如何在mayavi中正确显示非立方体体素的体积

Question

我正在使用mayavi（版本3.3.2）来显示体积等值面。

通常情况下，我的体积数据并不是立方体的体素；比如说，X和Y方向的采样网格可能是1毫米 x 1毫米，但Z方向是1.4毫米。

我想知道如何使用mayavi的mlab.contour3d或mlab.pipeline.iso_surface来正确显示这些体积的空间比例。我更希望不把体积数据重新采样成立方体网格。

换句话说，我想知道如何让下面的代码显示一个球体，而不是一个扁平的椭球体（假设volume的体素比例是1:1:2，并且不想重新生成或重新采样体积数据）。

import numpy as np
from enthought.mayavi import mlab

def sqr(x): return x*x

s=64
x,y,z = np.ogrid[0:s,0:s,0:s/2]

volume = np.sqrt(sqr(x-s/2)+sqr(y-s/2)+sqr(2*z-s/2))

isos = mlab.contour3d(volume,contours=[5,15,25],transparent=True)
mlab.show()

我猜应该有某种方法可以访问底层的VTK图形管道（它的变换等），并插入适当的各向异性缩放（如果没有更直接的方法通过mlab API来实现的话）。

Answer 1

为了这个目的，最简单的方法是从输入数据中明确创建一个 scalar_field 对象。

我其实经常这样做，因为在地质学中，我们喜欢把东西放在深度上（正值是向下的）。这就意味着在z方向上需要一个负的增量。如果这只是各种mlab函数的一个参数那就好了，但其实这样做也并不太难。

from mayavi import mlab
import numpy as np

s=64
x,y,z = np.ogrid[0:s,0:s,0:s/2]

data = np.sqrt((x-s/2)**2 + (y-s/2)**2 + (2*z-s/2)**2)

grid = mlab.pipeline.scalar_field(data)
grid.spacing = [1.0, 1.0, 2.0]

contours = mlab.pipeline.contour_surface(grid, 
                         contours=[5,15,25], transparent=True)
mlab.show()