贪婪投影三角化算法是一种对原始点云进行快速三角化的算法,该算法假设曲面光滑,点云密度变化均匀,不能在三角化的同时对曲面进行平滑和孔洞修复. 方法: (1)将三维点通过法线投影到某一平面 (2)对投影得到的点云作平面内的三角化 (3)根据平面内三位点的拓扑连接关系获得一个三角网格曲面模型 在平面区域的三角化过程中用到了基于Delaunay的空间区域增长算法,该方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面,不断扩张曲面边界,最后形成一张完整的三角网格曲面,最后根据投影点云的连接关系确定各原始三维点间的拓扑…

参考:<平面域中的Delaunay三角算法>…

之前无意中看到Ovilia 用threejs做了个LOW POLY,也就是图片平面三角化的效果,觉得很惊艳,然后就自己花了点时间尝试了一下. 我是没怎么用过threejs,所以就直接用canvas的2d绘图API来做,因为感觉似乎这效果也用不上threejs. 直接上demo先:http://whxaxes.github.io/canvas-test/src/Funny-demo/lowpoly/index.html   (也可以在移动端看,不过因为计算量比较大,移动设备计算起来会比PC要多花些…

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                …

VINS-Mono / VINS-Fusion中triangulatePoint()函数通过三角化求解空间点坐标,代码所体现的数学描述不是很直观,查找资料,发现参考文献[1]对这个问题进行详细解释,记录笔记以备忘. 1. VINS-Mono中相关代码 void FeatureManager::triangulatePoint(Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose0, Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose1,…

本文设计方式采用明德扬至简设计法.利用FPGA来完成显示功能不是个很理想的方式,当显示任务比较复杂,要通过各种算法显示波形或者特定图形时,当然要用单片机通过C语言完成这类流程控制复杂,又对时序要求不高的任务(这也坚定了我学习SOPC的决心).但要驱动如LCD1602/LCD12864打印字符,显示系统工作状态还是比较方便的. 数字系统内部均为二进制比特信息,而打印字符需要先将其转换成BCD码,并进一步转为ASCII字符才能正常显示.这一简单算法的软件实现非常简单,但要是用硬件逻辑完成其中多个乘除…

//输入学生的成绩,判断考试是否及格,及格6大于等于0 //第一种写法:三目运算 大多用于单独判断是否满足某个条件 import java.util.Scanner; public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { Scanner a=new Scanner(System.in);//控台输入 System.out.println("请输入学生成绩:"); int b=a.nextInt(); Sys…

CGAL带岛多边形三角化,并输出(*.ply)格式的模型 模型输出的关键是节点和索引 #include <CGAL/Triangulation_vertex_base_with_id_2.h>#include <CGAL/Triangulation_face_base_with_info_2.h> 因此注意这两个泛型,对比不带信息的 #include <CGAL/Triangulation_vertex_base_2.h>#include <CGAL/Triang…

相关介绍:  给定一个数组,找出该数组中第n大的元素的值.其中,1<=n<=length.例如,给定一个数组A={2,3,6,5,7,9,8,1,4},当n=1时,返回9.解决该问题的算法有三种.依据其时间复杂度的高低,分别对其进行讲解 第一种:时间复杂度为O(NlogN)  解决该问题,容易想到的一个办法是,先对数组按元素值从大到小的方式进行排序,之后选取出其符合要求的元素并返回其值.由基于比较的排序算法的时间复咋读,其下界为NlogN,为此,解决该问题的时间复杂度为O(NlogN). 示例…

将学习到什么 从 Schur 的酉三角化定理可以收获一批结果,在这一部分介绍重要的几个.   迹与行列式 相似矩阵具有相同的特征多项式, 从特征多项式一节中, 我们又知道,相似矩阵的迹以及行列式都是相同的,且分别用所有特征值的和与积表示,所以对于矩阵 \(A\in M_n\), \(\mathrm{tr}\,A\) 和 \(\mathrm{det}\,A\) 都可以用任何与 \(A\) 相似矩阵来计算,酉三角化中的上三角矩阵 \(T\) 的主对角线元素就是矩阵 \(A\) 的特征值,所以计算非常…