在python中使用vtkpcanalysisfilter进行统计形状建模

Question

我试图用vtk建立一个统计形状模型。Procrustes对齐和主成分分析函数已经在vtk中可用，并且有python示例。但是，我很难从vtkPCAAnalysisFilter（）访问结果。在

具体地说，我试着以我在vtk.org网站网站。我已经产生了3个文本文件，其中包括一个形状轮廓上一些点的坐标。然后，我将这些点转换为vtkPolyData，然后执行ProcrustesAlignment，然后执行PCA：

#ProcrustesAlignment
group = vtk.vtkMultiBlockDataGroupFilter()
group.AddInputData(poly_1)
group.AddInputData(poly_2)
group.AddInputData(poly_3)
procrustes = vtk.vtkProcrustesAlignmentFilter()
procrustes.SetInputConnection(group.GetOutputPort())
procrustes.GetLandmarkTransform().SetModeToSimilarity()
procrustes.Update()

#PCA filter
pca = vtk.vtkPCAAnalysisFilter()
pca.SetInputConnection(procrustes.GetOutputPort())
pca.Update()

#displaying the most important eigenvalues 
EVNo = pca.GetModesRequiredFor(0.98)
for j in range (0,EVNo):
    print pca.GetEvals().GetValue(j)

但是，我无法访问PCA产生的特征向量。另外，如何在文件中写入平均模型节点。最后，我如何得到一个新的“测试”形状所需的系数（我想我应该使用pca.GetShapeParameters（shapea，params，2），但是如何将结果写到某个地方呢。在本例中，我使用了以下部分来实现PCA结果的可视化：

^{pr2}$

但是，我仍然对定义的“params”和“shapea”感到困惑。在

任何帮助都将不胜感激。在

谢谢