使用C++来编写VTK项目时，就是要写自己的算法

其实，使用VTK可以使用很多种语言，比如java，python，和C++。那么为什么非要使用C++

呢？一个原因是觉得C++语言处理数据比较快，另一个原因是需要自己写算法。通过继承polyDataAlgorithm来写自己的算法，很有成就感。

比如我们写一个滤波算法，有一堆噪音的数据，然后我们想进行表面重建，显然重建后的表面不好看，因此我们先对数据进行平滑处理。数据的平滑处理有很多种方法，比如跟中模糊算法。这里我们想用一个球平均的算法，比如提取到一些数据点的坐标，然后我们采用波松方程的方法进行平均：

$\nabla^2F(x,y)=0$

我们假设X和Y是直角坐标系平面上的点，x和y的间距相同。将平面上的一个点，于它四周的四个点进行平均，然后得到这个点的数值。

我们在点（0，0）附近对F函数进行泰勒展开：

$F(\pm x,\pm y)=F(0,0)\pm \partial F/ \partial x \times \Delta x \pm \partial F/ \partial y \times \Delta y+ \partial^2F/\partial x^2+\partial^2F/\partial y^2$

假设 $\Delta x=\Delta y=\Delta x$ ,则我们可以得到

$F(x,y)=1/4(F(x+\Delta x,y)+F(x+\Delta x,y)+F(x,y+\Delta y)+F(x,y-\Delta y)).$

就用这个办法，我们取一个点的四周的四个点，将这四个点的坐标相加，然后取平均，给中间的点，成为中间这个点的坐标。

void myPolyDataMovingAverageFilter::CenterOfMass(vtkPoints *points, double center[3]){center[0]=0;center[1]=0;center[2]=0;for(vtkIdType i=0;i<points->GetNumberOfPoints();++i){double point[3];points->GetPoint(i,point);vtkMath::Add(center,point,center);}double numberOfPoints=static_cast<double>(points->GetNumberOfPoints());vtkMath::MultiplyScalar(center,1.0/numberOfPoints);
}

我们需要继承polydataalgorithm算法，然后重写requestdata方法

int myPolyDataMovingAverageFilter::RequestData(vtkInformation *request,vtkInformationVector **inputVector,vtkInformationVector *outputVector){// get inputvtkInformation *inInfo=inputVector[0]->GetInformationObject(0);vtkPolyData* input=vtkPolyData::SafeDownCast(inInfo->Get(vtkDataObject::DATA_OBJECT()));vtkInformation *outInfo=outputVector->GetInformationObject(0);vtkPolyData* output=vtkPolyData::SafeDownCast(outInfo->Get(vtkDataObject::DATA_OBJECT()));vtkSmartPointer<vtkPoints> newPoints=vtkSmartPointer<vtkPoints>::New();newPoints->SetNumberOfPoints(input->GetNumberOfPoints());vtkSmartPointer<vtkKdTreePointLocator> kdTree=vtkSmartPointer<vtkKdTreePointLocator>::New();kdTree->SetDataSet(input);kdTree->BuildLocator();for(vtkIdType pointId=0;pointId<input->GetNumberOfPoints();++pointId){vtkSmartPointer<vtkIdList> neighborIds=vtkSmartPointer<vtkIdList>::New();double p[3];input->GetPoint(pointId,p);kdTree->FindPointsWithinRadius(Radius,p,neighborIds);vtkSmartPointer<vtkPoints> neighbors=vtkSmartPointer<vtkPoints>::New();for(vtkIdType neighborId=0;neighborId<neighborIds->GetNumberOfIds();++neighborId){double neighbor[3];input->GetPoint(neighborIds->GetId(neighborId),neighbor);neighbors->InsertNextPoint(neighbor);}double center[3];CenterOfMass(neighbors,center);newPoints->SetPoint(pointId,center);}vtkSmartPointer<vtkPolyData> newPolyData=vtkSmartPointer<vtkPolyData>::New();newPolyData->SetPoints(newPoints);vtkSmartPointer<vtkVertexGlyphFilter> glyphFilter=vtkSmartPointer<vtkVertexGlyphFilter>::New();glyphFilter->SetInputData(newPolyData);glyphFilter->Update();output->ShallowCopy(glyphFilter->GetOutput());return 1;
}

进行算法的测试，我们使用一个spheresource创建数据，再给它加上噪音。然后对数据进行平滑处理，我们看看这些球面上的点分布如何。

图1 运行结果