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python - 如何在python中多次使用ax.voxels方法后修复限制

问题描述

我正在使用从 Lidar 收到的 3D 点云进行研究。我将大量的点（最多 10 - 1 亿个）分割成立方体，调查它们的位置并使用Axes3D.voxels方法以单独的体素显示结果。Axes3D但是，在多次使用此方法后设置适当的限制时，我遇到了一些问题。

我定义add_voxels函数以便立即从np.array输入的立方体位置显示体素：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import itertools

def add_voxels(true_ids, ax):
    shape_of_filled = true_ids.max(axis=0) + 1  # shape of building
    filled = np.zeros(shape_of_filled)
    for n in true_ids:
        filled[n] = 1
    x, y, z = np.indices(np.array(shape_of_filled) + 1)
    return ax.voxels(x,y,z, filled)```

Then use it to plot my two clouds of cubes:

fig = plt.gcf()  # get a reference to the current figure instance
ax = fig.gca(projection='3d')  # get a reference to the current axes instance
cubecloud1 = np.array(list(itertools.product(range(2,4), range(2,4), range(2,4))))
cubecloud2 = np.array(list(itertools.product(range(4,7), range(4,7), range(4,7))))
add_voxels(cubecloud2, ax)
add_voxels(cubecloud1, ax)
plt.show()

它会导致体素位置显示的不良限制：

我希望所有组件都显示在正确的边界框中，如下所示：

或者，至少，这个（假设边界框也包括不可见的体素）：

标签： pythonmatplotlibvoxel

解决方案

我只能通过明确设置轴限制来完成这项工作：

# [...]
faces2 = add_voxels(cubecloud2, ax)
faces1 = add_voxels(cubecloud1, ax)
points = list(faces1.keys()) + list(faces2.keys())
data = list(zip(*points))
xmin = min(data[0])
xmax = max(data[0])
ymin = min(data[1])
ymax = max(data[1])
zmin = min(data[2])
zmax = max(data[2])
ax.set_xlim3d(xmin, xmax)
ax.set_ylim3d(ymin, ymax)
ax.set_zlim3d(zmin, zmax)
plt.show()

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