从 csv 生成 stl 网格
Generate stl mesh from csv
我有一个 csv 文件，它对大坝的 9000x5000 分辨率照片的高程数据进行编码，我想生成一个可以在我的 3d 打印机上打印的 stl 文件。 csv 有 3 个参数：X、Y 和 Z，其中 X 和 Y 表示照片上的像素位置，Z是 Pixel (X,Y) 处的地形海拔。
我想要一个相关照片的 3D stl 文件，其中包含高程数据表示的角落、缝隙和山丘。我尝试使用 Python 库 numpy-stl 来执行此操作，但我意识到我对 stl 文件的了解还不够，无法完成打印作业。
任何有关我如何制作此文件或 stl 文件如何编码信息的信息都将非常有用。
您拥有的是 个顶点 的集合。然而，STL 编码的是 三角形 的列表。所以你需要做的是构建连接顶点的三角形网格。我假设您想自己编写代码，我会为您提供一些有关如何编写代码的提示。
首先，你应该弄清楚你的观点是否结构化。我所说的结构化是指点的 x- 和 y- 坐标形成规则的网格（获取数据时通常是这种情况来自机载扫描）。
如果点是结构化的
如果这些点是结构化的，您就有很大的机会自己构建网格。表示P(i,j)点(X[i],Y[j],Z[i,j])，即, 第一个坐标是 x 坐标列表中第 i 个数的点，其第二个坐标是 j-y-坐标列表中的第一个数，其第三个坐标是第一个对应的z-坐标二。图1说明。
现在您需要确定三角形的方向。它们都应该是正向（逆时针）或负向（顺时针）。假设您决定负方向，您现在可以创建连接点 P(i,j)、P(i+1,j)[=66= 的三角形] 和 P(i+1,j+1)。见图2.
在下一步中，您可以创建具有相同方向的相邻三角形，例如 P(i,j), P(i+1, j+1), P(i,j+1)。参见图 3.
中较暗的三角形
对所有合适的i和j进行同样的处理，就可以得到所有需要的三角形。
唯一缺少的部分是每个三角形的法线。你可以用 cross-product as suggested in this answer.
来计算
现在您已准备好将所有内容写入您的文件。按照 Wikipedia 上的描述，为每个三角形写下它的法线和三个顶点。
如果点没有结构化
在这种情况下，如果不对网格划分方法进行大量研究（您可能需要了解 Delaunay 三角剖分），则创建网格的机会不大。幸运的是，有一些库可用。例如，Fade2.5D 是一个可以帮助您的 C++ 库，它对个人非商业研究是免费的。也许 Python 也有类似的东西。
我有一个 csv 文件，它对大坝的 9000x5000 分辨率照片的高程数据进行编码，我想生成一个可以在我的 3d 打印机上打印的 stl 文件。 csv 有 3 个参数：X、Y 和 Z，其中 X 和 Y 表示照片上的像素位置，Z是 Pixel (X,Y) 处的地形海拔。
我想要一个相关照片的 3D stl 文件，其中包含高程数据表示的角落、缝隙和山丘。我尝试使用 Python 库 numpy-stl 来执行此操作，但我意识到我对 stl 文件的了解还不够，无法完成打印作业。
任何有关我如何制作此文件或 stl 文件如何编码信息的信息都将非常有用。
您拥有的是 个顶点 的集合。然而，STL 编码的是 三角形 的列表。所以你需要做的是构建连接顶点的三角形网格。我假设您想自己编写代码，我会为您提供一些有关如何编写代码的提示。
首先，你应该弄清楚你的观点是否结构化。我所说的结构化是指点的 x- 和 y- 坐标形成规则的网格（获取数据时通常是这种情况来自机载扫描）。
如果点是结构化的
如果这些点是结构化的，您就有很大的机会自己构建网格。表示P(i,j)点(X[i],Y[j],Z[i,j])，即, 第一个坐标是 x 坐标列表中第 i 个数的点，其第二个坐标是 j-y-坐标列表中的第一个数，其第三个坐标是第一个对应的z-坐标二。图1说明。
现在您需要确定三角形的方向。它们都应该是正向（逆时针）或负向（顺时针）。假设您决定负方向，您现在可以创建连接点 P(i,j)、P(i+1,j)[=66= 的三角形] 和 P(i+1,j+1)。见图2.
在下一步中，您可以创建具有相同方向的相邻三角形，例如 P(i,j), P(i+1, j+1), P(i,j+1)。参见图 3.
中较暗的三角形对所有合适的i和j进行同样的处理，就可以得到所有需要的三角形。
唯一缺少的部分是每个三角形的法线。你可以用 cross-product as suggested in this answer.
来计算现在您已准备好将所有内容写入您的文件。按照 Wikipedia 上的描述，为每个三角形写下它的法线和三个顶点。
如果点没有结构化
在这种情况下，如果不对网格划分方法进行大量研究（您可能需要了解 Delaunay 三角剖分），则创建网格的机会不大。幸运的是，有一些库可用。例如，Fade2.5D 是一个可以帮助您的 C++ 库，它对个人非商业研究是免费的。也许 Python 也有类似的东西。