Convirtiendo puntos y superficies#
En este notebook tomaremos muestras de puntos de una superficie y convertiremos la nube de puntos de vuelta a una superficie.
import napari_process_points_and_surfaces as nppas
import vedo
import napari
viewer = napari.Viewer(ndisplay=3)
def hide_all(viewer):
for layer in viewer.layers:
layer.visible = False
def show_all(viewer):
for layer in viewer.layers:
layer.visible = True
mesh = vedo.load("../../data/branchoid.ply")
surface = nppas.to_napari_surface_data(mesh)
surface_layer = viewer.add_surface(surface)
napari.utils.nbscreenshot(viewer)
Creando nubes de puntos#
Podemos crear una nube de puntos a partir de la superficie. Los puntos están ubicados en la superficie y no dentro del volumen.
point_cloud = nppas.sample_points_from_surface(surface, distance_fraction=0.01)
point_cloud
array([[26. , 44. , 46.5],
[26. , 43.5, 48. ],
[26. , 43.5, 50. ],
...,
[74.5, 55. , 52. ],
[74.5, 56. , 49. ],
[74.5, 56. , 51. ]], dtype=float32)
hide_all(viewer)
points_layer = viewer.add_points(point_cloud, size=1)
napari.utils.nbscreenshot(viewer)
En caso de que haya demasiados puntos, podemos tomar una muestra más pequeña de ellos.
hide_all(viewer)
subsampled_points = nppas.subsample_points(point_cloud, distance_fraction=0.05)
viewer.add_points(subsampled_points, size=1)
napari.utils.nbscreenshot(viewer)
Convirtiendo puntos a superficies#
Podemos reconstruir superficies a partir de nubes de puntos. Obviamente, puede haber ocurrido alguna pérdida de información dependiendo de lo que hayamos hecho con los puntos.
hide_all(viewer)
reconstructed_surface = nppas.reconstruct_surface_from_pointcloud(
subsampled_points,
number_of_sampling_voxels=15,
point_influence_radius=10)
viewer.add_surface(reconstructed_surface)
napari.utils.nbscreenshot(viewer)
hide_all(viewer)
reconstructed_surface = nppas.reconstruct_surface_from_pointcloud(
point_cloud,
number_of_sampling_voxels=15,
point_influence_radius=10)
viewer.add_surface(reconstructed_surface)
napari.utils.nbscreenshot(viewer)
