Выпуклые процедуры корпуса в scipy.spatial возвращают мне мой первоначальный набор точек

Question

У меня есть набор точек и хочу найти выпуклый корпус. Когда я передаю их в scipy.spatial (ConvexHull или Delaunay), я просто возвращаю исходный набор точек. По конструкции это не должно быть так.

Вот точки в виде маринованного массива. Мой код приведен ниже:

import pickle
from scipy import spatial
import matplotlib.pyplot as plt

points = pickle.load( open( "points.p", "rb" ) )

hullpoints = spatial.ConvexHull(points).points


# plot points
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], 'r.') # original points
ax.plot(hullpoints[:, 0], hullpoints[:, 1], hullpoints[:, 2], 'r.') # convex hull of points


# set labels and show()
ax.set_xlabel('Player 1')
ax.set_ylabel('Player 2')
ax.set_zlabel('Player 3')
plt.show()

Очевидно, что некоторые из этих точек являются внутренними по отношению к выпуклой оболочке и должны быть удалены через пространственный. Выпуклый Hull(точки) или пространственный. Делоне (точки), как это сделано в приведенных здесь двухмерных примерах.

Кто-нибудь знает, почему я возвращаю исходный набор очков? Я мог бы грубой силой найти внешние точки и построить только те (конечная цель - поверхностный график для внешней формы, аппроксимированной точками), но кажется, что scipy.spatial должен быть в состоянии сделать это.

Answer 1

Вы используете .points атрибут, который возвращает вам входные баллы. Попробуйте использовать .simplices вместо этого атрибут, который дает вам "точки, образующие упрощенные грани выпуклой оболочки".

Смотрите документацию для получения дополнительной информации.