VTK：移除表面的方法-编程实现

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

CodeSpark

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本文介绍了如何使用VTK库移除三维模型的表面，以展示内部结构或进行后续处理。通过创建对象，设置提取器的几何形状，如球体，然后更新提取器，可以实现这一功能。最终，移除表面后的数据集可以保存为VTK格式文件。

VTK：移除表面的方法-编程实现

在使用可视化工具包(VTK)进行三维数据分析和可视化时，有时候需要移除三维模型的外表面，以便更好地展示内部结构或进行后续处理。本文将介绍如何使用VTK库中的函数和类来实现移除表面的功能，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入VTK库并创建一个简单的示例数据集。在本文中，我们将使用一个立方体作为示例数据集。

import vtk

# 创建一个立方体数据集
cube_source = vtk.vtkCubeSource()
cube_source.SetBounds(-1, 1,

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VTK实战：利用BackfaceCulling优化显示效果

08-30

370

BackfaceCulling的实现原理是，在进行多边形表面绘制时，当绘制过程进行到一个新的多边形时，先计算该多边形的法向量，并将其与摄像机的位置向量进行点积运算，得到的结果即为该多边形是否面向摄像机的标志，如果点积结果小于零，则表示该多边形的正面与摄像机相向，需要被渲染；BackfaceCulling指的是，在进行三维渲染时，只渲染物体正面朝向摄像机的部分，而忽略掉背向摄像机的部分。在VTK中，实现BackfaceCulling非常简单，只需为渲染器设置BackfaceCulling的开启状态即可。

使用 VTK 移除物体的外表面

2301_79326510的博客

08-23

195

在三维可视化中，有时候我们只需要显示物体的内部结构，而不需要外表面。一种常见的应用场景是，当我们想要观察人体器官的内部构造时，我们可以使用 VTK 库来移除外表面，只显示器官的内部。该过滤器会对传入的几何体进行截取，只输出我们需要的部分。接下来，我们需要定义一个空间剖分，在其中包含我们所需的几何体。通过更改 bounds 变量的值，你可以创建具有不同形状和大小的立方体，并使用相同的方法进行处理。通过更改 bounds 变量的值，你可以创建具有不同形状和大小的立方体，并使用相同的方法进行处理。

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vtk 清除模型内部非连通部分 vtkPolyDataConnectivityFilter

qq_46002882的博客

07-02

456

vtkPolyDataConnectivityFilter过滤器。该过滤器可以根据连接性将PolyData中的不同部分分开，从而清除浮空的部分。

VTK删除vtkPolyData中的顶点和面片

qq_23158477的博客

10-27

1982

　应用VTK处理网格数据，基本都要用到vtkPolyData，包括点数据信息和拓扑结构进行。点信息数据存储在vtkPoints数据结构中，拓扑结构信息可以包括顶点（verts），线（lines），多边形（polys）和三角面片（strips）。拓扑结构信息的数据类型是vtkCharArray，只存储顶点信息的索引值，本文以polys为例。　　vtkPolyData提供便利数据添加功能，添加point和添加polys示例如下： // 添加点 double p0[3] = {1.0,0.0,0.0}

VTK删除模型框选指定的三角形面片

qq_37366618的博客

10-14

1550

VTK实现删除鼠标框选中的三角形面片

vtk中用于网格简化的网格抽取或减面的类

ljy338的博客

01-21

750

在进行大体量的网格模型渲染时，为了提高渲染效率，可以在保证网格基本几何特征不丢失的前提下，进行网格抽取或减面操作。vtk中提供了若干类用于实现该功能，按照处理方式，可以分为两类。效率较高，但是不能保存几何特征。特点是可以保持几何特征。

VTK笔记-纹理贴图-vtkTexture类

黑山老妖的博客

11-07

6793

计算机图形学中的纹理既包括通常意义上物体表面的纹理即使物体表面呈现凹凸不平的沟纹，同时也包括在物体的光滑表面上的彩色图案，通常我们更多地称之为花纹。对于花纹而言，就是在物体表面绘出彩色花纹或图案，产生了纹理后的物体表面依然光滑如故。对于沟纹而言，实际上也是要在表面绘出彩色花纹或图案，同时要求视觉上给人以凹凸不平感即可。凹凸不平的图案一般是不规则的。在计算机图形学中，这两种类型的纹理的生成方法完全一致，这也是计算机图形学中把他们统称为纹理的原因所在。所以纹理映射就是在物体的表面上绘制彩色的图案。 ..

VTK笔记-体绘制-vtkVolume

黑山老妖的博客

05-27

6984

#include "pch.h" #include <vtkAutoInit.h> VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingVolumeOpenGL2); //错误：no override found for 'vtkRayCastImageDisplayHelper'. VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingFreeType); VTK_MODULE_INIT(vtkInteracti

高级VTK：打造交互式可视化工具的5个秘密

![高级VTK：打造交互式可视化工具的5...VTK提供了丰富的类库，支持多种编程语言，包括C++、Python和Java。作为一种强大的工具，VTK广泛应用于科学研究、工程设计、医疗成像以及各种可视化任务。 ## 1.1 VTK的应用领域

【ITK和VTK：开源医学影像处理的双璧】：从基础到应用的全面解析

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CT dicom 去除床板去除床位，检查床去除

q610098308的专栏

02-21

799

医院拍摄患者CT与MRI 图像，但是CT图像中就会出现检查床的区域，来看CT扫描设备是什么样子的，红色标出区域可以在图中看到，在头部位置安装有固定头部的类似支架的东西，这个东西拍摄出来时什么样子呢？如下图所示：如肺部可以看到头部两边是有两个长条形的区域的，这个就是检查床的影响。但是呢这个东西在实际的诊断过程中是没有价值的，要将它去除掉。

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

256

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

506

走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

2501_92808811的博客

11-25

324

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

信息检索13

最新发布

2301_80828873的博客

11-26

596

最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW

中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026

iaast的博客

11-24

450

大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）

RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”

weixin_44876263的博客

11-24

502

RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

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m0_46882548的博客

11-26

559

参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。

【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake

人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。

11-23

326

由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。