### 使用 `trimesh` 和 `matplotlib` 绘制坐标系并标注数值 在 `trimesh` 中结合 `matplotlib` 进行 3D 可视化是一种常见做法，尤其适合需要标注坐标轴数值的场景。虽然 `trimesh` 本身主要用于网格处理和几何分析，但其与 `matplotlib` 的结合可以实现基本的 3D 图形渲染和标注功能。 #### 创建坐标系模型 首先，使用 `trimesh.creation.axis` 生成一个坐标系模型，该模型包含 X、Y、Z 三个轴的线段和原点标记。通过设置 `length` 参数控制坐标轴长度，`origin_size` 控制原点标记的大小 [^1]。 ```python import trimesh import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建坐标系模型 axis = trimesh.creation.axis(length=1.0, origin_size=0.05) ``` #### 可视化坐标系并添加数值标注 接下来，使用 `matplotlib` 的 `Axes3D` 对象将坐标系的几何信息绘制出来，并在指定位置添加坐标轴的数值标注。通过 `ax.plot` 方法绘制坐标轴线段，并使用 `ax.text` 方法在坐标轴末端添加数值标签 [^1]。 ```python # 创建3D绘图窗口 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 提取坐标系线段数据 lines = axis.geometry['edges'] vertices = axis.geometry['vertices'] # 绘制坐标轴线段 for line in lines: start, end = vertices[line] ax.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], [start[2], end[2]], color='black') # 添加坐标轴标签 ax.text(1.1, 0.0, 0.0, 'X', color='red') ax.text(0.0, 1.1, 0.0, 'Y', color='green') ax.text(0.0, 0.0, 1.1, 'Z', color='blue') # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-1.5, 1.5]) ax.set_ylim([-1.5, 1.5]) ax.set_zlim([-1.5, 1.5]) # 显示图形 plt.show() ``` #### 自定义坐标轴颜色 `trimesh` 提供了对坐标轴颜色的自定义功能。可以通过修改 `axis.geometry['vertex_colors']` 来为不同轴的线段设置颜色。例如，可以分别为 X、Y、Z 轴设置红色、绿色和蓝色 [^1]。 ```python # 自定义坐标轴颜色 colors = { 'X': [255, 0, 0], # 红色 'Y': [0, 255, 0], # 绿色 'Z': [0, 0, 255], # 蓝色 } # 修改顶点颜色 vertex_colors = axis.geometry['vertex_colors'] for i, line in enumerate(lines): start_idx, end_idx = line if i < 2: # X轴 vertex_colors[start_idx] = colors['X'] vertex_colors[end_idx] = colors['X'] elif i < 4: # Y轴 vertex_colors[start_idx] = colors['Y'] vertex_colors[end_idx] = colors['Y'] else: # Z轴 vertex_colors[start_idx] = colors['Z'] vertex_colors[end_idx] = colors['Z'] axis.geometry['vertex_colors'] = vertex_colors ``` #### 坐标系的旋转和平移 `trimesh` 支持通过变换矩阵对坐标系进行旋转和平移操作。例如，使用 `trimesh.transformations` 模块创建变换矩阵，并将其应用到坐标系模型上 [^1]。 ```python import trimesh.transformations as tf # 创建旋转和平移变换矩阵 rotation = tf.rotation_matrix(angle=np.radians(45), direction=[0, 0, 1]) translation = tf.translation_matrix([1.0, 1.0, 1.0]) # 应用变换 axis.apply_transform(rotation) axis.apply_transform(translation) ``` #### 完整示例代码 ```python import trimesh import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import trimesh.transformations as tf import numpy as np # 创建坐标系模型 axis = trimesh.creation.axis(length=1.0, origin_size=0.05) # 自定义坐标轴颜色 colors = { 'X': [255, 0, 0], # 红色 'Y': [0, 255, 0], # 绿色 'Z': [0, 0, 255], # 蓝色 } # 修改顶点颜色 lines = axis.geometry['edges'] vertices = axis.geometry['vertices'] vertex_colors = axis.geometry['vertex_colors'] for i, line in enumerate(lines): start_idx, end_idx = line if i < 2: # X轴 vertex_colors[start_idx] = colors['X'] vertex_colors[end_idx] = colors['X'] elif i < 4: # Y轴 vertex_colors[start_idx] = colors['Y'] vertex_colors[end_idx] = colors['Y'] else: # Z轴 vertex_colors[start_idx] = colors['Z'] vertex_colors[end_idx] = colors['Z'] axis.geometry['vertex_colors'] = vertex_colors # 创建旋转和平移变换矩阵 rotation = tf.rotation_matrix(angle=np.radians(45), direction=[0, 0, 1]) translation = tf.translation_matrix([1.0, 1.0, 1.0]) # 应用变换 axis.apply_transform(rotation) axis.apply_transform(translation) # 创建3D绘图窗口 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制坐标轴线段 lines = axis.geometry['edges'] vertices = axis.geometry['vertices'] for line in lines: start, end = vertices[line] ax.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], [start[2], end[2]], color='black') # 添加坐标轴标签 ax.text(1.1, 0.0, 0.0, 'X', color='red') ax.text(0.0, 1.1, 0.0, 'Y', color='green') ax.text(0.0, 0.0, 1.1, 'Z', color='blue') # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-1.5, 2.5]) ax.set_ylim([-1.5, 2.5]) ax.set_zlim([-1.5, 2.5]) # 显示图形 plt.show() ``` ---