将 .ply 点云或模型数据进行 Elevation 着色并可视化渲染的完整流程

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前置代码 加载ply文件

vtkNew<vtkPLYReader> reader;
reader->SetFileName(filePath.toStdString().c_str());
reader->Update();
polyData = reader->GetOutput();

// 获取包围盒 (Bounds)
double bounds[6];
_poly_data->GetBounds(bounds);
// 计算模型中心
double center[3] = {
  (bounds[0] + bounds[1]) / 2.0,
  (bounds[2] + bounds[3]) / 2.0,
  (bounds[4] + bounds[5]) / 2.0};

// 将整个模型向反方向移动，使其中心点对齐原点
vtkNew<vtkTransform> transform;
transform->Translate(-center[0], -center[1], -center[2]);

🟦 1. 使用 ElevationFilter 给模型上色（根据 Z 值）

vtkNew<vtkElevationFilter> elevationFilter;
elevationFilter->SetInputConnection(transformFilter->GetOutputPort());
elevationFilter->SetLowPoint(0, 0, bounds[4] - center[2]);
elevationFilter->SetHighPoint(0, 0, bounds[5] - center[2]);
elevationFilter->Update();

• vtkElevationFilter 会根据模型每个点在 Z 轴方向的位置 生成一个标量值（类似“高度”）。
• LowPoint 和 HighPoint 设置了 Z 轴范围，这里用了 bounds[4/5] - center[2] 是因为模型已经被平移到以原点为中心。
• 输出数据中每个点都带上了一个“Z 值标量”，用于后续着色。

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🟩 2. 构造 Jet 风格的 Lookup Table（颜色映射表）

 // Jet 颜色映射（蓝→青→绿→黄→红）非线性 Jet LUT
    vtkNew<vtkLookupTable> colorLookupTable;
    colorLookupTable->SetNumberOfTableValues(256);
    double scalarRange[2];
    elevationFilter->GetOutput()->GetScalarRange(scalarRange);
    colorLookupTable->SetRange(scalarRange);
    // colorLookupTable->SetRange(-50, 50); // 固定范围，确保色差
    for (int i = 0; i < 256; ++i)
    {
        double t = i / 255.0;

        // 非线性调整 t，使得颜色中段更密集，末端压缩
        double gamma = 0.7; // 越小，中间越突出（类似 CloudCompare），可尝试 0.6 ~ 0.8
        t = std::pow(t, gamma);

        // Jet 调色映射（与 CloudCompare 相似的分布）
        double r = std::clamp(1.5 - std::abs(4.0 * t - 3.0), 0.0, 1.0);
        double g = std::clamp(1.5 - std::abs(4.0 * t - 2.0), 0.0, 1.0);
        double b = std::clamp(1.5 - std::abs(4.0 * t - 1.0), 0.0, 1.0);

        colorLookupTable->SetTableValue(i, r, g, b);
    }
    colorLookupTable->Build();

• 构造了一个 Jet 风格 的颜色映射（蓝→青→绿→黄→红），类似于 CloudCompare 的配色。
• 使用了 gamma=0.7 进行非线性压缩，使颜色分布更集中在中间（增加色彩层次感）。
• 范围固定为 [-50, 50]，也就是说，无论模型多高，色差都按这个范围来映射，这是为了防止模型过扁而无法显著看到颜色过渡。

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🔷 3. 点变为可渲染的 Vertex 图元

auto vertexGlyphFilter = vtkSmartPointer<vtkVertexGlyphFilter>::New();
vertexGlyphFilter->AddInputData(elevationFilter->GetOutput());
vertexGlyphFilter->Update();

• 给模型添加点拓扑（将点转换为可渲染的 vtkVertex），如果省略这一段，纯点云将无法显示。

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🔶 4. 构造映射器，设置颜色 LUT 和标量范围

auto mapper = vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper>::New();
mapper->SetInputConnection(vertexGlyphFilter->GetOutputPort());
mapper->SetScalarRange(elevationFilter->GetOutput()->GetScalarRange());
mapper->SetLookupTable(colorLookupTable);
mapper->SetColorModeToMapScalars();
mapper->ScalarVisibilityOn();
mapper->Update();

• 设置输入数据、颜色映射表。
• 使用 ElevationFilter 输出的 Z 值作为“标量值”，根据 LUT 显示颜色。
• SetScalarRange(...) 确保 mapper 知道颜色范围如何对应到颜色表中。

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🟥 5. 创建并设置 Actor

ply_point_actor_ = vtkSmartPointer<vtkActor>::New();
ply_point_actor_->SetMapper(mapper);
ply_point_actor_->GetProperty()->SetPointSize(point_size_edit_->text().toInt());

• 使用上面的 Mapper 创建可渲染的 Actor。
• SetPointSize(...) 设置点大小，读取自 UI 控件（point_size_edit_），用户可调。

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⚙️ 6. 清除旧场景并渲染新模型

renderer_->RemoveAllViewProps();           // 移除旧的内容
renderer_->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);    // 设置白色背景
renderer_->AddActor(ply_point_actor_);     // 添加新Actor
addCoordinateAxes();                       // 添加坐标轴
addBoundingBox(transformFilter->GetOutput()); // 添加包围盒
renderer_->ResetCamera();                  // 相机重置
renderWindow_->Render();                   // 执行渲染
m_pScene->update();                        // 通知 UI 更新（Qt）

• 将新的 actor 放入渲染器中，刷新场景。
• 添加坐标轴与包围盒用于辅助显示。
• 调用 ResetCamera() 让摄像头自动对准场景。
• 渲染窗口刷新，并通过 Qt 通知界面刷新。

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✅ 总结整体流程

步骤	说明
① ElevationFilter	为每个点生成 Z 值标量
② LookupTable	创建 Jet 风格 LUT
③ VertexGlyphFilter	点 → vtkVertex，确保可渲染
④ Mapper	设置映射、颜色 LUT、标量范围
⑤ Actor	设置点大小、构建可视化对象
⑥ Renderer	清除旧内容、添加新 Actor、刷新界面

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除了Jet 风格的 Lookup Table（颜色映射表）还有哪些常见的渲染风格

除了 Jet 风格（蓝→青→绿→黄→红）之外，VTK 和三维可视化中常见的颜色映射表（Lookup Table, LUT）还有以下几类，每种适合不同的可视化目的：

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🎨 1. Cool to Warm（冷暖色）

• 🌊🔶 蓝 → 白 → 红（低值冷色，高值暖色）
• 用途：强调数据中“高/低”对比（如温度、压力）
• VTK 内置：vtkColorTransferFunction::SetColorSpaceToDiverging() + 两端色设置

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🌈 2. Rainbow / HSV 彩虹色

• 🟥🟧🟨🟩🟦🟪 类似色相环，覆盖整个色谱
• 缺点：视觉不连续、对人眼不友好（不推荐用于严肃科学展示）
• 用途：可用于展示离散类别或艺术可视化
• VTK：vtkLookupTable::SetHueRange(0.0, 1.0);

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🌫 3. Grayscale（灰度）

• ⚫→⚪ 从黑到白

• 用途：医学图像、形状对比、打印友好

• 设置方式：

  lut->SetTableValue(i, t, t, t);  // R=G=B
  

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🌿 4. Viridis（Matplotlib 默认）

• 🌌🟢💛 深紫 → 蓝 → 青绿 → 黄绿
• 优点：感知均匀，对色盲友好
• 用途：科学绘图标准（推荐）
• 在 VTK 中可手动构造，或从 matplotlib colormap 读取 RGB 值

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🔳 5. Blackbody / Thermal / Fire

• 🔴🟡⚪ 类似热红外风格（黑→红→黄→白）
• 用于：热成像、能量密度可视化
• VTK：vtkColorTransferFunction::SetColorSpaceToRGB()，然后插值这些颜色

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🟨 6. Category / Discrete Colors（分类颜色）

• 固定 N 种颜色（适合整数 label 或分类）
• 不能用连续 ScalarRange
• 通常和 vtkUnsignedCharArray 配合使用
• 示例：红绿蓝紫等分配不同类别

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📊 7. Custom 自定义色带

• 手动设置几个关键色，插值形成 LUT

• 用法灵活：地形图、高度图、材质图等

• 例子：

  lut->SetTableValue(0, 0.0, 0.0, 0.5); // 深蓝
  lut->SetTableValue(128, 0.0, 1.0, 0.0); // 绿色
  lut->SetTableValue(255, 1.0, 1.0, 0.0); // 黄色
  

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