mayavi.mlab鼠标交互选取

参考链接：科学计算三维可视化—Mlab基础（鼠标选取交互操作）
mayavi.mlab官方例子：mlab: Python scripting for 3D plotting

import numpy as np
from mayavi import mlabfigure = mlab.gcf() #获取当前窗口指针figure.scene.disable_render = True
#1.小球场景初始化建立
# 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合
x1, y1, z1 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素，每个都是以为数组含10元素
red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(1,0,0),resolution=10)    #创建10个红球，位置为x1,y1,z1，分辨率为10的小球x2, y2, z2 = np.random.random((3,10))   #3行10列分给三个元素，每个都是以为数组含10元素
white_glyphs = mlab.points3d(x2,y2,z2,color=(0.9,0.9,0.9),resolution=10)    #创建10个白球# 2.选取框初始化建立
outline = mlab.outline(line_width=3)
outline.outline_mode = "cornered"
outline.bounds = (x1[0]-0.1,x1[0]+0.1,y1[0]-0.1,y1[0]+0.1,z1[0]-0.1,z1[0]+0.1,)figure.scene.disable_render = False#获取一个红色小球的所有顶点,我们只是想要知道每个小球的顶点数目而已，所以不用考虑其他
glyph_points = red_glyphs.glyph.glyph_source.glyph_source.output.points.to_array()#3.选取回调函数的结构
def piker_callback(picker): #当鼠标点击会返回一个vtk picker对象，我们将对该对象进行处理判断if picker.actor in red_glyphs.actor.actors:# 确定该小球的ID，point_id = int(picker.point_id/glyph_points.shape[0])   #picker.point_id是picker对象选取的顶点ID，glyph_points.shape[0]记录了82这个值，通过这个计算出小球的IDif point_id != -1:  #表示有红色小球被选取了#计算与此红色小球相关的坐标x,y,z = x1[point_id],y1[point_id],z1[point_id]#将外框移动到小球上outline.bounds = (x - 0.1, x + 0.1,y - 0.1, y + 0.1,z - 0.1, z + 0.1,)picker = figure.on_mouse_pick(piker_callback)
picker.tolerance = 0.01     #设置tolerance参数提高精确度mlab.title("Click on red balls")    #设置窗口的标题文字mlab.show()

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