Python 矢量化行进立方体（正方形）-将直线连接成曲线

我正在用行进立方体（二维正方形）算法绘制变形球。 一切都很好，但我想把它作为向量对象

到目前为止，我已经从每个活动方块中得到了一两条向量线，将它们保存在列表行中。换句话说，我有一个小矢量线阵列，在空间上显示几个等值线（曲线）——我的目标是从直线重建这些曲线

现在我不得不快速地将它们连接在一起：基本上，我需要将所有的线一条接一条地连接到几个序列（曲线）中。我不知道会有多少曲线（序列），线可能在不同的方向上，我需要将线处理成独特点的序列

到目前为止，我写了一些明显难看且半途而废的东西（这里，line是一个类，点列表作为属性points，而chP是一个函数，用于检查点是否足够接近，t定义了“足够”）：

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我知道这是一个很大的问题，但请给我任何关于正确方向的线索来处理这项任务

第一个选择是对所有单元格边进行唯一编号，并将它连接的边对与每个向量相关联

在字典中输入所有对，双向输入：

（a，b）

和

（b，a）

。然后，从任意一对开始，比如说

（a，b）

，您将通过

b

，比如

（b，c）

找到下一对。您将从字典中删除

（b，c）

和

（c，b）

，然后从

c

继续，直到链在域的一侧断开或循环

第二个选项是扫描整个域，当您发现一个单元与等曲线相交时，计算向量，然后移动到共享与等曲线相交的边的相邻单元，依此类推。为了避免无限扫描，您将标记单元格为已访问

与第一种方法相比，不需要字典，因为下面的链完全基于局部几何体

注意有两个陷阱：

• 具有一个或多个等于iso级别的角点值的单元格正在产生问题。一种可能的解决方法是稍微修改拐角处的值；这将创建一些微小的向量

• 细胞可以由两个载体而不是一个载体交叉，并且需要访问两次

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在那些字典中作为键是什么意思（解决方案1）？@Casy\u fill:你理解链接过程吗？@Casy\u fill:如果你理解，应该很清楚字典键是边数。如果你说它们是键值对a->b和b->a，那就更清楚了。

def countur2(lines):

   '''transform random list of lines into 
   list of  grouped sequences'''
   t = 2 # tolerance

   sqnss = [[lines[0]]] # sequences
   kucha = [lines[0]] #list of already used lines

   for l in lines:
      for i,el in enumerate(lines):
          print 'working on el', i
          ss = sqnss[-1][0]
          ee = sqnss[-1][-1]
          if el not in kucha:
              if chP(el.points[0],ee.points[1],t):
                  sqnss[-1].append(el)
                  kucha.append(el)
                  break
              elif chP(el.points[1],ee.points[1],t):
                  sqnss[-1].append(el.rvrse())
                  kucha.append(el)
                  break

              elif chP(el.points[1],ss.points[0],t): 
                  sqnss[-1] = [el] + sqnss[-1]
                  kucha.append(el)
                  break

              elif chP(el.points[0],ss.points[0],t):
                  sqnss[-1] = [el.rvrse()] + sqnss[-1]
                  kucha.append(el)
                  break



          print 'new shape added, with el as start'
          sqnss.append([el])
          kucha.append(el)


   #return sqnse of points
   ps = []
   for x in sqnss: ps.append([el.points[0] for el in x])

   return ps