下图描述了细分的基本思想,每次细分都是在每条边上插入一个新的顶点,可以看到随着细分次数的增加,折线逐渐变成一条光滑的曲线.曲面细分需要有几何规则和拓扑规则,几何规则用于计算新顶点的位置,拓扑规则用于确定新顶点的连接关系.下面介绍两种网格细分方法:Catmull-Clark细分和Loop细分. Catmull-Clark subdivision: Catmull-Clark细分是一种四边形网格的细分法则,每个面计算生成一个新的顶点,每条边计算生成一个新的顶点,同时每个原始顶点更新位置.下图为Cat

转载:  https://www.cnblogs.com/shushen/p/5251070.html 下图描述了细分的基本思想,每次细分都是在每条边上插入一个新的顶点,可以看到随着细分次数的增加,折线逐渐变成一条光滑的曲线.曲面细分需要有几何规则和拓扑规则,几何规则用于计算新顶点的位置,拓扑规则用于确定新顶点的连接关系.下面介绍两种网格细分方法:Catmull-Clark细分和Loop细分. Catmull-Clark subdivision: Catmull-Clark细分是一种四边形网格的

本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集.当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示: 上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度. 驱动曲线在曲面上移

转自 http://blog.csdn.net/tonyxf121/article/details/7796657 join的实现原理 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再一次作为循环条件到后一个表中查询数据. 接下来通过一个三表join查询来说明MySQL的Nested Loop Join的实现方式.

背景 继上一篇三角网格Dijkstra寻路算法之后,本篇将继续介绍一种更加智能,更具效率的寻路算法-A*算法,本文将首先介绍该算法的思想原理,再通过对比来说明二者之间的相同与不同之处,然后采用类似Dijkstra方式实现算法,算法利用了二叉堆数据结构,最后再通过一些小实验的效果展示其寻路效果. 搜索方法之启发式搜索 我们知道之所以Dijkstra算法并不高效,即使采用了好的数据结构优化,原因在于访问的节点数量太多.而A*相比于Dijkstra的优势就在于利用了更多的信息.访问更少的节点.为了方便

背景 最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

http://www.cnblogs.com/chnhideyoshi/p/AStar.html

说到建模和细分,估计用过3dsmax的同学就会心有余悸,每次添加"涡轮平滑"或者"网格平滑"之前,都会下意识的进行保存,没有为啥,就是因为太容易使软件挂掉了. 更别说在涡轮平滑过后,多出来的线让整个场景处于非常卡顿的状态,特别是打开了线框模式,完全没有继续工作的欲望.(使用丽台的土豪们请无视) 图 密麻麻的线,涡轮平滑的日常 但是随着计算机性能的进步,特别是近年来GPU技术的发展,让很多传统CPU负荷很重的任务得到了改善.对于细分平滑,使用3dsmax的小伙伴从20

在当前的游戏引擎中,使用Light Probe来计算全局环境光对于动态物体的影响是一种很主流的方法.在预处理阶段生成完场景的Light Probe之后,传统的方法采用查找最近的8个相邻的Probe然后使用三线性的方式(Trilinear Interpolation)进行插值,但是这样的插值代价稍大,不过一个可行的优化就是尽可能地减少插值中使用的Probe的数量,比如由8个减少到4个不等.但是这时就不能再用三线性插值,而需要用其它的插值方法比如Inverse Distance等,不过这样就会带来另

提要 记得大三那一年有一门课叫做高等有限元,最后的作业就是网格剖分算法的实现,我和同学一起花了些时间做了一个Qt程序,他写算法,我写界面,最后成绩竟然出奇的拿了90多... 今天要介绍的这款软件TetGen就是一款网格剖分的软件,算是力学计算中的前处理,他能够将输入的三维模型剖分成一个个的单元,如下图: 最左边的是原三维模型,中间图为Delaunay算法生成的四面体网格,最右边的图为在tetview中查看剖分的结果. 官网的手册里还有一些关于剖分算法的说明,有兴趣的可以去看看. 官网:http:

Unity3d surface Shaderswith DX11 Tessellation Unity3d surface shader 在DX11上的曲面细分 I write this article, according to the unity3d official document, and look up some data in the web, and add to some idea by myself. 根据官方文档,并查阅了一些资料加上我个人的理解写出此文. I write

网格疏密网格形状其他的一些问题小白的总结郑重申明 网格的作用如此重要,以至于小白纠结了很久.小白知道网格划分过程很大程度上受制于计算资源的限制,但小白还是不太明白,如果计算资源非常充足,不用顾忌资源限制的情况下,如何判断生成的网格好坏?如何确定自己生成的网格是否合乎要求?如何利用软件来判断网格是否满足要求? 在食堂的餐桌上,小白向小牛师兄询问这些问题. “在我的眼中,网格和美女一样,只有漂亮的和不漂亮的区别,没有好与坏.”小牛师兄看着不远处一群饭都堵不住嘴巴在那叽叽喳喳的女生,慢悠悠的说.小牛师

但是怎样才能获得流体计算网格呢?“工欲善其事必先利其器”,画网格该用什么器呢?小白决定找黄师姐请教一番. 小白找到黄师姐的时候,黄师姐正在电脑上忙着. “黄师姐,我发现网格划分软件有好多种,究竟哪种才更适合于CFD网格划分呢?”,小白在实验室找到黄师姐并询问道. “现在市面上的确有很多网格划分软件,这对于新手们来说选择起来真的挺难的.”黄师姐放下鼠标说道. “那要怎么去选择呢?”小白问道. 黄师姐谈起了她对于网格划分软件的选择策略 1 常见网格划分工具 当前市面上有形形色色的网格生成软件,这里列

DirectX 11 Tessellation (曲面细分)-什么是 Tessellation (曲面细分) ? 它为什么可以起到如此关键的数据? 随着近期人们对 DirectX 11 的议论纷纷,你可能已经听说了有关 DirectX 11 最大新特性 Tessellation (曲面细分) 的大量介绍.作为一个概念. Tessellation (曲面细分) 非常直截了当,就是处理一个多边形分成诸多小碎片. 可是为什么这种处理方式可以备受瞩目呢? 它是怎样帮助提升游戏画质的呢?本文中,我们将分析

转自http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1692317/ 一 介绍  相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意.对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互.5.5 版本之前,MySQL本身只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(Nested Loop).如果关联表的数据量很大,则join关联的执行时间

网格上顶点的Laplace坐标(均匀权重)定义为:,其中di为顶点vi的1环邻域顶点数. 网格Laplace坐标可以用矩阵形式表示:△=LV,其中,那么根据网格的Laplace坐标通过求解稀疏线性方程组可以得到网格的顶点坐标. 基于网格Laplace形变算法的思想:网格上顶点的Laplace坐标作为网格的细节特征,其在网格形变前后的局部坐标系内不发生变化.Laplace形变问题可以用如下数学优化形式表达,那么问题的关键是如何得到网格形变后的Laplace坐标,或者说是每个顶点Laplace坐标的

MySQL Join算法与调优白皮书(一) MySQL Join算法与调优白皮书(二) MySQL Join算法与调优白皮书(三) MySQL Join算法与调优白皮书(四) MariaDB Join MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法,的确在一定程度上可以提升JOIN的速度.但不可否认的是,仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求.Hash Join不需要任何的索引,通过扫描表就能快速地进行JOIN查询,通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下

整理了一下要实现的论文Watermarking 3D Polygonal Meshes in the Mesh Spectral Domain,步骤如下: 嵌入水印 à 提取水印 à 优化(网格细分) 嵌入水印的过程包括一下几个阶段 输入:原始网格 获取拉普拉斯矩阵K 对矩阵K做特征值分解 将原始网格中的顶点投影到特征向量的单位向量上,得到网格频谱系数 修改网格频谱系数 将频谱系数反变换得到顶点坐标 输出:水印网格 目前在嵌入水印阶段遇到了以下错误: 错误: 无法打开文件 "D:\code\Ge

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 与离线瓦片方案一样,同样是为了解决移动端网速和流量问题,但是却不仅仅于此.传统的矢量数据的展示一般分为两种方案: 通过WMS动态获取范围内的矢量数据图片(矢量数据由后台处理成一张图片返回),在前端叠加展示.优点--渲染压力在后端,前端无压力.后台对图片更容易做缓存(前端把地图切分成格网,以WMS请求模拟WMTS请求).缺点--当前端需要交互时,必须进行动态的根