从导入stl网格mpl_toolkits mplo进口t3d from matplotlib import pyplot #Python 3.7 from numpy import linalg as LA import math import numpy as np import timeit def Gefährdungserkennung(): figure = pyplot.figure() axes = mplot3d.Axes3D(figure) start_time = timeit.default_timer() # Lade die STL files: torso = mesh.Mesh.from_file('45_grad_blech_5mm.stl') # THIS GETS AN Errno2 Error # Linienplot, nur 2 der 3 Linien des Dreiecks in blau: axes.add_collection3d(mplot3d.art3d.Line3DCollection(torso.vectors)) # Flächenplot in hellgrau: axes.add_collection3d(mplot3d.art3d.Poly3DCollection(torso.vectors, facecolors='gray', alpha = 0.2)) # Von der Matrix zu einem Vektor: scale = torso.points.flatten() #Macht die Matrix zu einem Vektor axes.auto_scale_xyz(scale, scale, scale) #Skaliert die Achsen im Plot # Die farbige Eckpunkte der unterschiedlichen Dreiecke: #axes.scatter3D(torso.x[2,:], torso.y[2,:], torso.z[2,:], color='red', s=100) #axes.scatter3D(torso.x[4,:], torso.y[4,:], torso.z[4,:], color='green', s=100) #axes.scatter3D(torso.x[6,:], torso.y[6,:], torso.z[6,:], color='purple', s=100) #axes.scatter3D(torso.x[5,:], torso.y[5,:], torso.z[5,:], color='orange', s=100) #axes.scatter3D(torso.x[1,:], torso.y[1,:], torso.z[1,:], color='black', s=100) #axes.scatter3D(torso.x[0,:], torso.y[0,:], torso.z[0,:], color='yellow', s=100) # Namen der Achsen: axes.set_xlabel('x') axes.set_ylabel('y') axes.set_zlabel('z') # Zeig den Plot in der Console an: #pyplot.show() # Zähle die Anzahl der Dreiecke = cT: cT = np.size(torso.attr) # Lege eine Vergleichsliste an: vergleichsListe = [] # Vergleiche alle Eckpunkt des ersten Dreiecks mit jeden Punkt von jeden anderen Dreieck: for l in range(0,cT): #Iteriere durch alle Dreiecke 0 bis 5 for k in range(0,3): #Iteriere von Punkt 1 bis Punkt 3 des ersten Dreiecks for i in range(l+1,cT): #Iteriere durch die Zeilen, bei Zeile 1 angefangen for j in range(0,3): #Iteriere die x,y,z-Werte der Punkte if torso.points[l,3*k] == torso.points[i,3*j] and torso.points[l,3*k+1] == torso.points[i,3*j+1] and torso.points[l,3*k+2] == torso.points[i,3*j+2]: winkel = np.dot(torso.normals[l,:],torso.normals[i,:])/(LA.norm(torso.normals[l,:])*LA.norm(torso.normals[i,:])) winkel = math.acos(round(winkel,6)) winkel = np.rad2deg(winkel) if winkel !=0: winkel = 180 - winkel if winkel < 90: print("Dreieck " + str(l) + " und Dreieck " + str(i) + " besitzen einen gleichen Punkt.") print("Winkel: " +str(winkel)) vergleichsListe.append([l,i,torso.points[l,3*k],torso.points[l,3*k+1],torso.points[l,3*k+2],winkel]) # um auf die Liste zuzugreifen: #vergleichsListe[i][j] vergleichsArray = np.array(vergleichsListe) # benötigte Liste für Dreiecke mit zwei gleichen Punkten: removeZeilenliste = [] # Kanten mithilfe zweier Punkte detektieren: kantenListe = [] cK = np.size(vergleichsArray,0) #zähle Zeilenanzahl des vergleichsArrays = cK for l in range(0,cK-1): #Zeile for k in range(l+1,cK): #zweiter Wert der Zeile if vergleichsArray[l,0] == vergleichsArray[k,0] and vergleichsArray[l,1] == vergleichsArray[k,1]: #Identische Dreiecksbezeichnungen finden kantenListe.append([vergleichsArray[l,0],vergleichsArray[k,1],vergleichsArray[l,2],vergleichsArray[l,3],vergleichsArray[l,4],vergleichsArray[k,2],vergleichsArray[k,3],vergleichsArray[k,4],vergleichsArray[k,5]]) vx = [kantenListe[-1][2],kantenListe[-1][5]] #x-Wert vy = [kantenListe[-1][3],kantenListe[-1][6]] #y-Wert vz = [kantenListe[-1][4],kantenListe[-1][7]] #z-Wert axes.plot3D(vx,vy,vz, 'red', linewidth = 3) #gefährliche Kanten plotten removeZeilenliste.append(l) removeZeilenliste.append(k) axes.scatter3D(vx,vy,vz, color='red', s=100) #gefährliche Eckpunkte der Kanten plotten kantenArray = np.array(kantenListe) #Liste als Array abspeichern cR = np.size(removeZeilenliste) #zähle Zeilenanzahl der removeZeilenliste = cR removeZeilenliste.sort(reverse=True) #Ordne die Dreiecksbezeichnung absteigend punktArray = vergleichsArray #Einführung des punktArray for l in range(0,cR): #lösche alle doppelten Dreiecksbezeichungen und deren Werte aus dem punktArray punktArray = np.delete(punktArray,(removeZeilenliste[l]), axis = 0) if np.size(punktArray) !=0: #falls die Größe des punktArray's nicht leer ist, plotte Eckpunkte axes.scatter3D(punktArray[:,2],punktArray[:,3],punktArray[:,4], color='red', s=100) pyplot.show() print('Rechenzeit',timeit.default_timer()- start_time, 'in Sekunden')