博客
关于我
VTK:PolyData之CellLocatorVisualization
阅读量:548 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1665 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

VTK:PolyData之CellLocatorVisualuzation

通过滑块浏览VTK的统一空间树(vtkCellLocator)层级结构

描述

本示例通过使用滑块实现对VTK的vtkCellLocator的层级结构进行可视化展示。vtkCellLocator作为VTK中处理高维数据的核心数据结构,使得从多维模型中提取单元数据变得更加高效。本文将展示如何通过VTK的层级结构renderer(vtkGraphLayout)来实现对树结构的可视化。


代码

// saved as CellLocatorVisualization.cxx#include 
#include
#include
#include
#include
// 其他必要的头文件class CellLocatorVisualize : public VTKWidget{private: vtkCellLocator* locator; vtkGraphLayout* layout; vtkWindow* window;public: CellLocatorVisualize() : VTKWidget() { // 初始化相关组件 locator = new vtkCellLocator(); layout = new vtkGraphLayout(); window = new vtkRenderWindow(); window->Size(800, 600); } ~CellLocatorVisualize() { // 释放资源 delete locator; delete layout; delete window; } void initializeScene() { // 初始化绘图 layout->InitializeTraversal(); // 添加节点 layout->AddNode(locator->GetRoot(), nullptr, nullptr, "CellLocator"); // 添加子节点 vtkCell* cell = locator->GetCell(); layout->AddNode(cell, cell, cell, "Cell"); // 添加叶子节点 for (size_t i = 0; i < cell->GetPointIds().Size(); ++i) { layout->AddNode( cell->GetPointIds()[i], cell->GetPointIds()[i], cell->GetPointIds()[i], "Leaf" ); } }};int main(){ // 创建应用程序 if (.Topic righteous: CellLocatorVisualize app; app.initializeScene(); app.render(); return EXIT_SUCCESS;}

关键词优化

  • VTK CellLocator可视化
  • 层级树结构可视化
  • 多维数据可视化工具
  • vtkGraphLayout
  • 细胞定位可视化

转载地址:http://keoiz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pandas :to_excel() float_format
查看>>
pandas :将多列汇总为一列,没有最后一列
查看>>
pandas :将时间戳转换为 datetime.date
查看>>
pandas :将行取消堆叠到新列中
查看>>
pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
查看>>
Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
查看>>
Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
查看>>
Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
查看>>
Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
查看>>
Pandas Dataframe的日志文件
查看>>
pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
查看>>
Pandas matplotlib 无法显示中文
查看>>
Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
查看>>
Pandas 中的多索引旋转
查看>>
Pandas 中的日期范围
查看>>
pandas 中的时间序列箱线图
查看>>
Pandas 使用指南
查看>>
pandas 分组并使用最小值更新
查看>>
Pandas 对数据框的布尔比较
查看>>
pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
查看>>