[G+SMO]paraview pvd文件转化为obj/stl等网格文件

最新推荐文章于 2025-05-15 09:46:54 发布
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分类专栏： G+smo
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/solidsanke54/article/details/47373001
本文介绍了如何使用Paraview将PVD或VTP文件转换为OBJ和STL等网格文件，详细阐述了转换过程中的步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

采用以下步骤：


1. Load the pvd/vtp file into Paraview

2. Export Scene to .x3d file.
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ParaView中加载含有材质的OBJ文件
DevRevolt的博客
08-13 246
接下来，我们使用vtkOBJReader类加载OBJ文件，并通过调用Update()方法获取模型数据。在代码的最后，我们设置了渲染窗口的背景色为白色，并通过调用render_window.Render()方法来渲染结果。在ParaView中，我们可以使用OBJ文件格式来描述包含材质的三维模型。最后，我们创建一个vtkActor对象，将纹理映射器设置为其Mapper，并将Actor添加到渲染器中。请注意，在运行代码之前，需要将"your_file.obj"替换为实际的含有材质的OBJ文件路径。
【ParaView教程】第四章 常见问题 —— 怎样在ParaView中读入带材质的obj文件？
黄岛主的博客
01-01 2464
在之前的文章《ParaView和VTK中场景的导入与导出》中分享过一个示例，通过VTK读入3DS MAX的文件，然后导出obj文件，并在ParaView中进行呈现，如下所示： 最近有小伙伴问：obj文件在ParaView里面为什么没有颜色渲染？这是因为obj里面只保存了几何信息，材质相关的信息保存在.mtl格式的文件中，ParaView不能读取.mtl格式文件，所以没有颜色渲染。 其实在之...
Vtk2Obj：将Paraview文件转换为Obj文件，以便在游戏引擎中进行3D可视化
02-04
Vtk2Obj 将Paraview .Vtk文件转换为Wavefront .Obj文件，以在游戏引擎中进行3D可视化。 当前仅支持三角网格的转换，该三角网格只能是一个壳（即不是体积网格）。 将处理单个或.vtk文件的文件夹。 建议的用法-在整个网格上创建一个等值面，并将其导出为.vtk中的三角网格。 ParaView版本5.0.1的说明 创建geoemtry * .vtk文件： 打开一个paraview文件 在属性中取消选择所有字段 过滤-搜索-提取表面-输入 确保在管道浏览器中选择了“提取曲面” 过滤-搜索-生成表面法线-输入 在“属性”中：选择“计算单元法线”-应用 确保在管道
paraview选取部分表面网格并导出
Lindy_pass的博客
04-02 3460
3.在左侧Pipeline Browser中选中模型，右键，Add Filter->Alphabetical->Extract Selection。2.点击Layout窗口上方工具栏中的Select Cells On按钮，当鼠标变成十字后，在Layout窗口中画出需要选取的区域。1.File->Open 选取模型并导入，点击左下角Properties面板中的Apply，即可在右侧Layout窗口中看到模型。4.对新生成的ExtractSelection1点击左下角Properties面板中的Apply。
一文解锁 Creo 转 STP 全攻略：软件操作、批量转换与在线平台使用
最新发布
技术说明博主
05-15 2103
在CAD设计领域，STP格式作为通用的数据交换标准，广泛应用于不同软件之间的模型共享。本文详细介绍了将Creo模型转换为STP格式的多种方法，包括通过Creo软件自身导出、命令行批量转换以及使用在线平台（如迪威模型网）进行转换。每种方法均提供了具体步骤和常见问题的解决方案，帮助技术人员和学生根据实际需求选择合适的方式，确保模型在转换过程中保持完整性和精度。通过掌握这些方法，用户可以更高效地进行CAD设计工作和数据交换。
AbaqusOdb2Pavaview:python脚本将obj格式的Abaqus结果转换为vtk格式，在Paraview中可以为红色
05-09
AbaqusODB2Pavaview python脚本将ODB格式的Abaqus结果转换为vtk格式，在Paraview中可以为红色
G+Smo:几何加仿真模块-开源
06-28
G+Smo，全称为Geometry + Simulation Modules，是一个创新的开源C++库，专注于提供几何设计与数值模拟的高效工具。这个库的名称"Gismo"来源于其缩写，并且旨在简化和加速工程、科学以及艺术领域中涉及复杂几何形状和...
[G+smo]openNurbs相关的CAD文件格式转换
solidsanke54的专栏
04-23 1348
在CMAKE生成项目时，打开GISMO_WITH_ONURBS选项； 1. gsView 项目 2. gsReadWrite_test 项目 3.
永磁同步电机（PMSM）I/F+SMO 滑膜观测器无感电流、速度双闭环
01-27
永磁同步电机（PMSM）是现代电机控制领域中的一个重要研究对象，它的应用范围广泛，包括电动汽车、风力发电以及精密定位系统等。本文将深入探讨一个特定的PMSM控制技术，即I/F启动配合SMO（滑模观测器）无感电流、...
PMSM_SMO1.zip_PMSM MATLAB_PMSM SMO_PMSM+smo_pmsm matlab smo_smo
07-14
标题中的"PMSM_SMO1.zip"是一个包含与永磁同步电机（PMSM）相关的MATLAB模型文件的压缩包。SMO代表滑模观测器（Sliding Mode Observer），这是一种控制理论中的算法，用于实时估计系统状态。在这个场景中，SMO被应用...
ParaView和VTK中场景的导入与导出
黄岛主的博客
08-01 1万+
ParaView作为一款优秀的后处理软件，可以说将VTK的功能已经发挥的淋漓尽致了，不过最近发现在场景导入导出方面二者还是有些差异。 场景的导入（Import）和导出（Export）是指将渲染场景中的对象，包括光照、相机、Actor、属性、变换矩阵等信息写入文件中，或者从外部文件中将这些对象导入渲染场景中，一般所导入的文件含有多个数据集。 VTK中一般以关键字Importer和Export...
writeVTK:vtk 导出（paraview）-matlab开发
06-01
两个简单的函数以标准格式（由 delaunay.m 提供）将三角剖分/四面体化导出为 vtk 文件格式。 可以额外导出点或单元数据。 这对于具有 2/3 维图形的函数的可视化很有用，因为它允许通过 paraview 进行后处理。
Matlab 3D 阵列到 ParaView（通过 HDF5 + XDMF）：我们举例说明如何使用 HPC 的经典方法将大型 3D 阵列导出到 ParaView 进行可视化：使用 HDF5 和 XDMF 文件。-matlab开发
05-31
此代码段举例说明了如何将 3D 阵列导出到 ParaView 中，而无需编写 VTK 文件。 这是在高性能计算 (HPC) 场景中首选的导出大量数据的经典方法。 （比如读/写 [10,000]^3 个数组） 此示例输出 3 个文件：geometry.h5、field.h5 和 solution.xmf。 这三个文件必须在同一个文件夹中。 但是为了在 ParaView/Visit 中打开阵列，最初只需要 *.xmf 文件。 ParaView/VisIt 然后将加载两个 h5 文件。 在脚本中可以找到更多详细信息。 快乐编码！ ;D
Paraview—提取任意截面数据
qq_22182289的博客
05-20 1万+
在进行数据后处理时，我们往往需要获得某一个截面的数据。 paraview中的Filters.slice能够满足一定的功能： 使用slice能够得到plane，box，sphere，cylinder类型的截面； 但是在某些情况下，我们需要得到一个三维扭曲平面上的数据，例如在旋转机械中，我们需要得到转轮区域一个流面的数据； 通过slice以及其他的Filters都很难以直接生成； 在本博文中采用了利用paraview读取stl格式几何文件的特性，并结合paraview中Resample with Dat
一文读懂 JT 到 STL 转换：传统方法与在线平台双管齐下
技术说明博主
03-30 1138
迪威模型是一个功能强大的在线 3D 模型格式转换平台，支持多种常见的 3D 模型格式转换，包括 JT 到 STL 的转换。它操作简单，无需用户安装任何软件，只需通过浏览器访问平台，即可轻松完成转换任务。JT 转换为 STL 在工业设计和 3D 打印领域应用广泛。通过了解 JT 和 STL 文件格式的特点，掌握转换原理，并结合传统转换方式和迪威模型这样的在线转换平台，我们能根据不同的需求，选择最适合的方式，轻松实现 JT 到 STL 的转换。希望本文能够帮助大家解决在格式转换过程中遇到的问题，提高工作效率。
inventor文件导出其他格式方法
热门推荐
biter0088的博客
05-14 1万+
- 写在前面 之前一直以为inventor是款封闭的软件，现在发现还是可以和solidworks、admas等软件相通的。 - 方法一 文件——>另存为——>保存副本为，可看到，在下拉框中可选“parasolid x_t”、“stp，step”，“stl”等多种格式。 - 方法2 文件——>导出——>CAD格式，也可在下拉框中看到多种格式内容。 ...
用vtk显示cadquery创建的模型并导出stl文件
weixin_45793544的博客
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cadquery是对OCCP进一步的封装，可以很简单的生成模型，其自带的显示模块会用到较多的其他库，例如ipython等，会导致软件的体积很大。而且，其固有的导出模式会限制模型的导出，特别针对单面（无厚度），目前尝试发现尚不支持导出，这就为后续生成openfoam支持的stl或者obj格式模型产生了障碍。
使用python和paraview将三维数据可视化的方法
李文韬的博客
12-30 1233
paraview可以很好地实现三维数据的可视化，包括网格、温度场、流场等信息。但是，paraview的设置通常所手动的，对于需要将可视化自动化完成的任务则需要用到paraview的python脚本
基于 Paraview 扩展与实现——（1）
为了未来奋斗
05-17 1万+
最近由于项目需求，需要调研paraview , 在国内的一些网站很难找到相关的知识，找到的也仅有一些简单代码的分析，但是对于如何去扩展和实现一些自己的项目的功能，还是有点难度的，关于官网提供的信息，基本上全是英文的，鄙人英文不是很过关，但是对于专业术语还是能看的懂的，当然在国内的知网上也参考了一下论文（如果牵扯到版权问题，还望原作者给我留言，我立即改正），感觉有些收货，现在把我对Paraview研
三维点云的格式为txt， 将其三维重建为stl格式，并输出结果数据，精度，误差，效率，质量等参数
03-11
<think>好的，用户想了解如何将三维点云（TXT格式）重建为STL格式，并评估输出参数包括精度、误差、效率和质量。首先，我需要理清整个流程的步骤，并确保每个环节的技术细节准确。 首先，点云数据通常是三维坐标点的集合，保存在TXT文件中，每行可能包含XYZ坐标，可能还有法向量或颜色信息。要转换成STL，需要表面重建。常用的方法有泊松重建、Delaunay三角剖分、移动最小二乘法等。这些方法各有优缺点，比如泊松重建适合稠密点云，而Delaunay在稀疏点云可能效果不好。 接下来，数据预处理是关键。检查点云是否有噪声，是否需要降噪处理，是否需要下采样来提高处理效率，或者上采样填补缺失区域。法线估计是否正确，因为有些重建算法依赖法线信息。 然后是具体的转换步骤。比如使用Python的open3d库，读取TXT文件，可能需要处理数据格式。进行法线估计，然后调用泊松重建函数。生成网格后保存为STL文件。这里要注意参数设置，比如泊松重建的深度和线性拟合，这些会影响重建的细节和效率。 评估输出参数方面，精度可能涉及点到网格的距离，误差可以用Hausdorff距离衡量。效率要看处理时间和内存占用，质量检查是否有孔洞或非流形几何。可能需要使用MeshLab或CloudCompare这些工具进行可视化分析。 还需要考虑相关工具和库，比如PCL、open3d、PyMesh等。同时，用户可能需要了解不同算法的适用场景，比如处理噪声多的点云可能需要更鲁棒的算法。 用户可能没有提到的深层需求，比如如何选择最适合他们点云的重建方法，或者如何处理特别大或稀疏的数据。此外，评估指标的具体计算方法可能需要详细说明，比如均方根误差的计算步骤。 最后，生成相关问题时要覆盖转换方法、精度提升、误差计算工具、效率优化和质量评估方法，这样用户能进一步探索每个环节的细节。</think>### 三维点云（TXT）转STL及参数评估 #### 1. 数据预处理 - **格式检查**：确保TXT文件每行包含三维坐标（例如$x, y, z$），或附加法向量（$n_x, n_y, n_z$）[^1]。 - **去噪与采样**：使用移动最小二乘法（MLS）或统计滤波去除离群点，并通过下采样（如体素栅格化）提升处理效率。 - **法线估计**：若点云无法线信息，需通过PCA或协方差矩阵分析估计法线方向。 #### 2. 表面重建方法 - **泊松重建**：通过隐式函数拟合点云表面，适合稠密点云。公式为： $$ \min_{f} \left( \sum_{p} |f(p)|^2 + \lambda \|\nabla f\|^2 \right) $$ 其中$\lambda$为平滑系数，控制细节保留程度。 - **Delaunay三角剖分**：直接基于点云生成三角网格，计算复杂度为$O(n^2)$，适用于小规模数据。 - **Ball Pivoting**：模拟球体滚过点云生成三角面片，依赖点密度均匀性。 #### 3. 代码示例（Python + Open3D） ```python import open3d as o3d # 读取TXT点云（假设格式为x,y,z） pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.txt", format='xyz') # 法线估计（若未包含） pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30)) # 泊松重建 mesh, densities = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd, depth=9) # 保存为STL o3d.io.write_triangle_mesh("output.stl", mesh) ``` #### 4. 参数评估方法 | **指标** | **评估方法** | |-------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **精度** | 计算点到网格的均方根误差（RMSE）：$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N d(p_i, M)^2}$ | | **误差** | 最大Hausdorff距离：$H(A,B) = \max_{a \in A} \min_{b \in B} \|a - b\|$ | | **效率** | 统计重建时间（秒）和内存占用（MB） | | **质量** | 检查流形性质（无孔洞、非流形边），面片法线一致性 | #### 5. 工具推荐 - **CloudCompare**：可视化对比点云与STL的误差热力图。 - **MeshLab**：检测网格拓扑缺陷（如孤立顶点）。 - **Paraview**：量化分析几何特征保留度。
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