시각화(3D) > 정사각형 원추(격자 모양의 디폴트로 구성) > GitHub+STL 렌더링의 디스플레이 >make_cubeGroup_180520.py v0.1

작업 환경

GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 16.04.4 LTS desktop amd64
TensorFlow v1.7.0
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 3.5.2
IPython 6.0.0 -- An enhanced Interactive Python.
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4) 5.4.0 20160609
GNU bash, version 4.3.48(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu)
scipy v0.19.1
geopandas v0.3.0
MATLAB R2017b (Home Edition)
ADDA v.1.3b6
gnustep-gui-runtime v0.24.0-3.1
PyMieScatt v1.7.0

연관

Ref1. geometry(3D)>격자형 디폴드로 정사각추의 내부를 채우기>volfil_tetrahedron_180519.py>v0.1｜결과 가시화｜v0.2:Numpy 파일로 출력

Ref2. 시각화(3D) > GitHub > STL > Cube 디스플레이 > STL Writer 사용 > 방향에 따라 면을 표시하지 않음 > 그리지 않음 조건: 교점은 시계 방향으로 회전합니다.

Ref3. 시각화 > GitHub 표시 > STL > Cube > STL Writer 사용

GitHub STL 렌더링

환경에 관계없이 Ref1 구현 결과를 렌더링합니다.
Unity 렌더링을 사용하여 최대 52만 개를 시도했습니다.
단위/geometry>droxtal 디스플레이>v0.4>13만 개droxtal 디스플레이/52만 개
그러나 유니티가 없는 환경에서도 열람할 수 있다면 장래의 참조성은 더욱 높아질 것이다.
GitHub STL 렌더링의 경우 열람할 수 있는 환경이 넓어집니다.

활동 개요

Ref1의 v0.2 정사각추 디폴드를 사용하여volumetric filling 파일 생성

출력 파일:dipole_180520.res

다음 코드에 따라 STL 파일 형식으로 설정

출력 파일: cubeGroup_180520_t0950.stl

STL 파일push를 GitHub 저장소로 가져옵니다

1단계 출력 파일:dipole_180520.res

형식은 다음과 같다.
run

$ head dipole_180520.res 
-9.0000000 -9.0000000 9.0000000
-9.0000000 -6.0000000 6.0000000
-9.0000000 -3.0000000 3.0000000
-9.0000000 0.0000000 0.0000000
-9.0000000 3.0000000 -3.0000000

volumetric filling 중인 디폴트의 좌표를 표시합니다.

STL 파일로 변환

STL 파일로 변환할 때 STL Writer를 사용합니다.
그러나 STL Writer가 그대로 유지되는 경우 GitHub의 렌더링에 문제가 있으므로 수정(Ref.2 참조)
STL Writer의 예제에서는 Ref.3을 참조했습니다.
make_cubeGroup_180520.py

import numpy as np
import sys

import STLWriter as STLWR
# STLWriter
# code from
# http://code.activestate.com/recipes/578246/
# by Manfred Moitzi
# (renamed as STLWriter.py from recipe-578246-1.py)

#

'''
v0.1 May, 20, 2018
  - read dipole positions from [IN_FILE]
  - add python_list_add()
  - get_cube() takes [size] arg
  - add make_cubeGroup()
'''


def python_list_add(in1, in2):
    wrk = np.array(in1) + np.array(in2)
    return wrk.tolist()


def make_cubeGroup():
    def get_cube(size=3, origin=[0, 0, 0]):
        # cube corner points
        s = size
        p1 = python_list_add(origin, (0, 0, 0))
        p2 = python_list_add(origin, (0, 0, s))
        p3 = python_list_add(origin, (0, s, 0))
        p4 = python_list_add(origin, (0, s, s))
        p5 = python_list_add(origin, (s, 0, 0))
        p6 = python_list_add(origin, (s, 0, s))
        p7 = python_list_add(origin, (s, s, 0))
        p8 = python_list_add(origin, (s, s, s))

        print(p1)

        # define the 6 cube faces
        # faces just lists of 3 or 4 vertices
        #
        # [NOTE]
        # vertices must be defined [anticlockwise] to be seen on GitHub
        # otherwise, the face is not drawn
        #
        return [
            [p1, p3, p7, p5],  # bottom
            [p1, p5, p6, p2],  
            [p5, p7, p8, p6],
            [p7, p3, p4, p8],  # rear 
            [p1, p2, p4, p3],  # left            
            [p2, p6, p8, p4],
        ]

    IN_FILE = 'dipole_180520.res'  # from [volfil_tetrahedron_180519.py] v0.2
    OUT_FILE = 'cubeGroup_180520_t0950.stl'
    DIPOLE_SIZE = 5

    with open(IN_FILE, 'rb') as rfp:
        dipoles = np.genfromtxt(IN_FILE)

    with open(OUT_FILE, 'wb') as wfp:
        writer = STLWR.Binary_STL_Writer(wfp)

        for adipole in dipoles:
            cube = get_cube(DIPOLE_SIZE, adipole)
            writer.add_faces(cube)

        writer.close()
    print('OUT:', OUT_FILE)

if __name__ == '__main__':
    make_cubeGroup()

실행 예

run

$ python3 make_cubeGroup_180520.py
...
[9.0, 0.0, 0.0]
[9.0, 3.0, 3.0]
[9.0, 6.0, 6.0]
[9.0, 9.0, 9.0]
OUT: cubeGroup_180520_t0950.stl

작성된 파일은 다음과 같습니다.
cubeGroup_180520_t0950.stl @ GitHub
디폴트의 수는 119입니다.
이 환경 (첫 번째 기록) 에서 회전 작업을 할 때 응답이 매우 빠르다.