イメージカーソルフィルタの例

UserDefinedフィルタを使用して抽出し，特殊な位置を示すために，データに十字型のカーソルを描画します．

カーソルを作成するには，UserDefinedフィルタ ImageCursor3D を使用します．ガウスデータフィールドはカーソルで描画され，ImagePlaneWIdgetモジュールを使用して視覚化されます．

ImageCursor3Dは，UserDefinedの多くの使用例の1つであり，では使用されないTVTKフィルタを使用できます．詳細については， UserDefined フィルタの使用 を参照してください．また，UserDefinedフィルタを使用する他の例は， Mriの例 および Tvtkセグメンテーションの例 にあります．

MayaviパイプラインでUserDefinedフィルタを選択すると，追加のフィルタを簡単に検索できます． TVTK class chooser というダイアログが表示され，目的のアクションやプロパティを検索するための Search フィールドが表示されます．たとえば， cursor を検索すると，Cursor3DとImageCursor3Dを含む複数のフィルタが返されます．一般的には，TVTK ImageDataデータセットに作用するTVTKフィルタの名前は， Image (ImageDataは，たとえば mlab.pipeline.scalar_field によって作成されたVTKデータセットのタイプです．VTKデータセットの詳細は， Mayaviでのデータ表現 を参照してください)で始まります．UserDefinedフィレットをインタラクティブに追加するためのダイアログでは， ImageCursor3D を選択できます．ダイアログの Class name フィールドでフィルタ名を選択すると，フィルタのドキュメントが表示されます．

Pythonソースコード: image_cursor_filter.py

# Authors: Emmanuelle Gouillart <emmanuelle.gouillart@normalesup.org>
# and Gael Varoquaux <gael.varoquaux@normalesup.org>
# Copyright (c) 2009, Enthought, Inc.
# License: BSD Style.


from mayavi import mlab
import numpy as np

# Define Gaussian data field
x, y, z = np.ogrid[0:1:40j, 0:1:40j, 0:1:40j]
sig = 0.5
center = 0.5
g = np.exp(-((x-center)**2 + (y-center)**2 + (z-center)**2)/(2*sig**2))

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mlab.figure(fgcolor=(0, 0, 0), bgcolor=(1, 1, 1))

# Define the cursor
s = mlab.pipeline.scalar_field(g)
cursor = mlab.pipeline.user_defined(s, filter='ImageCursor3D')

# The TVTK filter used by Mayavi is accessible as the '.filter'
# attribute of the Mayavi filtered returned by user_defined.
# We can set the graphical properties of the cross via attributes of
# cursor.filter, and not of cursor itself. Here cursor is a Mayavi filter,
# that is an object that inserts in the Mayavi pipeline, whereas
# cursor.filter is the TVTK filter that actually does the work.

# Put the cursor at the center of the field volume (default is (0, 0, 0))
cursor.filter.cursor_position = np.array([20, 20, 20])
# Define the value of the cursor (default is 255) so that there is
# enough contrast between the cursor and the data values in the neighbourhood
# of the cursor. The cursor value is within the data value range so that
# the contrast of the data is not altered.
cursor.filter.cursor_value = 0
# Define the radius of the cross (the extent of the cross is 2xcursor_radius)
cursor.filter.cursor_radius = 10


# Display data and cursor using an image_plane_widget that intersects the
# cursor.
ipw = mlab.pipeline.image_plane_widget(cursor, plane_orientation='x_axes',
            slice_index=20)

# View
mlab.colorbar()
mlab.view(15, 70, 100, [20, 20, 20])
mlab.show()