这篇“如何使用Python点云生成3D网格”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“如何使用Python点云生成3D网格”文章吧。
点云是具有 3 轴坐标(x, y, z)的点的集合。这种类型的集合可以来自不同的来源并以不同的格式保存。可以使用称为表面重建算法的不同算法将点云转换为 3D 网格。为了执行表面重建，本指南使用PyVista，这是一个易于使用的库来处理 3D 数据。
要从 PyPI 安装最新版本的 PyVista，请使用：
pip install pyvistaa
生成网格的代码非常短。你只需要提供一个N × 3形状的 NumPy 数组，其中N是点的数量，三列是每个点的x位置、y位置和z位置。该过程中最具挑战性的部分是获取感兴趣对象的点云，因为一旦有了它，生成网格的完整代码就非常短：
import numpy as np
import pyvista as pv
# NumPy array with shape (n_points, 3)
points = np.genfromtxt('points.csv', delimiter=",", dtype=np.float32)
point_cloud = pv.PolyData(points)
mesh = point_cloud.reconstruct_surface()
mesh.save('mesh.stl')在此示例中，点云是从以下格式的 CSV 文件中提取的：
不管你的观点来自哪里，重要的是pv.PolyData(points)按照上面提到的格式向方法传递一个 NumPy 数组。
如果你想可视化点云使用：
point_cloud.plot(eye_dome_lighting= True )
Eye Dome 照明是一种着色技术，可在可视化点云时改善深度感知。
点云可视化的示例。来自PyVista 示例的源文件。
如果您想可视化生成的网格，请使用：
mesh.plot(color='orange')
网格可视化的示例。来自PyVista 示例的源文件。
以上就是关于“如何使用Python点云生成3D网格”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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