如何创建具有不同参数的密件抄送晶格，并用此生成的晶格替换.stl正文

问题描述

我首先要说这是我的第一个Python项目，我在Matlab上要好得多，所以请多多包涵。我的项目是创建一个切片程序，该程序将使用任何.stl主体并将其替换为任何（现在为bcc）晶格或其他几何表示形式，并创建G代码以在Elegoo Mars [投影]型打印机上进行打印。最终，可以对切片机进行修改，使其也可以在基于激光的打印机上使用。

我打算通过从一个简单的多维数据集（body1.stl）开始并将其替换为具有相同边界的晶格来实现此目的，但是我所做的工作必须适用于我可能打印的任何形状。 / p>

因此，我的第一步是用具有不同XYZ长度的BCC晶格替换多维数据集（body1.stl）。 看来我可以使用以下代码创建BCC晶格来创建顶点：

vh0 = mesh.add_vertex([0,0])
vh1 = mesh.add_vertex([2,0])
vh2 = mesh.add_vertex([0,2,0])
vh3 = mesh.add_vertex([2,0])

vh4 = mesh.add_vertex([0,2])
vh5 = mesh.add_vertex([2,2])
vh6 = mesh.add_vertex([0,2])
vh7 = mesh.add_vertex([2,2])

vh8 = mesh.add_vertex([1,1,1])

所以我的问题是：

1. 将这些网格顶点与矢量连接起来的正确方法是什么？以及如何为这些向量分配特定的直径？
2. 是否有更好的方法来创建这些顶点？
3. 如何有效地将其图案化以适合任何.stl主体？
4. 一旦图案化，如何使用.stl主体修剪BCC向量？如何为新顶点分配一个特定的名称，以便可能关闭网格并没有悬空的支腿？
5. 修剪前更改X，Y，Z尺寸比例的最佳方法是什么？

这是我用来在进行任何修改之前读入并可视化.stl文件的代码：

import numpy
from stl import mesh

# Using an existing stl file:
your_mesh = mesh.Mesh.from_file('body1.stl')

# Or creating a new mesh (make sure not to overwrite the `mesh` import by
# naming it `mesh`):
# VERTICE_COUNT = 100
# data = numpy.zeros(VERTICE_COUNT,dtype=mesh.Mesh.dtype)
# your_mesh = mesh.Mesh(data,remove_empty_areas=False)

# The mesh normals (calculated automatically)
your_mesh.normals
# The mesh vectors
your_mesh.v0,your_mesh.v1,your_mesh.v2
# Accessing individual points (concatenation of v0,v1 and v2 in triplets)
assert (your_mesh.points[0][0:3] == your_mesh.v0[0]).all()
assert (your_mesh.points[0][3:6] == your_mesh.v1[0]).all()
assert (your_mesh.points[0][6:9] == your_mesh.v2[0]).all()
assert (your_mesh.points[1][0:3] == your_mesh.v0[1]).all()

# your_mesh.save('new_stl_file.stl')

from stl import mesh
from mpl_toolkits import mplot3d
from matplotlib import pyplot

# Create a new plot
figure = pyplot.figure()
axes = mplot3d.Axes3D(figure)

# Load the STL files and add the vectors to the plot
your_mesh = mesh.Mesh.from_file('body1.stl')
axes.add_collection3d(mplot3d.art3d.Poly3DCollection(your_mesh.vectors))

# Auto scale to the mesh size
scale = your_mesh.points.flatten()
axes.auto_scale_xyz(scale,scale,scale)

# Show the plot to the screen
pyplot.show()

谢谢， -艾丽·罗杰斯（Eli Rogers）

解决方法

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