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Où obtenir le module GRASS r3.out.vtk ?


Je recherche le module GRASS r3.out.vtk. Il figure sur le manuel GRASS GIS : http://grass.osgeo.org/grass64/manuals/r3.out.vtk.html

Mais il est introuvable, pas plus que r.out.vtk et v.out.vtk. Tout ce que j'ai pu trouver est un lien mort sur cette page web : http://osdir.com/ml/grass-development-gis/2005-06/msg00287.html


Voici les commandes standard de GRASS GIS :

r3.out.vtk :

r.out.vtk :

v.out.vtk :


vecteur, voxel, surface, interpolation, RST, 3D, remplissage sans données

v.vol.rst
v.vol.rst --help
v.vol.rst [-c] saisir=Nom [entrée_croisée=Nom] [wcolonne=Nom] [tension=flotter] [lisse=flotter] [lisse_colonne=Nom] [=requête_sql] [écarts=Nom] [cvdev=Nom] [carte de masque=Nom] [segmax=entier] [npmin=entier] [npmax=entier] [administrateur=flotter] [wscale=flotter] [zscale=flotter] [cross_output=Nom] [élévation=Nom] [pente=Nom] [aspect_horizontal=Nom] [aspect_vertical=Nom] [courbure=Nom] [courbure=Nom] [mcourbure=Nom] [--écraser] [--aider] [--verbeux] [--calmer] [--ui]

Drapeaux

Effectuer une procédure de validation croisée sans interpolation de volume

Autoriser les fichiers de sortie à écraser les fichiers existants

Forcer le lancement de la boîte de dialogue GUI

Paramètres

Nom de la carte des points vectoriels 3D en entrée

entrée_croisée=Nom

Nom de la carte raster de surface en entrée pour la coupe

wcolonne=Nom

Nom de la colonne contenant l'attribut w-values ​​à interpoler

tension=flotter

Paramètre de tension
Défaut: 40.

lisse=flotter

Paramètre de lissage
Défaut: 0.1

lisse_colonne=Nom

Nom de la colonne avec paramètres de lissage

=requête_sql

Conditions WHERE de l'instruction SQL sans mot-clé 'where'
Exemple : revenu < 1000 et population >= 10000

écarts=Nom

Nom de la carte des points vectoriels des écarts de sortie

Nom de la carte de points vectoriels d'erreurs de validation croisée en sortie

carte de masque=Nom

Nom de la carte raster en entrée utilisée comme masque

segmax=entier

Nombre maximum de points dans un segment
Défaut: 50

npmin=entier

Nombre minimum de points d'approximation dans un segment (>segmax)
Défaut: 200

npmax=entier

Nombre maximum de points d'approximation dans un segment (>npmin)
Défaut: 700

Distance minimale entre les points (pour supprimer des points presque identiques)

wscale=flotter

Facteur de conversion pour les valeurs w utilisées pour l'interpolation
Défaut: 1.0

zscale=flotter

Facteur de conversion pour les valeurs z
Défaut: 1.0

cross_output=Nom

Nom de la carte raster en coupe en sortie

élévation=Nom

Nom de la carte raster 3D d'altitude en sortie

pente=Nom

Nom de la carte raster 3D de magnitude de gradient en sortie

aspect_horizontal=Nom

Nom de la carte raster 3D de l'angle horizontal du gradient de sortie

aspect_vertical=Nom

Nom de la carte raster 3D de l'angle vertical du gradient de sortie

courbure=Nom

Nom pour le changement de sortie de la carte raster 3D en dégradé

courbure=Nom

Nom de la carte raster 3D de courbure de Gauss en sortie

mcourbure=Nom

Nom de la carte raster 3D de courbure moyenne en sortie


Rendu d'un scanner cérébral en 3D avec GRASS GIS 7

L'année dernière (2013), j'ai apprécié un scanner cérébral afin d'identifier un problème post-opératoire. Heureusement, rien n'a été trouvé. Étant en Italie, comme tous les patients, j'ai reçu un CD-ROM avec les données du scan : donc, de quoi jouer ! Dans cet article, je vais montrer comment facilement transformer les données de numérisation 2D dans une visualisation volumétrique (voxel).

Les données de tomodensitométrie sont au format DICOM qu'ImageMagick est capable de lire et de convertir. Sachant cela, nous avons en outre besoin des progiciels open source GRASS GIS 7 et Paraview pour faire le travail.

Tout d'abord, nous créons un nouvel emplacement GRASS XY (non projeté) pour importer les données dans :

# créez un nouvel emplacement vide (ou utilisez l'assistant d'emplacement) :
herbe70 -c

Nous commençons maintenant GRASS GIS 7 avec cet emplacement. Après avoir monté le CD-ROM, nous naviguons dans le répertoire image qui s'y trouve. Le nom du répertoire dépend du type de tomodensitomètre utilisé dans l'hôpital. Le suffixe du nom de fichier peut être .IMA.

Maintenant, nous comptons le nombre d'images, les convertissons et les importons dans GRASS GIS :

# liste et compte
LISTE=`ls -1 *.IMA`
MAX=`écho $LIST | wc -w`

# importer dans l'emplacement XY :
cours=1
pour i dans $LIST faire

# joliment imprimer les nombres à 000X pour une boucle plus facile :
curr=`echo $curr | ok ‘’`
convertir “$i” brain.$curr.png
r.in.gdal in=brain.$curr.png out=brain.$curr
r.null brain.$curr setnull=0
rm -f cerveau.$curr.png
curr=`expr $curr + 1`

À ce point toutes les coupes CT sont importées de manière ordonnée. Pour plus de plaisir, nous pouvons animer les tranches 2D dans g.gui.animation :

# saisissez sur une seule ligne :
g.gui.animation rast=`g.mlist -e séparateur rast=motif virgule=”brain*”`

L'outil permet d'exporter en GIF ou AVI animé :

Il est maintenant temps de générer un le volume:

# premier nombre de couches disponibles
g.mlist rast pat=”brain*” | wc -l

# maintenant définir la région 3D sur le nombre de couches disponibles (en nombre de profondeurs)
g.region rast=cerveau.0003 b=1 t=$MAX -p3

À ce stade, la région de calcul est correctement définie dans notre espace raster 3D. Il est temps de convertir les tranches 2D en voxels en les empilant les unes sur les autres :

# convertir les tranches 2D en tranches 3D :
r.to.rast3 `g.mlist rast pat=”brain*” sep=,` out=brain_vol

Nous pouvons maintenant regarder le volume avec GRASS GIS’ wxNVIZ ou de préférence l'extrêmement puissant Paravue. Ce dernier nécessite un export du volume au format VTK :

# récupérer des variables d'environnement
eval `g.gisenv -s`
# exportez les voxels GRASS vers VTK 3D en tant que points 3D, avec des valeurs z mises à l'échelle :
ÉCHELLE=2
g.message “Exportation au format VTK, facteur d'échelle : $SCALE”
r3.out.vtk brain_vol dp=2 elevscale=$SCALE
sortie=$_$_brain_vol_scaled$.vtk -p

Finalement, nous pouvons ouvrir ce nouveau fichier VTK dans Paraview pour exploration visuelle:

# afficher en tant que volume
# Dans Paraview : Propriétés : Appliquer les représentations d'affichage : volume etc.
paraview –data=brain_s1_vol_scaled2.vtk


O GRASSu - Les-ejk

/>2. Odstiny šedi. Obsahuje paletu stı́nů šedé, také čistou černou či bı́lou. 3. Tonované. Tento obrázek obsahuje odstı́ny dvou či vı́ce barev. Nejoblı́benějšı́ je použitı́ dvou barev.

Gromacs - Pokročilé vzdělávání ve výzkumu a aplikacích

/>komprimovaný soubor souřadnice, rychlosti, síly, energie tak často jak je specifikováno v .mdp .xtc přenosný formát souřadnic xdr knihovna pro uchovávání dat na *NIXko NFS systému (ja

Le magazine du cercle complet

/>Veškeré články obsažené v tomto magazínu jsou vydány pod licencí Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported. À znamená, e články smíte upravovat, kopírovat, distribuovat a šířit pouze .

Modèle roz&scaroníření bukových lesů výmladkového původu v severní části

/>management ohrožených a chráněných druhů organizationů v nízkých a středních lesích v soustavě NATURA 2000, projektu IGA MZLU v Brně č. 16/2008 – Vliv historického využití krajiny na současný stav lesn.

NOVÉ MAPOVÉ TECHNOLOGIE V KARTOGRAFICKÉ KOMUNIKACI

/>prožíváme (tedy na obsah). Každé nové médium pak překračuje hranice prožitku dosažené médii dosavadními a přispívá k další změně (McQuail 1999). Když technologie rozšíří jeden z našich smyslů, dojd.


DESCRIPTION BRÈVE DES DESSINS

Les objectifs, solutions techniques et effets avantageux de la présente invention qui précèdent peuvent être atteints en utilisant les dessins suivants :

FIGUE. 1 est un schéma de principe d'un système de travail automatique selon un premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 2 est un schéma structurel schématique d'une tondeuse automatique selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 3 est un schéma de composition d'un module énergétique d'une tondeuse automatique selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 4 est un diagramme de courbe d'une caractéristique de puissance de sortie d'une unité de conversion photoélectrique selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 5(une) et la fig. 5(b) sont des organigrammes de fonctionnement de la tondeuse automatique selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 5(c) est un organigramme de travail d'une tondeuse automatique selon un deuxième mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 6 est un diagramme schématique d'une trajectoire de déplacement de la tondeuse automatique selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 7 est un diagramme de courbe d'une caractéristique de décharge de batterie au lithium selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 8 est un organigramme de la formulation du temps de travail du système de travail automatique selon le premier mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 9 est un schéma structurel schématique d'un appareil d'effarouchement des oiseaux selon un autre mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 10 est un schéma structurel schématique d'un appareil de nettoyage selon un autre mode de réalisation de la présente invention

FIGUE. 11 est un diagramme schématique d'un mécanisme de connexion de panneau solaire selon un autre mode de réalisation de la présente invention et

FIGUE. 12 est un organigramme de construction d'une carte d'éclairage et de charge selon le premier et/ou le deuxième mode de réalisation de la présente invention.


Où obtenir le module GRASS r3.out.vtk ? - Systèmes d'information géographique

Nombre de commits trouvés : 68

Historique des commits - (peut être incomplet : voir le lien SVNWeb ci-dessus pour plus de détails)
DateParLa description
22 juin 2021 18:53:08
7.8.5_4
kbowling
19 juin 2021 04:48:55
7.8.5_3
lbartoletti
06 Avr 2021 14:31:07
7.8.5_3
tapis
04 mars 2021 05:18:38
7.8.5_3
lbartoletti
23 février 2021 05:58:36
7.8.5_3
lbartoletti
07 février 2021 18:14:38
7.8.5_2
lbartoletti
26 janvier 2021 14:04:01
7.8.5_1
sunpoète
13 janvier 2021 18:56:48
7.8.5
lbartoletti
16 déc. 2020 08:05:34
7.8.4_2
lbartoletti
18 novembre 2020 05:27:29
7.8.4_2
lbartoletti
17 novembre 2020 09:23:59
7.8.4_1
lbartoletti
06 oct. 2020 13:04:46
7.8.4
lbartoletti
16 sept. 2020 22:10:06
7.8.3
pkubaj
29 août 2020 07:45:41
7.8.3
lbartoletti
29 juin 2020 04:29:29
7.8.3
lbartoletti
27 juin 2020 05:00:32
7.8.3
lbartoletti
17 juin 2020 11:45:37
7.8.2_2
jrm
17 mai 2020 05:55:12
7.8.2_2
lbartoletti
06 mai 2020 16:39:12
7.8.2_1
youri
01 avr. 2020 19:59:45
7.8.2
lbartoletti (Seules les 15 premières lignes du message de validation sont affichées ci-dessus)
29 février 2020 18:24:19
7.6.1_12
lbartoletti
06 févr. 2020 19:17:32
7.6.1_11
lbartoletti
30 janv. 2020 14:17:44
7.6.1_10
écume
22 janvier 2020 06:02:25
7.6.1_9
sunpoète
14 janv. 2020 21:45:15
7.6.1_8
lbartoletti
11 déc. 2019 17:53:49
7.6.1_8
jbeich
29 sept. 2019 19:09:05
7.6.1_7
pi
28 sept. 2019 12:09:18
7.6.1_6
jbeich
26 sept. 2019 17:38:10
7.6.1_6
antoine
10 sept. 2019 05:56:07
7.6.1_6
zeiser
19 août 2019 15:35:28
7.6.1_5
jbeich
13 août 2019 16:01:59
7.6.1_4
tapis
26 juil. 2019 20:46:57
7.6.1_4
gérald
19 juil. 2019 06:25:56
7.6.1_3
lwhsu
27 juin 2019 19:57:33
7.6.1_3
sunpoète
22 avril 2019 13:16:34
7.6.1_2
gérald
12 Avr 2019 06:36:31
7.6.1_1
jbeich
11 Avr 2019 00:53:10
7.6.1
écume
09 avr. 2019 14:04:50
7.6.0_3
sunpoète
02 mars 2019 17:45:58
7.6.0_2
sunpoète
25 févr. 2019 12:47:20
7.6.0_1
baptiser
15 févr. 2019 23:53:27
7.6.0
sunpoète
02 févr. 2019 06:48:37
7.6.0
danfe
11 janv. 2019 00:36:58
7.4.4
loupe
12 déc. 2018 01:35:36
7.4.3_2
gérald
12 déc. 2018 00:15:50
7.4.3_1
jbeich
08 déc. 2018 10:12:08
7.4.3
pi
29 novembre 2018 08:39:00
7.4.1
pi
18 novembre 2018 18:35:38
7.4.0_5
antoine
11 sept. 2018 18:34:28
7.4.0_5
zeiser
09 août 2018 06:58:31
7.4.0_4
jbeich
29 juil. 2018 22:18:46
7.4.0_3
gérald
30 mai 2018 21:47:21
7.4.0_2
antoine
14 mai 2018 16:56:04
7.4.0_2
krion
18 avril 2018 13:57:43
7.4.0_1
jbeich
22 mars 2018 08:34:58
7.4.0
antoine
19 mars 2018 06:36:54
7.4.0
youri
10 mars 2018 17:46:06
7.2.2_7
gérald
19 février 2018 11:10:43
7.2.2_6
antoine
18 janvier 2018 04:11:03
7.2.2_5
jbeich
30 novembre 2017 15:50:34
7.2.2_4
tapis (Seules les 15 premières lignes du message de validation sont affichées ci-dessus)
31 oct. 2017 18:20:44
7.2.2_4
tcberner
21 octobre 2017 20:18:16
7.2.2_3
sunpoète
25 sept. 2017 00:08:17
7.2.2_2
jbeich
25 sept. 2017 00:05:06
7.2.2_1
jbeich
19 sept. 2017 14:02:14
7.2.2
loupe
10 sept. 2017 20:55:39
7.2.1_2
gérald
30 juil. 2017 14:18:29
7.2.1
pi

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Rendu d'un scanner cérébral en 3D avec GRASS GIS 7

L'année dernière (2013), j'ai apprécié un scanner cérébral afin d'identifier un problème post-opératoire. Heureusement, rien n'a été trouvé. Étant en Italie, comme tous les patients, j'ai reçu un CD-ROM avec les données du scan : donc, de quoi jouer ! Dans cet article, je vais montrer comment facilement transformer les données de numérisation 2D dans une visualisation volumétrique (voxel).

Les données de tomodensitométrie sont au format DICOM qu'ImageMagick est capable de lire et de convertir. Sachant cela, nous avons en outre besoin des progiciels open source GRASS GIS 7 et Paraview pour faire le travail.

Tout d'abord, nous créons un nouvel emplacement GRASS XY (non projeté) pour importer les données dans :

# créez un nouvel emplacement vide (ou utilisez l'assistant d'emplacement) :
herbe70 -c

Nous commençons maintenant GRASS GIS 7 avec cet emplacement. Après avoir monté le CD-ROM, nous naviguons dans le répertoire image qui s'y trouve. Le nom du répertoire dépend du type de tomodensitomètre utilisé dans l'hôpital. Le suffixe du nom de fichier peut être .IMA.

Maintenant, nous comptons le nombre d'images, les convertissons et les importons dans GRASS GIS :

# liste et compte
LISTE=`ls -1 *.IMA`
MAX=`écho $LIST | wc -w`

# importer dans l'emplacement XY :
cours=1
pour i dans $LIST faire

# joliment imprimer les nombres à 000X pour une boucle plus facile :
curr=`echo $curr | ok ‘’`
convertir “$i” brain.$curr.png
r.in.gdal in=brain.$curr.png out=brain.$curr
r.null brain.$curr setnull=0
rm -f cerveau.$curr.png
curr=`expr $curr + 1`

À ce point toutes les coupes CT sont importées de manière ordonnée. Pour plus de plaisir, nous pouvons animer les tranches 2D dans g.gui.animation :

# saisissez sur une seule ligne :
g.gui.animation rast=`g.mlist -e séparateur rast=motif virgule=”brain*”`

L'outil permet d'exporter en GIF ou AVI animé :

Il est maintenant temps de générer un le volume:

# premier nombre de couches disponibles
g.mlist rast pat=”brain*” | wc -l

# maintenant définir la région 3D sur le nombre de couches disponibles (en nombre de profondeurs)
g.region rast=cerveau.0003 b=1 t=$MAX -p3

À ce stade, la région de calcul est correctement définie dans notre espace raster 3D. Il est temps de convertir les tranches 2D en voxels en les empilant les unes sur les autres :

# convertir les tranches 2D en tranches 3D :
r.to.rast3 `g.mlist rast pat=”brain*” sep=,` out=brain_vol

Nous pouvons maintenant regarder le volume avec GRASS GIS’ wxNVIZ ou de préférence l'extrêmement puissant Paravue. Ce dernier nécessite un export du volume au format VTK :

# récupérer des variables d'environnement
eval `g.gisenv -s`
# exportez les voxels GRASS vers VTK 3D en tant que points 3D, avec des valeurs z mises à l'échelle :
ÉCHELLE=2
g.message “Exportation au format VTK, facteur d'échelle : $SCALE”
r3.out.vtk brain_vol dp=2 elevscale=$SCALE
sortie=$_$_brain_vol_scaled$.vtk -p

Finalement, nous pouvons ouvrir ce nouveau fichier VTK dans Paraview pour exploration visuelle:

# afficher en tant que volume
# Dans Paraview : Propriétés : Appliquer les représentations d'affichage : volume, etc.
paraview –data=brain_s1_vol_scaled2.vtk