来自 Wavefront OBJ 文件的 Plotly Mesh3d 图

Question

我正在尝试使用 Plotly 的 Mesh3D 绘制一条腿的 3D 扫描图。

我使用 scatter_3d 和 XYZ 点来展示这个概念，使用：

fig = px.scatter_3d(df, x='x', y='y', z='z', opacity = 0.8)

但是，它看起来不像一个表面。因此，我尝试 Mesh3d，使用：

fig = go.Figure(data=[go.Mesh3d(x=x, y=y, z=z, color='lightpink', opacity=0.50)])

显然，这个剧情并不顺利。我试图在渲染图之前对 df 进行排序，但没有帮助。

重申一下，我正在寻找此 XYZ 数据的平滑曲面图。

这是扫描的XYZ data。

编辑：关于曲面图介绍的续信息

我用下面的代码实现了曲面图。不幸的是，没有渲染图（也没有伴随错误）。

colnames = ['x', 'y', 'z']
df = pd.read_csv('sandbox\leg.txt', sep = ' ', header = None, names = colnames)
x, y = np.array(df['x'].tolist()), np.array(df['y'].tolist())
df2 = df.pivot(index = 'x', columns = 'y', values = 'z')
z = df2.values
fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=z, x=x, y=y)])
fig.show()

Answer 1

我在这里找到了一个很棒的答案：https://plot.ly/~empet/15040/plotly-mesh3d-from-a-wavefront-obj-f/#/

作者使用了go.Mesh3d。但是，也许更重要的突破是它们的功能：

def obj_data_to_mesh3d(odata):
    # odata is the string read from an obj file
    vertices = []
    faces = []
    lines = odata.splitlines()

    for line in lines:
        slist = line.split()
        if slist:
            if slist[0] == 'v':
                vertex = np.array(slist[1:], dtype=float)
                vertices.append(vertex)
            elif slist[0] == 'f':
                face = []
                for k in range(1, len(slist)):
                    face.append([int(s) for s in slist[k].replace('//','/').split('/')])
                if len(face) > 3: # triangulate the n-polyonal face, n>3
                    faces.extend([[face[0][0]-1, face[k][0]-1, face[k+1][0]-1] for k in range(1, len(face)-1)])
                else:
                    faces.append([face[j][0]-1 for j in range(len(face))])
            else: pass


    return np.array(vertices), np.array(faces)

来自 Wavefront OBJ 文件的 Plotly Mesh3d 图

Plotly Mesh3d plot from a Wavefront OBJ file

python

3d

plot

wavefront

plotly

这是最终情节：