のみをボリュームレンダーする場合に理想的です.
# Load a particularly large volume
large_vol = examples.download_damavand_volcano()
large_vol
わあ,すごいボリュームだ.全体をボリュームレンダリングしたくはないでしょう.火山の下の興味深い地域を抽出してみましょう.
抽出する領域は,x軸上の節点175と200の間,y軸上の節点105と132の間,およびz軸上の節点98と170の間になります.
voi = large_vol.extract_subset([175, 200, 105, 132, 98, 170])
pl = pv.Plotter()
pl.add_mesh(large_vol.outline(), color="k")
pl.add_mesh(voi, cmap="magma")
pl.show()
ああ,だいぶよくなりました.次に,その対象領域をボリュームレンダリングします.
pl = pv.Plotter()
pl.add_volume(voi, cmap="magma", clim=clim, opacity=opacity, opacity_unit_distance=2000)
pl.camera_position = [
(531554.5542909054, 3944331.800171338, 26563.04809259223),
(599088.1433822059, 3982089.287834022, -11965.14728669936),
(0.3738545892415734, 0.244312810377319, 0.8947312427698892),
]
pl.show()
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