如何解决将3d numpy数组转换为网格时出现“ RuntimeError:在给定的iso值处找不到曲面”时出错
程序将分割给定的CT扫描。我创建了一个深度学习模型来做到这一点。我在python中将CT扫描读取为.nrrd文件,并将其转换为numpy数组,然后在此基础上训练了我的模型。与使用该模型相比,我预测了一个正确的numpy数组。当我尝试将此3d numpy数组转换为网格并最终转换为.stl格式时,就会发生此问题。
predImg = predictVolume(imgTarget)
vertices,faces,_,_ = marching_cubes_lewiner(predImg)
def dataToMesh(vert,faces):
mm = mesh.Mesh(np.zeros(faces.shape[0],dtype=mesh.Mesh.dtype))
for i,f in enumerate(faces):
for j in range(3):
mm.vectors[i][j] = vert[f[j],:]
return mm
mm = dataToMesh(vertices,faces)
mm.save('tooth-segmented.stl')
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