确定3D“轮廓式”结构由样本的 3 维矩阵形成形状
我正在尝试从 3 维样本矩阵中计算 3D 形状。我的想法是，我将有一个数据点的 3 维矩阵，每个对应的位置在 (X, Y, Z) 空间中，由此我将确定 (X, Y, Z) 中的一组 3 维形状每个轮廓数据点具有相似值的空间。与查找等值线类似，但在三维空间中除外。
谁能帮助我吗？欢迎算法参考或可重用代码（任何语言）。
预先感谢，
丹尼尔
I am trying to calculate 3D shapes out of a 3 dimensional matrix of samples. My idea is that I would have a 3 dimensional matrix of data points, with each corresponding location in (X, Y, Z) space, and from this I would determine a set of 3 dimensional shapes in the (X, Y, Z) space that each outline data points of similar values. Something similar to finding isolines, except in three dimensions.
Can anyone help me? Algorithm references or reusable code (in any language) welcome.
Thanks in advance,
Daniel
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评论（2）
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听起来像是行进立方体的工作。另请参阅此链接
Sounds like a job for Marching cubes. Also, see this link