vcg.tri.AnisotropicDistance

vcg.tri.AnisotropicDistance是一个计算网格模型中点之间的距离的工具，根据网格模型的各向异性属性（Anisotropic）来计算。

方法

init(self, mesh)

创建一个AnisotropicDistance对象。

参数：

• mesh: 网格模型

reset(self, mesh)

重置并关联一个新的网格模型。

参数：

• mesh: 网格模型

build(self, start_points_idxs=None)

根据所关联的网格模型，构建距离数据。如果提供了起始点的索引列表，在计算距离时将从这些点开始。

参数：

• start_points_idxs (可选): 起始点的索引列表。默认为None

min_distance(self, start_idx, end_idx)

返回从起始点到结束点的最短距离。

参数：

• start_idx: 起始点的索引
• end_idx: 结束点的索引

返回值：

• 最短距离

min_distance_and_path(self, start_idx, end_idx)

返回从起始点到结束点的最短距离及其路径。

参数：

• start_idx: 起始点的索引
• end_idx: 结束点的索引

返回值：

• 最短距离和路径，路径为点索引列表

属性

target

目标网格模型。

hop_distribution

每个点跳跃分布数组，保存网格模型各向异性属性信息。

source_points

起始点列表。

示例代码

import vcg
from vcg import algorithms
from vcg import tri
import numpy as np

mesh = vcg.Mesh("my_mesh.obj")
mesh.update_topology()

# 计算各向异性属性信息
alg = algorithms.UpdateAnisotropy()
alg.process_mesh(mesh)

# 构建距离数据
ani_dist = tri.AnisotropicDistance(mesh)
ani_dist.build()

# 计算起始点到所有点的最短距离
all_min_dists = []
for vi in range(mesh.num_vertices()):
    dist = ani_dist.min_distance(0, vi)
    all_min_dists.append(dist)

# 计算起始点到所有点的最短距离及其路径
all_min_dists_and_paths = []
for vi in range(mesh.num_vertices()):
    dist, path = ani_dist.min_distance_and_path(0, vi)
    all_min_dists_and_paths.append((dist, path))