Python项目实战：基于matplotlib与mayavi的3D可视化（点云+等值面）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python项目实战：基于matplotlib与mayavi的3D可视化（点云+等值面）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、3D可视化常用方法

3D可视化是一种用于呈现三维数据的方法，它可以帮助我们更好地理解和分析复杂的空间结构和关系。在科学、工程、医学和其他领域，3D可视化常用于展示和研究体数据、空间模型、分子结构等。

以下是一些常见的用于3D可视化的工具和库：

Matplotlib：Matplotlib 是一个常用的Python数据可视化库，其中的 mplot3d 模块提供了3D可视化功能，可以绘制三维图形和表面图。
Mayavi：Mayavi 是一个基于VTK（Visualization Toolkit）的强大的3D科学数据可视化工具，它提供了丰富的功能和交互性，支持绘制体数据、曲面、等值面、轮廓线等。
Plotly：Plotly 是一个交互式的数据可视化库，支持绘制各种类型的3D图形，包括散点图、线图、曲面图等，并提供了丰富的交互功能和布局选项。
VTK（Visualization Toolkit）：VTK 是一个强大的开源可视化库，提供了广泛的3D可视化算法和工具，可以用于构建复杂的可视化应用。
ParaView：ParaView 是基于VTK的可视化软件，主要用于科学数据的可视化和分析，支持高效处理大规模数据，并提供了各种可视化技术和交互性。

二、三维图像在numpy、cv2、以及tifffile.imread中通道的区别

（1）NumPy：NumPy是一个强大的数值计算库，用于处理多维数组。在NumPy中，三维图像通常表示为形状为 (height, width, channels) 的数组。每个像素的通道值可以通过索引访问，例如 image[y, x, channel]。

（2）OpenCV (cv2)：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，支持图像和视频处理。在OpenCV中，三维图像通常表示为形状为 (height, width, channels) 的NumPy数组。每个像素的通道值可以通过索引访问，例如 image[y, x, channel]。OpenCV还提供了许多图像处理和计算机视觉功能。

（3）tifffile.imread：tifffile是一个用于读取TIFF图像文件的库。在使用tifffile.imread加载三维图像时，它会返回一个形状为 (slices, height, width) 的NumPy数组，其中每个像素的值表示灰度强度。tifffile库通常用于处理多在这里插入代码片层的灰度图像。

height：表示图像的垂直维度，即行数或高度。

width：表示图像的水平维度，即列数或宽度。

channels：表示图像的通道数，对于彩色图像通常为3（红、绿、蓝），对于灰度图像通常为1。

三、项目实战

1、基于matplotlib的3D可视化

1.1、ax.plot_surface：绘制3D圆

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 创建一个空白的3D图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 你的3D坐标点数据
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [8, 5, 3]])

# 为每个点绘制3D圆
for point in points:
    x, y, z = point
    radius = 0.5  # 圆的半径
    u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
    v = np.linspace(0, np.pi, 100)
    x_circle = radius * np.outer(np.cos(u), np.sin(v)) + x
    y_circle = radius * np.outer(np.sin(u), np.sin(v)) + y
    z_circle = radius * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v)) + z

    # 绘制3D圆
    ax.plot_surface(x_circle, y_circle, z_circle, color='b', alpha=0.5)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
ax.set_zlabel('Z轴')

# 显示图像
plt.show()

1.2、np.meshgrid：绘制点云图（体素体）

200x200x200图像可视化：耗时问题比较严重，且任意视角的拖动都等需要等待较长时间。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tifffile				# pip install tifffile

# 加载 TIFF 图像
image_data = tifffile.imread('marked_image.tif')

# 创建立体图像的坐标网格
x, y, z = np.meshgrid(np.arange(image_data.shape[1]+1), np.arange(image_data.shape[0]+1), np.arange(image_data.shape[2]+1))

# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制立体图像
ax.voxels(x, y, z, image_data, cmap='gray')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图像
plt.show()

2、基于mayavi的3D可视化

2.0、mayavi使用指南（鼠标）

（1）鼠标左键：xyz轴旋转；
（2）鼠标右键 / 滑动鼠标滚轮：缩放功能；
（3）按住鼠标滚轮不松并进行拖动：上下左右平移；

2.1、mlab.points3d()参数详解：用于绘制3D点云

mlab.points3d(x, y, z, scalars, color, colormap, scale_factor, scale_mode, mode, resolution, opacity, line_width, reset_zoom, reset_camera, name, **kwargs)
参数详解：

（1）x, y, z: 分别表示点云在x、y、z轴坐标。这些参数可以是一维数组，也可以是多维数组。

（2）value / scalars: 用于指定点云的标量值（例如像素值、温度等），这些值用于着色点云，value是scalars参数的别名。scalars参数可以是一维数组，长度与点云中的点数相同，也可以是与点云坐标数组相同的形状。

（3）scale_factor: 用于指定每个点云的大小。

（4）mode: 用于指定绘制的点的类型，可选值（字符串类型）包括：

默认是小球体

‘none’: 不绘制任何点。

‘2dvertex’: 绘制2D点，点的大小由scale_factor确定。

‘2dcross’: 绘制2D十字形点，点的大小由scale_factor确定。

‘2dcircle:’ 绘制2D圆形点，点的大小由scale_factor确定。

‘3dvertex’: 绘制3D点，点的大小由scale_factor确定。

‘3dcross’: 绘制3D十字形点，点的大小由scale_factor确定。

‘3dcircle’: 绘制3D圆形点，点的大小由scale_factor确定。

'cube': 绘制3D立方体点，点的大小由scale_factor确定。

（5）colormap: 用于指定着色的颜色映射表，可选值包括Mayavi中预定义的颜色映射表，例如’viridis’、‘plasma’、'coolwarm’等。也可以使用自定义的颜色映射表。

（6）vmin, vmax: 用于指定着色时的最小值和最大值，用于映射scalars参数的值到颜色映射表。

（7）figure: 指定绘制点云的Mayavi figure对象，如果未指定，则使用当前活动的figure。

（8）name: 用于指定点云的名称。

（9）reset_zoom: 是否在绘制点云时自动调整视图范围以适应整个点云。

（10）line_width: 用于指定绘制线条的宽度。

（11）opacity: 用于指定点云的不透明度，取值范围为0（完全透明）到1（完全不透明）。

（12）mask_points: 是否掩蔽点云，掩蔽后点云将不可见。

（13）mask_color: 用于指定掩蔽点云时的颜色。

（14）scale_mode: 用于指定缩放模式，可选值（字符串类型）包括：

‘none’: 不缩放。

‘scalar’: 根据scalars参数的值进行缩放。

‘vector’: 根据向量值进行缩放。

（15）scale_factor: 用于指定缩放因子，用于调整点的大小。

（16）resolution: 用于指定点云的分辨率，即点的密度。

（17）其他参数：还可以使用其他参数来调整点云的样式，例如color参数指定点云的颜色，representation参数指定绘制点云的外观，mask_points参数用于掩蔽点云等。

2.1.1、mlab.points3d：绘制小球

import numpy as np
from mayavi import mlab

x, y, z, value = np.random.random((4, 40))	# 随机生成x,y,z坐标，以及小球的值
mlab.figure(bgcolor=(1, 1, 1))
mlab.points3d(x, y, z, value)		# mode默认是小球体
mlab.show()

2.1.2、mlab.points3d：绘制小立方体

import numpy as np
from mayavi import mlab

x, y, z, value = np.random.random((4, 40))
mlab.figure(bgcolor=(1, 1, 1))
mlab.points3d(x, y, z, value, mode='cube', scale_factor=1, colormap='binary')
mlab.show()

2.1.3、mlab.points3d：3D灰度/彩色图像的点云图（体素体）

threshold = 1
threshold = 100

import numpy as np
from mayavi import mlab
import tifffile

# （1）加载3D图像（彩色图像: 10x10x10x3        灰度图像: 10x10x10）
color_image = tifffile.imread('marked_image.tif')
print(len(color_image.shape))

# （2）创建网格点
if len(color_image.shape) == 3:          # 灰度3D图像：10x10x10
    x, y, z = np.mgrid[0:color_image.shape[0], 0:color_image.shape[1], 0:color_image.shape[2]]
elif len(color_image.shape) == 4:        # 彩色3D图像：3x10x10x10
    color_image = np.moveaxis(color_image, -1, 0)    # 调整彩色3D图像的轴顺序与网格点的轴顺序一致
    x, y, z = np.mgrid[0:color_image.shape[1], 0:color_image.shape[2], 0:color_image.shape[3]]
    color_image = color_image[0]
    # Mayavi库的绘制函数通常期望三维数组作为输入，表示空间坐标和相应的数值。对于四维图像数据，您可以选择提取其中的一维作为绘制的数据，或者将四维数据转换为三维数据。
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# （3）显示彩色3D点云图像
fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(800, 600))  # 新建画布，指定背景为黑色（默认灰色），并设置画布的初始大小
threshold = 1     # 去掉冗余信息（如：100），且可以加速计算
selected_x, selected_y, selected_z = np.where(color_image >= threshold)  # 将color_image中大于阈值的像素点的坐标提取出来，作为点云的坐标
colors = color_image[selected_x, selected_y, selected_z] / 255.0  # 根据像素值设置点云的颜色: 将像素值归一化到[0, 1]范围，作为颜色值
mlab.points3d(selected_x, selected_y, selected_z, colors, mode='cube', scale_factor=2)  # 绘制点云
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# （4）设置立方体8条边线：边线颜色、边线宽度
mlab.outline(color=(0, 0, 0), line_width=3.0)
mlab.axes(xlabel='X', ylabel='Y', zlabel='Z', figure=fig)  # 添加坐标轴标签
# （5）设置Mayavi场景的渲染参数（可以改变 Mayavi 场景的视角和观察者与场景的距离，从而获得所需的视觉效果。）
mlab.view(azimuth=0, elevation=90, distance='auto')
# （6）显示Mayavi场景
mlab.show()
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# mlab.view() 函数用于设置 Mayavi 场景的视角。
#       azimuth: 水平旋转角度，以度数表示。0 表示正对前方，正值表示向右旋转，负值表示向左旋转。
#       elevation: 垂直旋转角度，以度数表示。90 表示从正上方俯视，0 表示水平视角，-90 表示从正下方仰视。
#       distance: 观察者与场景的距离。'auto' 表示自动调整距离以适应场景。
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2.2、mlab.contour3d()参数详解：用于绘制3D等值面

mlab.contour3d(scalar_field, contours=10, transparent=False, colormap=None, vmin=None, vmax=None, opacity=1.0, figure=None, line_width=1.0, extent=None)

输入参数：

（1）scalar_field: 三维数据数组，表示要绘制等值面的标量场。该数组的形状应为(N, M, L)，其中N，M，L分别是X，Y，Z方向的数据点数。
该参数是mlab.contour3d()函数的唯一必需参数。

（2）contours: 可选参数，用于指定要绘制的等值面的数量或位置。可以是一个整数，表示要绘制的等值面数量，或者是一个一维数组，表示要绘制的具体等值面位置。默认值为10，表示绘制10个等值面。

（3）transparent: 可选参数，表示等值面是否透明。如果设置为True，则等值面将显示为透明。默认值为False，即不透明。

（4）colormap: 可选参数，用于指定等值面的颜色映射。可以是颜色名称字符串，如’red’，‘green’，'blue’等，也可以是一个RGB元组表示的颜色，如(1, 0, 0)表示红色。如果不指定该参数，则默认使用Mayavi的默认颜色映射。

（5）vmin和vmax: 可选参数，用于指定绘制等值面的数据范围。vmin表示数据的最小值，vmax表示数据的最大值。超出这个范围的数据将被截断或忽略。如果不指定这两个参数，则默认使用数据数组中的最小值和最大值。

（6）opacity: 可选参数，表示等值面的不透明度。取值范围为0到1，其中0表示完全透明，1表示完全不透明。默认值为1.0，即完全不透明。

（7）line_width: 可选参数，表示等值面的线宽。默认值为1.0。

（8）extent: 可选参数，用于指定等值面在X，Y，Z方向的显示范围。它是一个六元组(xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax)，分别表示X，Y，Z方向上的最小和最大值。如果不指定该参数，则默认使用数据数组的形状作为显示范围。

返回对象：返回mlab.pipeline.iso_surface对象，通过该对象可以对等值面进行进一步的操作和设置。

2.2.1、mlab.contour3d：3D灰度/彩色图像的等值面图（体素体）

import numpy as np
from mayavi import mlab
import tifffile

# （1）加载3D图像（彩色图像: 10x10x10x3        灰度图像: 10x10x10）
color_image = tifffile.imread('marked_image.tif')
print(len(color_image.shape))

# （2）创建网格点
if len(color_image.shape) == 3:          # 灰度3D图像：10x10x10
    x, y, z = np.mgrid[0:color_image.shape[0], 0:color_image.shape[1], 0:color_image.shape[2]]
elif len(color_image.shape) == 4:        # 彩色3D图像：3x10x10x10
    color_image = np.moveaxis(color_image, -1, 0)    # 调整彩色3D图像的轴顺序与网格点的轴顺序一致
    x, y, z = np.mgrid[0:color_image.shape[1], 0:color_image.shape[2], 0:color_image.shape[3]]
    color_image = color_image[0]
    # Mayavi库的绘制函数通常期望三维数组作为输入，表示空间坐标和相应的数值。对于四维图像数据，您可以选择提取其中的一维作为绘制的数据，或者将四维数据转换为三维数据。

# （4）显示彩色3D图像
fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(800, 600))  # 新建画布，指定背景为黑色（默认灰色），并设置画布的初始大小。白色=(1,1,1)
mlab.contour3d(x, y, z, color_image)
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# （5）创建三维体素数据
volume = mlab.pipeline.volume(mlab.pipeline.scalar_field(color_image))
# （6）创建颜色映射，全黑体素置黑色，全白体素置白色
color_map = np.zeros((256, 4))
color_map[0] = (0, 0, 0, 0)  # 全黑体素的颜色为黑色
# color_map[255] = (1, 1, 1, 1)  # 全白体素的颜色为白色
# （7）设置体素数据的颜色映射
volume.module_manager.scalar_lut_manager.lut.table = color_map
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# （8）设置立方体8条边线：边线颜色、边线宽度
mlab.outline(color=(0, 0, 0), line_width=3.0)
mlab.axes(xlabel='X', ylabel='Y', zlabel='Z', figure=fig)  # 添加坐标轴标签
# （9）设置Mayavi场景的渲染参数（可以改变 Mayavi 场景的视角和观察者与场景的距离，从而获得所需的视觉效果。）
mlab.view(azimuth=0, elevation=90, distance='auto')
# （10）显示Mayavi场景
mlab.show()

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# mlab.view() 函数用于设置 Mayavi 场景的视角。
#       azimuth: 水平旋转角度，以度数表示。0 表示正对前方，正值表示向右旋转，负值表示向左旋转。
#       elevation: 垂直旋转角度，以度数表示。90 表示从正上方俯视，0 表示水平视角，-90 表示从正下方仰视。
#       distance: 观察者与场景的距离。'auto' 表示自动调整距离以适应场景。
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2.2.2、mlab.contour3d：3D灰度/彩色图像的等值面图（体素体）—— 在同一个视图中，选择指定像素值绘制指定颜色

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-640503.html

import numpy as np
from mayavi import mlab
import tifffile

# （1）加载3D图像（彩色图像: 10x10x10x3        灰度图像: 10x10x10）
color_image = tifffile.imread('marked_image.tif')
print(len(color_image.shape))

# （2）创建网格点
if len(color_image.shape) == 3:          # 灰度3D图像：10x10x10
    x, y, z = np.mgrid[0:color_image.shape[0], 0:color_image.shape[1], 0:color_image.shape[2]]
elif len(color_image.shape) == 4:        # 彩色3D图像：3x10x10x10
    color_image = np.moveaxis(color_image, -1, 0)    # 调整彩色3D图像的轴顺序与网格点的轴顺序一致
    x, y, z = np.mgrid[0:color_image.shape[1], 0:color_image.shape[2], 0:color_image.shape[3]]
    color_image = color_image[0]
    # Mayavi库的绘制函数通常期望三维数组作为输入，表示空间坐标和相应的数值。对于四维图像数据，您可以选择提取其中的一维作为绘制的数据，或者将四维数据转换为三维数据。

# （3.0）新建画布，指定背景为黑色（默认灰色），并设置画布的初始大小。白色=(1,1,1)
fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(800, 600))

##########################################################################
# （4.1）一次绘制：对原图进行彩色显示
# mlab.contour3d(x, y, z, color_image)
#####################################
# （4.2）二次绘制：对指定像素值，绘制指定颜色
threshold_value = 255  # 指定像素值
color_value = (1, 0, 0)  # 指定颜色（红色）
mlab.contour3d(color_image, contours=[threshold_value], color=color_value)
#####################################
# （4.3）二次绘制：对指定范围像素值，绘制指定颜色
min_value = 100  # 指定最小像素值
max_value = 250  # 指定最大像素值
color_value = (0.5, 0.5, 0.5)  # 指定颜色（红色）
# 绘制指定范围内的等值面，并设置颜色
volume = mlab.pipeline.volume(mlab.pipeline.scalar_field(color_image))
iso_surface = mlab.pipeline.iso_surface(volume, contours=[min_value, max_value], color=color_value)
iso_surface.actor.property.opacity = 1  # 设置等值面的透明度
##########################################################################
# （5）设置立方体8条边线：边线颜色、边线宽度
mlab.outline(color=(0, 0, 0), line_width=3.0)
mlab.axes(xlabel='X', ylabel='Y', zlabel='Z', figure=fig)  # 添加坐标轴标签
# （6）设置Mayavi场景的渲染参数（可以改变 Mayavi 场景的视角和观察者与场景的距离，从而获得所需的视觉效果。）
mlab.view(azimuth=0, elevation=90, distance='auto')
# （7）显示Mayavi场景
mlab.show()

##########################################################################
# mlab.view() 函数用于设置 Mayavi 场景的视角。
#       azimuth: 水平旋转角度，以度数表示。0 表示正对前方，正值表示向右旋转，负值表示向左旋转。
#       elevation: 垂直旋转角度，以度数表示。90 表示从正上方俯视，0 表示水平视角，-90 表示从正下方仰视。
#       distance: 观察者与场景的距离。'auto' 表示自动调整距离以适应场景。
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