今天从材料科学应用角度介绍Avizo的基本功能. Avizo是一款先进的三维可视化及分析应用,可用来探索从断层扫描.显微镜.核磁共振成像及更多其他技术获得的材料科学数据.从简单的可视化与测量到高级的图像处理.量化与骨架化,Avizo 提供了针对先进2D/3D可视化.材料表征.3D有限元分析模型生成及物理性能计算的全面多模态的数字实验室. Avizo的核心特点: Avizo 提供先进的三维成像工作流程,针对需要深入了解完整三维结构材料性能的科学家和工程师,使其在一系列材料科学研究领域中进行任何规模…

得益于 HTML5 WebGL 技术的成熟,从技术上对工控管理的可视化,数据可视化变得简单易行!完成对工控设备的管理效率,资源管理,风险管理等的大幅度提高,同时也对国家工业4.0计划作出有力响应! 如本案例所示,是一个基于 HTML5 WebGL 技术实现的计量站三维可视化监控系统,在本案例中,具体宏观的展示一个油田站点的整体场景,然后点击可以进入内景看到油田计量站内景的具体情况,同时可以看到各个设备的参数的当前状态. 同样的其中功能组件具有很高的复用性,所以也会非常方便的应用到其他场景中! 如…

一:Dragon绘制实例(三维扫描的绘制) 三维扫描主要用于对物体空间外形结构以及色彩进行扫描,用以获得物体表面的空间坐标, 他的主要意义在于能够将实物的立体信息转换为计算机能够直接处理的数据信号,为实物的数字化提供了相对方便快捷的手段, 因此,三维扫描为工业建模,文物保存,虚拟空间构建都起到了非常重要的作用. 下载地址:http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/,页面搜索Dragon即可 提取文件 import tarfile,os #读取tar压…

推文:科学计算三维可视化---TVTK库可视化实例 使用相关函数:科学计算三维可视化---Mlab基础(管线控制函数) 一:mlab.pipeline中标量数据可视化 通过持续实例,来感受mlab对数据可视化的方便性 (一)生成标量数据 等值面:(外层会覆盖内层) import numpy as np from mayavi import mlab x,y,z = np.ogrid[-::20j,-::20j,-::20j] s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z) mlab.cont…

科学计算三维可视化---TVTK管线与数据加载(可视化管线和图像管线了解) 科学计算三维可视化---Mayavi入门(Mayavi管线) Mlab管线控制函数的调用 Sources:数据源 Filters:用来数据变换 Modules:用来实现可视化 Mlab管线控制函数的调用形式:mlab.pipeline.function() 这里的function可以是:Sources, Filters,Modules类型函数 一:sources函数 二:filters函数(用来变换数据,但他不具有可视化…

一:鼠标选取介绍 二:选取红色小球分析 相关方法:科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数) 1.小球场景初始化建立 import numpy as np from mayavi import mlab # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合 x1, y1, z1 = np.random.random((,)) #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素 red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(,…

Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter(可选)对数据进行加工 .添加可视化模块,我们可以通过修改可视化模块的属性,来修改可视化场景 mgrid和ogrid区别 一:基于Numpy数组的绘图函数 (一)3D绘图函数--Point3d(点图像0维) 这里我们可以看到Point3D参数的描述,是对vtk对象的整体描述,因为Mayavi是对VTK…

一:Mayavi库的基本元素 .处理图形可视化和图形操作的mlab模块 .操作管线对象,窗口对象的api (一)mlab模块 (二)mayavi的api 二:快速绘图实例 (一)mlab.mesh的使用,快速创建绘图 >>> x = [[-,,,-,-],[-,,,-,-]] >>> y = [[-,-,-,-,-],[,,,,]] >>> z = [[,,-,-,],[,,-,-,]] >>> from mayavi import…

一:数据集 三维可视化的第一步是选用合适的数据结构来表示数据,TVTK提供了多种表示不同种类数据的数据集 (一)数据集--ImageData >>> from tvtk.api import tvtk >>> img = tvtk.ImageData(spacing=(,,),origin=(,,),dimensions=(,,)) >>> img.get_point() (1.0, 2.0, 3.0) >>> ): #只是输出了6个…

推文:http://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 推文:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 资源下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 获取内容 TVTK库如何创建一个三维数据源,加载数据源,并对其三维可视化的过程,以及TVTK库管线. 实现3个实例:矢量数据的三维可视化,标量数据的三维可视化,空间数据轮廓…