如何从 n x 3 数据集绘制非凸曲面

R中有没有直接绘制非凸曲面的方法？

我对凸面使用了类似以下的东西，效果很好：

xyz <- cbind(y,x,z)
tbr <- t(surf.tri(xyz, delaunayn(xyz)))
rgl.triangles(xyz[tbr,1], xyz[tbr,2], xyz[tbr,3])

然而，对于非凸面，凹面区域会被填充。我认为这是函数的问题delaunayn()因为它使用Qhull不支持的库约束德劳内非凸对象的三角测量或网格生成。

任何建议表示赞赏。

P.S.

我有一个 ascii 文件形式的数据，但它有 3 列，长 225 行。提供此服务的最佳方式是什么？

数据可在：http://pastebin.com/R2p4Cf7d http://pastebin.com/R2p4Cf7d

情节的顶部应该是凹的！这是使用创建的图像persp3d()表面应该是什么样子。它是在极坐标规则网格上使用更多网格点计算的，而不是使用不规则的搭配点。

以下解决方案并不完美，但如果您有 Matlab 副本，则可以使用。

library(rgl)
library(geometry)
# Read in data - also at: http://pastebin.com/R2p4Cf7d
simDat <- read.csv("testDat.csv")
#
x   <- simDat[,1];y<-simDat[,2];z<-simDat[,3]
xyz <- cbind(simDat[,1],simDat[,2],simDat[,3])
#
triNodes <- delaunayn(xyz)
tbr1     <- t(surf.tri(xyz, triNodes ))
# Plot data from R generated triangles
open3d()
rgl.triangles(xyz[tbr1,1], xyz[tbr1,2], xyz[tbr1,3])
#
# Import data generated by Matlab function delaunay()
#  - also at: http://pastebin.com/vQV2Zaii
nodeDat_ML <- read.csv("testDatNodes.csv")
triNodes2  <- cbind(nodeDat_ML[,1], nodeDat_ML[,2], nodeDat_ML[,3],1)
#
tbr2 <- t(surf.tri(xyz, triNodes2))
# Plot data from Matlab generated triangles
open3d()
rgl.triangles(xyz[tbr2,1], xyz[tbr2,2], xyz[tbr2,3])

该代码生成以下两个表面。左图基于 R 函数 delaunayn() 生成的三角测量，右图基于 Matlab 函数 delaunay() 生成的三角测量。

Matlab 生成的数据可在以下位置获取：http://pastebin.com/vQV2Zaii http://pastebin.com/vQV2Zaii

相关的Matlab代码是：

fname = 'testDat.csv';
tt = table2array(readtable(fname)); % get data
x =  tt(:,1);y = tt(:,2);z = tt(:,3);
tri = delaunay(x,y); % the triangulation data
trisurf(tri,x(:,1),y(:,1),z(:,1)); % surface plot

结果并不完全完美，因为最终图（右）有一个虚假三角形。

我希望以上内容对遇到类似问题的人有用。