使用Vedo处理包含NaN值的3D体积数据可视化

发布时间：2025-08-01 10:20

在科学计算和工程领域，我们经常需要处理包含NaN(非数字)值的3D体积数据。本文将介绍如何使用Python的Vedo库有效地可视化这类数据。

数据预处理

首先，我们需要加载并预处理包含NaN值的3D数据：

import numpy as np from vedo import * # 加载数据 dataset = np.load("dataset.npy") # 翻转z轴使浅层数据显示在顶部 dataset = np.flip(dataset, axis=2) # 计算数据范围 min_value = np.nanmin(dataset) max_value = np.nanmax(dataset) # 将NaN值替换为0以便可视化 nan_ind = np.isnan(dataset) dataset[nan_ind] = 0

创建体积对象

使用预处理后的数据创建Volume对象：

vol = Volume(dataset, spacing=[15, 15, 2]) vol.cmap('turbo', alpha=1.0, vmin=min_value, vmax=max_value)

添加切片功能

为了更详细地检查数据，我们可以添加交互式切片功能：

def render_slice(vslice, name): # 移除低值区域 vslice.cut_with_scalar(rmin, "input_scalars", invert=True) vslice.triangulate() # 设置颜色映射 vslice.cmap(cmap_slicer, vmin=rmin, vmax=rmax).lighting("off") # 添加等高线 isos = vslice.isolines(vmin=rmin, vmax=rmax, n=12).c("black") vslice.name = name isos.name = name plt.remove(name).add(vslice, isos) # 创建滑块控制切片位置 xslider = plt.add_slider(slider_function_x, 0, dims[0], ...) yslider = plt.add_slider(slider_function_y, 0, dims[1], ...) zslider = plt.add_slider(slider_function_z, 0, dims[2], ...)

创建整体可视化

为了同时展示整体结构和细节，我们可以结合体积渲染和等值面：

# 创建等值面 iso = vol.isosurface(rmin).smooth() iso.cmap(cmap_slicer, vmin=min_value, vmax=max_value) iso.add_scalarbar3d(c="black", title="标量值") # 调整颜色条位置 iso.scalarbar = iso.scalarbar.clone2d("center-right", size=0.2) # 设置透明度等属性 iso.c("k5").alpha(0.1).lighting("off").wireframe().pickable(False)