凸包到体素网格

将凸包转换为体素网格的一种常见方法是使用Marching Cubes算法。以下是一个示例代码，用于将凸包数据转换为体素网格数据：

import numpy as np
from skimage.measure import marching_cubes

def convex_hull_to_voxel(convex_hull, voxel_size=0.1):
    # 计算体素网格的边长
    voxel_edge_length = int(1 / voxel_size)

    # 计算体素网格的形状
    voxel_shape = (voxel_edge_length, voxel_edge_length, voxel_edge_length)

    # 创建一个空的体素网格
    voxel_grid = np.zeros(voxel_shape, dtype=bool)

    # 计算凸包的边界框
    min_bound = np.min(convex_hull, axis=0)
    max_bound = np.max(convex_hull, axis=0)

    # 对体素网格中的每个体素进行遍历
    for i in range(voxel_edge_length):
        for j in range(voxel_edge_length):
            for k in range(voxel_edge_length):
                # 计算当前体素的中心点坐标
                voxel_center = np.array([i, j, k]) * voxel_size + voxel_size / 2

                # 判断当前体素是否在凸包内部
                if (min_bound <= voxel_center).all() and (voxel_center <= max_bound).all():
                    # 如果在内部，将体素置为True
                    voxel_grid[i, j, k] = True

    # 使用Marching Cubes算法将体素网格转换为三角网格
    vertices, faces, _, _ = marching_cubes(voxel_grid, level=0)

    return vertices, faces

这个示例代码中，我们首先计算了体素网格的边长和形状。然后，我们创建了一个空的体素网格，并对每个体素进行遍历。对于每个体素，我们计算其中心点坐标，并判断该点是否在凸包内部。如果在内部，我们将对应的体素置为True。最后，我们使用Marching Cubes算法将体素网格转换为三角网格，返回顶点和面片数据。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要根据自己的具体需求进行修改和优化。