三维可视化课程实验——TVTK部分
VTK培训教程
VTK 培训教程VTK 数据种类 11VTK 教程之一可视化管线 14VTK 教程之二可视化管线的履行 19VTK 教程之三数据集 21VTK 教程之四单元和点集 22VTK 教程之五数据集的种类和数据集的属性数据25VTK 教程之六建立数据集的例子程序28VTK 教程之七可视化基础算法 -概括 31VTK 教程之八可视化基础算法 -颜色映照32VTK 教程之九可视化基础算法 -二维轮廓线（等值线）提取37 VTK 教程之十可视化基础算法 -三维轮廓面（等值面）提取44 VTK 教程之十一可视化基础算法 -方向线47VTK 教程之十二可视化基础算法 -几何体变形50VTK 教程之十三可视化基础算法 -位移图53VTK 教程之十四可视化基础算法 -用隐函数建立几何体57VTK 培训教程之十五可视化基础算法 -用隐函数提取数据集中的数据66VTK 培训教程之十六可视化基础算法 -用隐函数可视化随机或失散运动的物体69VTK(Visualization Toolkit) 安装和配置没有找到 vc6.0 或 vc8.0 下的安装版，假如用vc7.0 话有现成的安装版本，只好自己着手编译了一下安装版的配置环境 (VC6,Windows)1.一定要下载的东西， VC6 差不多装好为前提：vtk-5.0.4-win32.exe 安装程序 的 Downloadvtk-5.0.4.zip 源程序vtkdata-5.0.4.zip 数据2.安装 vtk-5.0.4-win32.exe 在 D:\Program Files\VTK 5.0,解压 vtk-5.0.4.zip 到到3.用 cmake 编译到 D:\Program Files\VTK 5.0\bin 下，(这一步花了我很多时辰，每次 cmake 编译到必定量就死掉，不理解什么缘由，编译了不下 10 次终于成功 )4.参数设置，几个重点参数要注意；vtk_use_guisupport，翻开它，才能选vtk_use_mfc，再 configure；vtk_data_root: 目的是告诉 cmake，vtk 需要的数据都在哪里，我们的数据在 D:\Program Files\VTKbuild_examples: 的确是询咨询能否编译 vtk 中的例子，我第一次的时候选上了，结果编译了 2 个小时的例子还没编译完，所以我此后选了 off 。
实验九 三维数据的可视化
实验九三维曲线和曲面的可视化一、实验目的1. 学习三维曲线、三维曲面、网线图的绘制2. 学习曲面/网线图的修饰方法二、实验原理1. 三维曲线绘图指令plot3完整调用格式为plot3(X,Y,Z,’s’,’PropertyName',PropertyValue,...)。
在三维空间绘出X、Y、Z三者之间的关系曲线；字符串’s’指定线型及数据点型，也可设定点线的颜色；PropertyName属性名和PropertyValue属性值对线和点进行更丰富的设置。
2.三维曲面绘图指令surf完整调用格式为surf(X,Y,Z,C,'PropertyName',PropertyValue)，X、Y、Z构成曲面上的坐标点，若C缺省，默认用色矩阵为Z。
surfc指令绘制带等位线的曲面图。
3. 三维网线绘图指令mesh完整调用格式为mesh(X,Y,Z,c,'PropertyName',PropertyValue)，绘制由c指定着色的网线图，若c缺省，默认用色矩阵为Z。
4.图形窗着色指令colormap调用格式为colormap(CM)，设置当前图形窗的着色色图为CM，CM为m*3的矩阵，每一行为RGB三元组，将当前图形中的原色彩分成m段，重新按照每个RGB三元组着色。
在MATLAB中有一些预先设定好的CM，可直接利用，如jet,hot。
5. 其他曲面网线修饰指令视角控制view、浓淡处理shading，透明度控制alpha，灯光设置light，照明模式flat，控制光反射的材质指令material。
三、实验内容及步骤z=的三维曲线如图所示。
要求曲线为绿色1.绘制)y=，tx=，)cos(tsin(t实线，坐标轴字体为斜体，字体大小适当。
x y z2. 在区域]3,3[,-∈y x ，绘制224y x xe z --=的三维（透视）网格曲面，如图所示。
要求，透明度设置为0.5，坐标轴范围与图示一致。
基于VTK的医学图像三维可视化实现
基于VTK的医学图像三维可视化实现郑小中;周振环;赵明【摘要】3D visualization of medical image on the platform of visual studio 2008 is realized by using visualization toolkit, focusing on how to use Marching Cubes algorithm and ray-casting algorithm for 3D reconstruction with all kinds of slices, such as DICOM slices and so. Interactive surface developed by MFC and summary of data preprocessing and optimization during the reconstruction are also discussed.%利用VTK可视化工具包在Visual Studio2008平台上实现了医学序列图像三维的可视化．在对三维数据的预处理和优化基础上，在MFC实现的可交互界面上，用Marching Cubes（立方体移动）算法和Ray—casting（光线投射）算法对DICOM等格式的切片进行三维重建．【期刊名称】《深圳职业技术学院学报》【年(卷),期】2011(010)005【总页数】9页(P17-25)【关键词】VTK;MFC;DICOM;立方体移动;光线投射【作者】郑小中;周振环;赵明【作者单位】五邑大学,广东江门529020;深圳职业技术学院,广东深圳518055;深圳职业技术学院,广东深圳518055;深圳职业技术学院,广东深圳518055【正文语种】中文【中图分类】TP317.4尽管计算机断层扫描（CT）及核磁共振（MR）已广泛应用于疾病诊断，但是这些医疗仪器只能提供人体内部的二维图像，医生只能凭经验由多幅二维图像对病灶的大小及形状进行估计，这给诊断带来了困难[1].此外，从宏观上来看，国内已经具备了医疗设备的生产能力，但许多医疗软件仍需高额从国外进口，致使大多数的医疗单位难以承受，对进口软件的维护成本较高，也增加了患者的负担.从微观上来看，用于图像处理的软件占据统治地位的仍旧是OpenGL和DirectX，而这 2种技术在使用上却存在着缺陷.例如OpenGL是开源的，但因其主要用于底层算法的实现，所以工作量及难度都比较大；而 DirectX又只限于Windows图像处理的开发，所以制约着图像处理开发的进步发展.本文以VTK（Visualization Toolkit）为基础，在Windows平台上，以Visual Studio 2008为开发平台，结合MFC（Microsoft Foundation Classes），对多种格式的二维切片、Marching Cubes算法和Ray-casting算法在VTK中的实现及优化进行研究，并实现了面绘制和体绘制.1 可视化工具包VTK1.1 VTK简介VTK（Visualization ToolKit）是一套用于计算机图形可视化及图像处理的开源的、面向对象的工具包，1993年由美国 GE公司研发部的 Will Schroeder和Ken Martin作为开源软件首次发布，并支持多平台（如Windows、Unix和Linux）的软件系统[2].VTK可以利用已成为工业标准的三维图形图像绘制库 OpenGL，使人们可以有效地利用各种支持OpenGL标准的显卡进行硬件加速处理，且实践证明 VTK在三维化的效果更好、速度更好.此外，VTK利用面向对象的编程模式大大简化了用OpenGL开发的代码复杂性，使编程更加简洁易读，代码的开源性也在不断地促使工具包的丰富和完善，用户可以根据自己的编程能力编写出适合自己的功能模块，其强大的功能已被医疗软件开发商和研究机构所认可.1.2 VTK的程序框架结构VTK主要由图形模型和可视化模型构成：1）图形模型主要包括的类有：vtkRenderWindow（绘制窗口）、vtkRenderer （绘制器）、vtkLight（光源）、vtkCamera（照相机）、vtkActor（角色）、vtkProperty（特征）和Transform（变换）.2）可视化模型采用数据流（Dataflow）方法将各个对象连接成可视化网络结构，最终形成流水线管道（Pipeline），管道是贯穿于VTK的一个核心内容，其每个对象将负责相应的数据处理或用户输入等操作.可视化模型的最高层次是数据源，因为VTK并不善于绘制复杂的图形结构，所以其数据一般来自自带的简单数据集（Simple Source）或者外部的图像文件；将数据源传送给各种数据处理对象（如等值面的提取，表面法线的生成等滤波器或函数），对数据进行加工处理；最后以一个或多个映射器（Mapper）将数据集映射为图库中对应的图形几何，以此结束管道.映射器的输出主要用于可视化或写入等操作.数据流中各个对象的处理联系紧密，尤其是滤波器、读/写图像等操作，所以可以由该对象的 Update()方法实时触发执行，以便为下步操作提供准备.图1展示了VTK的框架结构及可视化流水线[3].1.3 VTK的图像读取器目前医学影像设备种类繁多，成像原理及图像格式不尽相同，给图像处理带来了困难.VTK不仅提供了DICOM图像文件读取的接口，还提供了其他类型图像的接口，并可以用vtkImageShiftScale将其他数据类型的图像转换为VTK可以识别的unsigned short类型或者unsigned char类型，极大地方便了图像显示和处理操作.图2展示了VTK提供的5种图像读取器的类关系图及其主要成员函数，其中vtkVolume16Reader读取的图像主要用于三维可视化操作，其他4种既可读取单个图像也可以读取多个切片图像.·SetFilePrefix()和 SetFilePattern()共同设置读取文件的目录及文件名前缀格式，vtkDICOMImageReader的 SetDirectoryName()只需指定切片的读取目录即可（如果切片文件名没有特殊的扩张格式），如果每个切片有规范的文件名格式，需要采用SetFilePattern()予以说明[2].例如：读取文件夹 BMPFiles下切片格式为BN1.BMP BN2.BMP...BN256.BMP的 BMP文件时，除了SetFilePrefix()设置为“.../BMPFiles/BN”外，还需将SetFilePattern()设置为“%s%d.BMP”.图1 VTK框架结构及可视化流程图2 读取器类结构·SetDataExtent()用于指定切片的大小（前4个参数）和读取切片的范围（后2个参数）；·SetDataSpacing()用于设置X，Y，Z轴方向上像素的间距. ·SetDataImageRange()主要用于设置读取的文件范围，常用于vtkVolume16Reader.·SetDataOrigin()设置数据集的中心坐标.·SetFileNameSliceOffset()用于设置从某个切片开始读取，默认值为 1，即从第一切片读取切片序列.·SetFileNameSliceSpa cing()用于设置读取有规律的切片，如将其设置为 2时，将读取切片filename.1，filename3，filename5....默认值为 1即连续读取切片序列.·SetDataDimension()用于设置切片的尺寸.2 VTK与MFC的接口本文以 Visual Studio 2008为例，首先确保VTK同Visual Studio2008已正确配置；其次将程序中用到的类库添加到“项目→属性→配置属性→链接器→输入→附加依赖项”中（注意每个类库需要附带扩展名.lib，且类库之间以空格隔开）.此外，VTK与MFC的常见接口有两种：第一种方式可以采用 vtkRenderWindow类中的 SetParentId()函数设置绘制窗口的父窗口句柄，一般为 MFC中某控件的句柄（如staticText、当前视图、对话框等），以此将VTK的绘制窗口定位并覆盖在MFC指定的控件上，如renWin→SetParentId（hwnd）.但由于该操作主要实现在控制台程序中，所以不仅无法实现MFC的鼠标响应和消息的传递等交换功能，而且还限制了后续代码的扩展，所以并不提倡该方法[3].第二种方法采用MFC的数据处理（文档类实现）和显示（视图类实现）分离机制，充分利用面向对象的编程风格和MFC的消息机制及类库函数，可以实现友好的交互界面.该操作用到的头文件主要有 vtkWin32OpenGLRenderWindow.h，vtkWin32 RenderWindowInteractor.h，vtkMFCWindow.h，对应的类库为vtkMFC.lib.该功能的实现需要解决如下3个主要问题：1）绘制窗口：通过vtkMFCWindow *m_vtkMFC=new vtkMFCWindow(this)将VTK的绘制窗口指定到MFC的视图窗口（该操作在视类中进行设置，所以直接用this即可，其他窗口对象也可以），并通过代码m_vtkMFC→GetRenderWindow()→Add Renderer(m_Renderer)将绘制器添加到绘制窗口中现实对角色的绘制操作.2）交互：利用代码m_vtkMFC→GetInteractor()→SetInteractorStyle(style)设置利用鼠标交互的方式，可以实现放缩、移动、旋转等操作.3）重绘：在视图类 OnDraw()函数中添加代码m_vtkMFC→DrawDC(pD C)，当对绘制窗口（视图窗口）进行交换时，实现对绘制窗口进行重绘操作[4].本程序主要是基于MFC的FormView框架结构，首先在视类头文件中声明4个函数，void readFile()、void initSlider()、void setSlider()、void Draw() 分别实现切片的读取、滑块的初始化、滑块值的设置、数据流的实现；然后在OnInitialUpdate()中对程序启动时进行初始化，即调用readFile()、initSlider()、Draw()；最后在各个滑块的OnNMReleasedcapturesclar1op()消息中对Draw进行调用，实现交互绘制.参考代码如下：3 三维可视化的实现三维可视化主要包括面绘制与体绘制2种.3.1 面绘制面绘制是采用分割技术对一系列的二维图像进行轮廓识别、提取等操作的过程，最终还原出被检测物体的三维模型，并以表面的方式显示出来.图3展示了面绘制的数据流结构.图3 面绘数据流3.1.1 提取等值面（Marching Cubes）对图像进行进行提取等值面操作（分割操作），不仅需要选用合适的分割算法，还需要了解被分割对象的组织结构，如：皮肤和骨骼的密度是不同的，并且头盖骨同其他部位的骨头密度也显然不同，根据不同组织具有不同的密度（或者灰度值）进行等值面提取操作.经典的Marching Cubes算法的基本原理：首先，假定原始数据是离散的三维空间规则数据场，用于医学诊断的断层扫描仪（CT）及核磁共振仪（MRI）等产生的图像均属于这一类型；其次，为了在这一数据场中构造等值面，给出所求等值面的值；最后，找出等值面经过的体元位置，求出该体元内的等值面并计算出相关参数，以便由常用的图形软件包或图形硬件提供的面绘制功能绘制等值面.由于该方法是逐个体元依次处理的，因此被称为移动立方体法（Marching Cubes）.用MC方法求等值面的步骤为：①将三维离散规则数据场分层读入内存；②扫描两层数据，逐个构造体元，每个体元中的8个角点取自相邻的两层；③将体元每个角点的函数值与给定的等值面做比较，根据比较结果，构造该体元的状态表；④根据状态表，得出将与等值面又交点的体元边界；⑤通过线性插值方法，计算出体元边界与等值面的交点；⑥利用中心差分方法，求出体元各角点处的法向，再通过线性插值方法，求出三角形各定点处的法向；⑦根据各三角面片个顶点的坐标值及法向量绘制等值面图像.VTK主要提供了两种提取等值面的类vtkContourFilter滤波器和封装了 MC （Marching Cubes）算法类vtkMarchingCubes，最终通过设置SetValue （arg1，arg2）实现对某轮廓组织的提取，其中arg1是提取的标号一般从0开始，arg2是提取等值面的值，所以可以同时实现多个等值面的提取操作，但由于不同组织的等值信息难以分类，所以我们在这里采用滑块（Slider Control）进行调节.3.1.2 数据处理根据需要可以对读取的图像进行各种预处理或者优化操作，例如在 VTK 中通过vtkPolyDataNormals在等值面上产生法向量；用vtkStripper在等值面上产生纹理或三角面片等.最终实现图4等值面的绘制操作.程序的核心代码如下：3.1.3 面绘制实验结果实验数据来源于某骨质医院和 VTK数据包.图4采用读取器vtkVolume16Reader 读取93张64*64大小的头部CT数据，将vtkContourFilter设置为皮肤灰度值为500的绘制效果；图5用vtkDICOMImageReaderd读取34张胸腔DICOM图像，图像大小为512*512，vtkMarchingCubes设置骨骼灰度值150的绘制效果；图6利用257张BMP格式的头颅图像，图像大小为256*256，用vtkBMPReader读取数据，vtkMarchingCubes设置等值为80的绘制效果；图7为利用1878张大小为 587*341的 JPG格式人体骨骼图像，用vtkJPEGReader读取标号 1001到 2878的图像，vtkContourFilter设置等值为100的绘制效果. 3.2 体绘制体绘制不同于面绘制，面绘制需要生成中间几何图元，而体绘制是直接绘制，所以内存的需求较面绘制小，但是由于每切换一个视角需要重新对所有的像素点进行颜色、透明度等计算，所以需要的时间又比面绘制的长.本系统利用光线投射算法进行体绘制，光线投射算法的基本原理如图8所示.图4 头部皮肤效果图5 胸腔骨骼效果图6 头骨效果图7 人体骨骼效果图8 光线投射算法基本原理流程图1）数据预处理：常见有2种操作，一种是类型的转换，通过vtkImageShiftScale 将不同类型的数据集转换为 VTK可以处理的数据；另一种是剔除冗余数据，例如通过vtkStripper防止无效的旧单元的存在，提高绘制速度.2）数据分类：三维数据场中的数据是三维空间中多种不同物质的测量结果或计算机数值计算的结果.例如，在人体或动物的CT扫描图像中，对应用骨骼、肌肉和皮肤等不同密度的物质，就有不同的CT值，在CT图像中表现为具有不同的灰度值.为了在最终的可视化图像中以不同颜色正确地表示出共存的多种物质的分布，就需要对数据进行分类，找出数据与不同物质之间的对应关系；为了在最终图像中以不同颜色表示单一物质的不同属性，如温度、密度等，也需要进行分类.所以分类是整个可视化算法非常重要的一步，但是分类又是非常困难的，又如，人的头部同一组织结构往往具有不同的灰度值，而同一灰度值的像素又有可能属于不同的组织结构.因此，尽管图像处理和模式识别技术对物质分类问题进行了多年研究，但仍然只能对简单的或特定的三维数据场进行自动分类.本范例，为了方便寻找坡度或不同组织，采用滑块Slider Control进行实现.3）给数据点赋颜色值：将分类后的组织信息分别予以不同的颜色，便于图像分析是非常必要的，VTK 采用 vtkColorTransferFunction 类的AddRGBPoint()函数将不同组织信息转换为不同的颜色.4）给数据点赋不透明度值：在体绘制中，需要显示三维数据场的内部结构，因而需要生成具有透明度的图像.因此对每个体元不仅要根据分类结果赋予不同的颜色值（R，G，B），而且还要赋予不透明度值α.α＝1表示该体元完全不透明；α＝0则表示完全透明.体元颜色值由实现， iP为第i种物质所占的百分比， ),,( iiiiii BaGaBaCi= 为第i中物质的颜色值.VTK采用分段函数vtkPiecewiseFunction类的AddPoint()函数实现不同组织透明度的设置.5）光照效应计算：VTK中采用光线函数 vtk-VolumeRayCastCompositeFunction进行投射，最终用vtkVolumeRayCastMapper进行光效应等的计算.6）图像合成：主要通过设置 vtkVolume的SetMapper()和 SetProperty()函数将上述类型进行合成.VTK中对应上述的核心代码如下：面绘制图像5和6，经滑块调节后体绘制效果见图9，10，得到较高的绘制效果. 图9 头部光线投射重建效果图10 胸腔光线投射重建效果参考文献：[1] 齐敏，位军，陈世浩.M Lehmpfuhl.基于 VTK的医学三维可视化分析系统[J].计算机仿真，2008，25（3）：242-245.[2] 骆建珍，林财兴，孟令旗，等.DICOM医学图像三维可视化系统的研究[J].机电一体化，2007，13：45-48.[3] 罗火灵，许永忠，陈世仲.基于VTK和MFC的医学图像三维重建研究和实现[J].生物工程学进展，2010，31（1）：23-28.。
基于VTK的电磁场三维可视化研究及实现
３ ｖ ｓ ｌｚ ｔｏ ｆ ｅ ｅ ｔ ｏ ａ ｎｅ ｉ ｅ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｖ ｓ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｌ ｉ ｉｕａ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｌ ｃ ｒ ｍ ｇ ｔｃ ｆ ｌ ｓ ｄ ｏ ｉｕ ｌｚ ｔｏ ｔ ｏ ｋ ｔ Ｄ ｉ
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基于VTK的人脑三维可视化研究
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２ 系统 实现
实 现 。 ａ Ｃ ｓｉ （ 线投射 ）是 目前 使 用最 广 泛 的 一 种 体绘 制算 法 。 Ｒ ｙ ａｔ ｇ 光 ｎ 我 们 采用 ｖｋ ｌｍｅ ａ — Ｃ ｓＦ ｎ ｔ ｎ各 子 类 封 装 的 算 法 来 实 现 体 绘 ｔＶｏｕ Ｒ ｙ ａｔ ｕ ｃｉ ｏ 制， 通过 选 择 此算 法 在光 强 组 合计 算 部分 的 不 同 函数 ， 以实 现 不 同 的 可 重 建 效 果 。 ｔ Ｖ ｌｍｅ ａ Ｃ ｓＣ ｍｐ ｓ ｅ ｕ ｃｉｎ 通 过 在 ｖｋ ｏｕ Ｒ ｙ ａ ｔ ｏ ｏ ｉ Ｆ ｎ ｔ ｔ ｏ ｖ ｋ ｏｕ Ｐ ｏ ｅ ｔ ｔ Ｖ ｌｍｅ ｒ ｐ ｒ ｙ设置 的透 明 率 、 色 等属 性 来 进 行 光 强 组 合 计 算 。 颜 ｖｋ ｏｕ Ｒ ｙ ａ ｔ ｐ ｅ 中的 Ｓ ｔ ｏｕ ＲａＣａｔ ｕ ｃｉｎ ｔ Ｖ ｌｍｅ ａ Ｃ ｓＭａ ｐ ｒ ｅＶ ｌｍｅ ｙ ｓＦ ｎ ｔ 函数 可 用于 ｏ 选择 光 强计 算 函数 ， ｅＩ ｇ Ｓ ｍｐｅ ｉｔｎ ｅ Ｓ ｔ ａ ｌＤ ｓ ｎ ｅ 调 整 Ｓｔ ｍａ ｅ ａ ｌ ｓ ｃ 、 ｅＳ ｍｐｅ ｉ ａ ｃ 可 Ｄ ａ ｔ Ｘ， Ｚ ３个方 向上 的采 样距 离 以平衡 计算 精 度与 计算 速度 之 间 的矛 盾 。 Ｙ， ｖｋ ｉ ｅ ｓＦ ｎ ｔ ｎ创建 透 明率 函数 ， 过 调 整 此 函 数 可 调 整 可 见 组 ｔＰ ｅ ｗｉ ｕ ｃｉ ｃ ｅ ｏ 通 织 ； ｔＣ ｌｒ ｒｎ ｆ Ｆ ｎ ｔ ｎ建立 色彩 映射 表 ， 灰度 值映 射成 彩 色 。 ｖ ｋ ｏｏ Ｔ ａ ｓ ｒ ｕ ｃ ｏ ｅ ｉ 将 再 用 ｖｋ ｌ ｍｅ ｒ ｐ ｒ 里 的 Ｓ ｔ ｅｌｒ ａｉ 透 明率设 置 函数 和 Ｓ ｔ ｏｏ ｔ Ｖｏｕ Ｐ ｏ ｅｔ ｙ ｅＳ ａａＯｐ ｃ ｙ ｔ ｅＣ ｌｒ 色彩 映 射 函 数 进 入 体 绘 制 属 性 。 面 绘 制 不 同 的 是 体 绘 制 属 性 由 与 ｖｋ ｏｕ 来 接 收 ， ｔ Ｖ ｌｍｅ 最后 仍 由 ｖｋ ｅ ｄ ｒｒ 演 示 。 置 ｖｋ ａ ｒ ｔ Ｒ ｎ ｅｅ 来 设 ｔ Ｃ ｍｅａ可 调 整视角 和 管腔 的 内窥方 位 。 ２ ３ ２ 体绘 制实 验结 果 ： 绘制 结果 如 图 ３ 示 ， 椎骨 管腔 体绘 ． ． 体 所 颈
vtk可视化方法
vtk可视化方法
vtk是一种用于科学数据可视化的强大工具。
它是一个跨平台的开源库，具有
丰富的功能和灵活性。
vtk可以用于生成各种类型的可视化效果，从简单的二维图
表到复杂的三维模型和动画。
vtk的核心是一个数据处理和可视化管道，它由一系列的过滤器组成。
每个过
滤器都可以对输入数据进行处理，并将结果传递给下一个过滤器。
这种管道结构使得vtk非常灵活，可以轻松地构造复杂的可视化场景。
在vtk中，数据可以由各种各样的源生成，例如从文件读取数据、数学函数生
成数据等。
vtk提供了大量的过滤器，用于对数据进行各种操作，例如数据的剪切、投影、变换等。
同时，vtk也支持各种类型的渲染器，用于将数据可视化为图像或
动画。
除了基本的数据处理和可视化功能，vtk还支持交互式操作和用户界面开发。
它可以与各种编程语言和界面库集成，例如C++、Python、Qt等。
这使得用户可
以根据自己的需求定制vtk的功能和界面。
总之，vtk可视化方法是一种强大且灵活的科学数据可视化工具。
它提供了丰
富的功能，可以帮助用户有效地处理和可视化各种类型的数据。
无论是进行科学研究、工程分析还是教学演示，vtk都是一个非常有用的工具。
vtk关键知识点 -回复
vtk关键知识点-回复vtk关键知识点（Visualization Toolkit）是一个开源的可视化开发工具箱，用于创建和处理三维图形、可视化数据以及进行交互式的可视化分析。
它提供了丰富的功能和工具，使得用户可以轻松地生成高质量的可视化结果。
本文将详细介绍vtk关键知识点，以帮助读者更好地理解和应用vtk。
第一部分：vtk基础知识1. 什么是vtk？vtk是一个用于可视化的软件系统，可以进行各种图形和数据处理操作，例如渲染、体绘制、几何变换等。
vtk提供了丰富的类库和数据结构，使得用户可以方便地创建和操作三维图形数据。
2. vtk的核心类库有哪些？vtk的核心类库包括vtkCommon、vtkGraphics、vtkRendering和vtkIO 等模块。
vtkCommon模块提供了一些常用的数据结构和算法，例如矩阵、向量、数组等；vtkGraphics模块用于处理图形数据，例如几何变换、纹理映射等；vtkRendering模块用于渲染图形数据，例如光照、阴影等；vtkIO模块用于读写图形数据，例如从文件中读取数据、将数据导出为图像文件等。
3. vtk的数据模型是什么？vtk采用了一种基于管道的数据模型，即数据从一个处理器传递到另一个处理器，通过一系列的操作得到最终的可视化结果。
vtk的管道由一个或多个数据源（vtkSource）和一个或多个数据过滤器（vtkFilter）组成，数据过滤器用于对输入数据进行处理，并将处理结果传递给下一个处理器。
第二部分：vtk数据表示和操作1. vtk中的数据表示有哪些？vtk中的常用数据表示形式包括多边形（vtkPolyData）、网格（vtkUnstructuredGrid）、图像（vtkImageData）等。
多边形用于表示几何形状，网格用于表示复杂的拓扑结构，图像用于表示二维或三维的像素数据。
2. 如何创建vtk数据对象？可以使用vtk提供的工厂函数来创建vtk数据对象。
基于VTK的陶瓷材料显微结构的三维可视化研究
文 章 编 号 ：０ ０ ５ １ （ ０ ２ ０ — １ ０ ０ １ ０ — ８ １ ２ １ ） ５０ ０ — ４
基 于 Ｖ Ｋ 的 陶瓷 材 料 显 微 结 构 的 三 维 可 视 化 研 究 Ｔ
杨 云 ，岳 柱
（ 西 科 技 大 学 电 气 与 信 ， 程 学 院 ， 西 西 安 陕 ｇＩ 陕
实验 结果表 明 ： 方 法能直观 、 此 准确 地反 映 陶瓷材料 的显 微 结构 ， 能 获取 尺 寸 大 小等 定量 信 并
息． 关 键 词 ： 递 函数 ；三 维 可视 化 ；实 时 交 互 ；三 维 空 间测 量 传
中 图法分类 号 ： ３ ９ ＴＰ ９
：Ａ 文 献 标 识 码
ｓ ａ ｉ１ｄ ｓ ｒｂｕ ｉ ｎ ｗ ａ ｅ ｅ ｌｄ． Ｒ ｅ ｌｔｍ ｅ ｉ ｔ ｒ ｃ ｉｎ ｓ ｃ ｓ ｔ ａ ｓ ａ ｉ ｎ。 ｏ ａ ｉ ｎ ａ ｃ ｌ ｐ ｔａ ｉ ｔ ｉ ｔｏ ｓｒ ｖ ａ ｅ ａ ｉ ｎ ｅ ａ ｔｏ ｕ ｈ ａ ｒ ｎ ｌ ｔｏ ｒ ｔ ｔｏ ｎｄ ｓ ａ—
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第 ３ Ｏ卷
第 ５期
陕 西 科 大 学 学报 技
基于VTK的三维流场可视化算法设计与实现
硕士学位论文基于VTK的三维流场可视化算法设计与实现DESIGN AND IMPLEMENTATION OF THE 3D FLOW FIELD VISUALIZATION ALGORITHMSBASED ON VTK徐志敬哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP399 学校代码：10213国际图书分类号：620 密级：公开工学硕士学位论文基于VTK的三维流场可视化算法设计与实现硕士研究生: 徐志敬导师: 丛明煜教授申请学位: 工学硕士学科: 光学工程所在单位: 航天学院答辩日期: 2018年6月授予学位单位: 哈尔滨工业大学Classified Index: TP399U.D.C: 620Dissertation for the Master Degree of EngineeringDESIGN AND IMPLEMENTATION OF THE 3D FLOW FIELD VISUALIZATION ALGORITHMSBASED ON VTKCandidate: Xu ZhijingSupervisor: Prof. Cong MingyuAcademic Degree Applied for: Master of EngineeringSpeciality: Optical EngineeringAffiliation: School of AstronauticDate of Defence: June, 2018Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology摘要随着计算机技术的发展，数值模拟与仿真已遍及科学研究和工业生产等领域，并且由于人们对仿真精度的要求日益提高，模拟仿真出的数据量也越来越大，那么为了能够从海量数据中快速准确地获取有用信息并观察其中规律，则有赖于数据可视化。
数据可视化已广泛应用于流体动力学研究、生物医学、工业生产等领域。
第一部分 VTK程序一般流程
vtkActor的子类 vtkAssembly,vtkFollower,vtkLODActor等. vtkAssembly允许actors分层，在层级平移、旋转、缩放时合理转换. vtkLODActor在改变几何表示时保持常用类的使用
示例代码1
vtkVolume16Reader *v16 = vtkVolume16Reader::New(); v16->SetDataDimensions(64,64); v16->SetDataByteOrderToLittleEndian(); v16->SetFilePrefix ("D:/VTK 5.4/VTKData/Data/headsq/quarter"); v16->SetImageRange(1, 93); v16->SetDataSpacing (3.2, 3.2, 1.5); vtkContourFilter *skinExtractor = vtkContourFilter::New(); skinExtractor->SetInputConnection( v16->GetOutputPort()); skinExtractor->SetValue(0, 500); vtkPolyDataNormals *skinNormals = vtkPolyDataNormals::New(); skinNormals->SetInputConnection(skinExtractor->GetOutputPort()); skinNormals->SetFeatureAngle(60.0);
VTK使用总结 使用总结
报告人： 报告人：邹水中 日 期：2010.4.2
内容简介 VTK程序一般流程 一、VTK程序一般流程 二、VTK的数据对象接口 的数据对象接口 VTK的面绘制 体绘制、 的面绘制、 三、 VTK的面绘制、体绘制、多平面显示 四、视点变换与相机控制 事件交互、 五、 VTK事件交互、VTK与MFC混合编程 事件交互 与 混合编程 视窗控制与文本标注 六、VTK视窗控制与文本标注 视窗控制与文 在测量中应用与VTK数据切割 七、VTK在测量中应用与 在测量中应用与 数据切割
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TVTK部分
第一节 创建一个基本三维对象
1.1 CubeSource对象
三维对象变量s包含了构建三维长方体的所有信息
1.2 Tvtk库的基本三维对象三维对象说明：
CubeSource 立方体三维对象数据源
ConeSource 圆锥三维对象数据源
CylinderSource 圆柱三维对象数据源
ArcSource 圆弧三维对象数据源
ArrowSource 箭头三维对象数据源
示例：显示一个长方体
第二节 TVTK的管线
2.1 理解TVTK的管线
TVTK对象说明：
CubeSource 通过程序内部计算输出一组描述长方体的数据(PolyData)
PolyDataMapper PolyData 通过该映射器将数据映射为图形数据（mapper）
2.2 用ivtk工具观察管线
使用ivtk显示立方体的程序：
程序运行结果：
光源
场景
第三节 Mayavi库的使用
3.1 Mayavi库的基本元素
Mayavi.mlab中的部分函数类别及说明：
绘图函数：barchar、contour3d、contour_surf、flow、imshow、mesh、plot3d、
points3d、quiver3d、surf、triangular_mesh
图形控制函：clf、close、draw、figure、gcf、savefig、screenshot、sync_camera
图形修饰函数：colorbar、scalarbar、xlabel、ylabel、zlabel
相机控制函数：move、pitch、roll、view、yaw
其他函数：animate、axes、get_engine、show、set_engine
Mlab管线控制：Open、set_vtk_src、adddataset、scalar_cut_plane
Mayavi API中的部分函数类别及说明：
管线基础对象：Scene、Source、Filter、ModuleManager、Module、PipelineBase、
Engine
主视窗和UI对象：DecoratedScene、MayaviScene、SceneEditor、MlabSceneModel、
EngineView、EngineRichView
3.2 绘图实例
运行结果：
实例二 ：
实例二 运行结果：
第四节 基于Numpy数组的绘图函数
4.1 mlab对Numpy建立可视化过程
过程： 1、建立数据源
2、使用Filter（可选）
3、添加可视化模块
3D绘图函数-Points3d 中的参数与说明：
Opcity Vtk：对象的整体透明度，该值为float型，默认为1.0；
reset_zoom： 对新加入场景数据的放缩进行重置。默认为True；
resolution: 符号的分辨率，如球体的细分数，该值为整型，默认为8；
scale_factor: 符号放缩的比例；
scale_mode: 符号的放缩模式，如vector、scalar、none；
transparent: 根据标量值确定actor的透明度；
vmax: 对colormap放缩的最大值；
vmin :对colormap放缩的最小值；
4.2 3D绘图函数-surf
程序代码：
代码运行结果
：
3D绘图函数-contour3d函数形式：
contour3d (scalars, …)
contour3d (x, y, z，scalars,…)
网格上的数据用三维数据表示，X，Y，Z是三维坐标。
4.3 改变物体的外观
程序运行结果：
4.4 鼠标选取操作
鼠标选取：
on_mouse_pick(callback, type=‘point’,Button=‘Left’,Remove=False)
Type:’point’,’cell’or ‘world’
Button:’Left’,’Middle’or ‘Right’
Remove:值为True则callbactk函数不起作用
第五节 Mayavi可视化实例
实例1：Dragon绘制
实例运行结果：
实例二：Canyon地形可视化
1. 处理地形数据：
2. 渲染地形数据
3. 清空内存、创建窗口
程序运行结果：
第六节 Traits基础
6.1 Trait属性的功能
Trait库为Python对象的属性增加了类型定义功能。
同时还提供了以下功能：
1. 初始化：每个Trait属性都有自己的默认值；
2. 验证：Trait属性有明确的类型定义，满足定义的值才能赋值给属性；
3. 代理：Trait属性值可以代理给其他对象的属性；
4. 监听：Trait属性值发生变化时，运行事先指定的函数；
5. 可视化：拥有Trait属性的对象，可生成编辑Trait属性的界面；
6.2 Event和button属性
Event属性功能：当任何值对Event属性赋值时；不存储属性值，所赋值将
会被忽略；如果试图获取属性值会产生异常。
button属性：具备Event事件处理功能
通过TraitsUI库,自动生成界面中的按钮控件
6.3 TraitsUI与Mayavi应用实例
建立mayavi窗口步骤
1、建立从HasTraits继承的类
1.1 建立MlabSceneModel场景实例scene
1.2 建立View视图
1.3 定义__init__函数，生成数据
2、建立类的实例，调用configure_traits()方法
实例：
6.4 基于交互控制的Mayavi窗口
框架步骤
1、定义从HasTraits继承的类
1.1 定义窗口中的变量
1.2 定义监听函数、更新视图绘制
1.3 定义视图的布局
2、调用configure_traits()
第七节 Scipy
7.1 SciPy拟合与优化-optimize
optimize模块提供了许多数值优化算法，可以实现
1. 非线性方程组求解
2. 数据拟合
3. 函数最小值
SciPy插值-interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数：
1. B样条曲线插值
2. 外推
3. Spline拟合（UnivariateSpline插值运算）
4. 二维插值运算等
7.2 SciPy线性代数-linalg
Numpy和SciPy都提供了线性代数函数库linalg，SciPy更为全面：
1. 解线性方程组
2. 最小二乘解
3. 特征值和特征向量
4. 奇异值分解
7.3 Scipy可视化实例---凸包的二维/三维可视化
凸包：指N维空间中的一个区域，该区域中任意两点之间的线段都完全被
包含在该区域之中，二维平面上的凸多边形就是典型的凸包。
程序代码：
写入文件：
程序运行结果：