使用 Python 和 wxPython 制作 3D/4D 图形？答案

【问题标题】：3D/4D graphics with Python and wxPython?使用 Python 和 wxPython 制作 3D/4D 图形？
【发布时间】：2011-12-03 10:15:37
【问题描述】：

在我作为博士生的日常工作中，我从事地质建模工作。在业余时间（主要是为了好玩），我正在学习 Python 并尝试编写一个简单的程序来查看 3D 地球细胞模型。

geological model http://img710.imageshack.us/img710/6503/sgems.png

地球细胞模型只是一个 3D 网格，其中每个网格单元都有一些值（如右图所示）。所以，我希望我的查看器能够显示 3D 网格模型，如右侧图片。同样，我希望它能够显示模型在 x、y 和 z 方向上的横截面（如左图所示）。

我还希望模型能够围绕所有三个轴旋转并放大和缩小。

我已经做了一些初步调查（主要是here），似乎 VisVis 和 VTK 是两个潜在的选择。我正在尝试将 wxPython 用于主 GUI，据我所知，这两个选项似乎都可以与 wxPython 一起使用。

问题：

当我说我认为 VisVis 和 VTK 可以满足我的需求时，我说得对吗？一个比另一个更可取吗？
这两个选项中哪一个最容易实现？
我还应该考虑其他选择吗？

请记住，我对 Python 很陌生，对 wxPython 也很陌生。

【问题讨论】：

标签： python graphics wxpython 3d vtk

【解决方案1】：

你要找的是所谓的voxel可视化，voxel grid之类的。我会认真考虑MayaVi（从未使用过，但我一直在关注它），它似乎与here 非常接近。

Paraview，像 MayaVi 一样构建在 VTK 之上，可能也是一个不错的选择。

我认为直接使用 VTK 进行可视化很困难，它太低级，可能会让您感到沮丧。也就是说，您需要将数据保存为 VTK 数据集，以便在 MayaVi/Paraview 中打开；这并不难，你只需要选择正确的结构（vtkGrid，vtkUnstructedGrid，...）。

【讨论】：

【解决方案2】：

就像一个使用 Mayavi 的 mlab 接口执行此操作的简单示例（甚至使用一些地质数据！）：

from mayavi import mlab
import geoprobe

vol = geoprobe.volume('Volumes/example.vol')
data = vol.load()  #"data" here is just a 3D numpy array of uint8's

fig = mlab.figure(bgcolor=(1., 1., 1.), fgcolor=(0., 0., 0.), size=(800,800))
grid = mlab.pipeline.scalar_field(data)

# Have things display in kilometers with no vertical exxageration
# Each voxel actually represents a 12.5 by 18.5 by 5 meter volume.
grid.spacing = [vol.dxW / 1000, vol.dyW / 1000, vol.dz / 1000]

# Now, let's display a few cut planes. These are interactive, and are set up to 
# be dragged around through the volume. If you'd prefer non-interactive cut 
# planes, have a look at mlab.pipeline.scalar_cut_plane instead.
orientations = ['x', 'x', 'y', 'z']
starting_positions = [vol.nx//4, 3*vol.nx//4, vol.ny//2, vol.nz]
for orientation, start_pos in zip(orientations, starting_positions):
    plane = mlab.pipeline.image_plane_widget(grid, colormap='gray',
            plane_orientation='%s_axes' % orientation, slice_index=start_pos)

    # High values should be black, low values should be white...
    plane.module_manager.scalar_lut_manager.reverse_lut = True

mlab.show()

（数据和数据格式处理代码（geoprobe 模块）可在此处获得：http://code.google.com/p/python-geoprobe/）

虽然我同意从长远来看学习 VTK 会更好，但您可以使用 Mayavi 快速上手。最大的优势是不必费劲地将数据转换为 VTK 格式。 TVTK 和 Mayavi 允许您直接使用 numpy 数组。

【讨论】：

要创建 VTK 文件，您可以使用 PyEVTK bitbucket.org/pauloh/pyevtk 。此外，手动创建遗留的 VTK 文件非常简单。
您也可以只使用 mayavi 中的内置函数。我只是不想有一个单独的文件格式来进行可视化。
澄清：by hand 我的意思是编程。

【解决方案3】：

就我而言，我选择直接使用 Python 的 VTK 绑定。老实说，我发现使用 VTK 比使用 Mayavi 更简单，部分原因是文档更好（很多例子！）。感觉 Mayavi 在我完成工作的过程中又增加了一层复杂性。但是tom10 是对的。开始之后，使用 Mayavi 可能会更容易。

除此之外，Mayavi 提供了一个名为 TVTK 的库，它是 VTK 绑定的更 Pythonic 版本，但最后我选择了纯 VTK 以最小化依赖项的数量。但是你应该检查一下。也许这正是您正在寻找的。p>

一开始我发现这个tutorial 很有帮助。它不是关于 Python，而是关于 tcl，但翻译示例很简单，它可以帮助您理解 vtk 的工作方式。

此外，为了帮助您入门，您可以查看VTK Wiki 上的示例。如果它们还不够，您可以随时查看C++ examples 并将它们翻译成 Python。翻译并不难，因为方法和属性的名称是相同的。如果您这样做，我们鼓励您在 wiki 中添加示例。 source中还有更多例子。

当您学习 VTK 时，您会（重新）发现 Ipython 很棒！让整个 VTK 命名空间触手可及有很大帮助。

如果您需要更具体的帮助，vtk-users 邮件列表非常活跃。最后还有books 是关于VTK 的，some of them 是免费的！不过它们与Python 无关。

我没有同时尝试过 wxPython 和 VTK，但那是因为我更喜欢 PyQt4 而不是 wxPython。 AFAIK 将 VTK 与任一库集成都没有问题。无论如何，在花时间编写 GUI 之前，请彻底检查 ParaView。它可能已经做了你想要的，如果没有，它也是python scriptable！（不过我从来没有检查过）。

【讨论】：

+1：我同意直接到 VTK 更容易。这很困难，但使用 MayaVi 和 VTK 的所有挑战仅仅是了解 VTK，而对于 MayaVi，这是另一个障碍。后来，我发现开始使用 MayaVi 更容易，因为这简化了一些麻烦的事情（但并不难概念化）。

【解决方案4】：

如果您想要更轻松地进入 VTK/MayaVi 世界（请参阅 eudoxos 的最佳答案），请查看mlab API。这将类似于 matplotlib 的 convenience 引入了基本的体积可视化，我还没有发现需要深入挖掘底层平台。

【讨论】：

【解决方案5】：

vpython 比 mayavi 使用起来更简单，但它的功能更少。

http://vpython.org/contents/bounce_example.html

【讨论】：