3D 点的平滑 Mayavi 可视化
Smooth Mayavi Visualization of 3D Points
这是我第一次在 3D 中进行可视化并使用 mayavi，所以请原谅我缺乏知识。
我有一个我想可视化的 3D Numpy。 Array 代表一个体素网格，到目前为止我用 points3d 尝试过它，但是可视化看起来不流畅，这是我的代码：
x, y, z = np.where(voxelGrid >= 100)
s = voxelGrid[voxelGrid >= 100]
z = z*2
mlab.points3d(x, y, z, s, scale_mode='none', color=(1,1,1), mode='sphere', scale_factor=3)
mlab.show()
这就是它的样子：
这就是我想要的样子：
让它像这样顺利进行的最佳方法是什么？
谢谢！！！
编辑：我发现我需要一个移动立方体算法，我如何在 python 中做到这一点，mayavi 或 vtk 中有什么吗？
嘿伙计们，我找到了一种使用库 scikit-image 的方法，它有一个非常好用和快速的函数，叫做 measure.marching_cubes_lewiner()
这是我第一次在 3D 中进行可视化并使用 mayavi，所以请原谅我缺乏知识。
我有一个我想可视化的 3D Numpy。 Array 代表一个体素网格，到目前为止我用 points3d 尝试过它，但是可视化看起来不流畅，这是我的代码：
x, y, z = np.where(voxelGrid >= 100)
s = voxelGrid[voxelGrid >= 100]
z = z*2
mlab.points3d(x, y, z, s, scale_mode='none', color=(1,1,1), mode='sphere', scale_factor=3)
mlab.show()
这就是它的样子：
这就是我想要的样子：
让它像这样顺利进行的最佳方法是什么？ 谢谢！！！
编辑：我发现我需要一个移动立方体算法，我如何在 python 中做到这一点，mayavi 或 vtk 中有什么吗？
嘿伙计们，我找到了一种使用库 scikit-image 的方法，它有一个非常好用和快速的函数，叫做 measure.marching_cubes_lewiner()