MeshLab是一个开源.可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格.它支持多种文件格式: import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D 下面来试一下MeshL

CC中有两个地方使用了文件保存,一个是MainWindow,另一个是ccCommandLineParser. MainWindow的保存按钮关联的槽是doActionSaveFile()方法,实现了点云和Mesh的保存. void MainWindow::doActionSaveFile() { size_t selNum = m_selectedEntities.size(); ) return; ccHObject clouds("clouds"); ccHObject meshe

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

---恢复内容开始--- 最近在做关于物体姿态估计的项目 基本思路就是 我们在估计物体的pose的时候,需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配 1.通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计 2.通过ICP对物体pose做精准估计,并返回物体pose 第二步的时候有个问题,很多模型库里的模型都是mesh,转换成点云后因为原本的点就非常稀疏,所以得到的点云也非常稀疏,类似于之前博客中这种 这种问题一个好的解决方案就是在模型表面做拆分, 举个例子 如果不能subdivision,

作者 赵化冰,腾讯云工程师,Aeraki Mesh 创始人,Istio member,Envoy contributor,目前负责 Tencent Cloud Mesh 研发工作. 摘要 近日,腾讯云开源的服务网格项目 Aeraki Mesh 正式进入 CNCF 云原生全景图,位于 Service Mesh 类别下.CNCF Landscape 在云原生实践过程中的每个环节帮助用户了解有哪些具体的软件和产品选择,Aeraki Mesh 进入 CNCF Landscape,意味着 Aeraki M

两个Gameobject 放置在空中, 一个是Cube,一个是茄子模型 Cube的Collider 是Box Collider , 茄汁的Collider 是mesh collider, 他们都添加了刚体(RigidBody)组件, 勾选了重力Gravity 但是, 运行的结果是: 正方块Cube下落, 掉到地面上停了下来 茄子下落,没有停下来, 穿透了地面,一直往下掉. 百事不得其解... 终于还是在官方文档中看到这段话: There are some limitations when usi

在前面的一篇文章中,详细解读了Service Mesh中的技术细节,深入解读Service Mesh背后的技术细节. 但是对于数据面的关键组件Envoy没有详细解读,这篇文章补上. 一.Envoy的工作模式 Envoy的工作模式如图所示,横向是管理平面. Envoy会暴露admin的API,可以通过API查看Envoy中的路由或者集群的配置. 例如通过curl http://127.0.0.1:15000/routes可以查看路由的配置,结果如下图,请记住路由的配置层级,后面在代码中会看到熟悉的

本文将介绍如何使用Docker Compose搭建Istio.Istio号称支持多种平台(不仅仅Kubernetes).然而,官网上非基于Kubernetes的教程仿佛不是亲儿子,写得非常随便,不仅缺了一些内容,而且还有坑.本文希望能补实这些内容.我认为在学习Istio的过程中,相比于Kubernetes,使用Docker Compose部署更能深刻地理解Istio各个组件的用处以及他们的交互关系.在理解了这些后,可以在其他环境,甚至直接在虚拟机上部署Istio.当然,生产环境建议使用Kuber

原来我的场景中有一个平面Plane带Mesh Collider碰撞器组件,一个主角Hero带有一个Box Collider碰撞器和有重力的Rigidbody刚体组件,主角可以放在平面上. 在导入场景后,隐藏平面Plane,给一个地板添加一个Mesh Collider碰撞器,把主角放地板上,结果主角居然直接穿透过去,很奇怪. 然后我先隐藏平面Plane,再导入场景,再给一个地板添加一个Mesh Collider碰撞器,把主角放地板上,结果主角可以放在上面. 在官方文档中看到这段话: There a

小蚂蚁说: 本文是基于在 Service Mesher Meetup 上海站的主题分享<蚂蚁金服 Service Mesh 渐进式迁移方案>内容整理,完整的分享 PPT 获取方式见文章底部. 敖小剑,蚂蚁金服高级技术专家,十六年软件开发经验,微服务专家,Service Mesh 布道师,Servicemesher 社区联合创始人:龙轼,阿里巴巴技术专家.前京东 Hadoop 负责人.Hadoop 代码贡献者.现负责UC 基于 Kubernetes 自研的 PaaS 平台整体的稳定性. 大家好,

之前看了一篇题为"Robust Mesh Watermarking"的论文,查阅资料的时候发现了一篇与之很相似的名为"三维模型数字水印系统的设计与实现"的中文论文,在中文论文的帮助下,总算对网格水印有了一定的了解,简单整理了一下. 由于知识版权保护的需要,数字水印技术应运而生.目前,图像.视频.音频.文本的水印研究已经比较成熟,但是三维模型水印的研究还相对匮乏.然而随着三维模型在网络上传播的日益增多,三维模型知识版权的保护也有了一定的研究意义.由于三维模型自身的特点

SOFAMesh是蚂蚁金服在ServiceMesh方向上的探索,下面是它高级技术专家敖小剑在QCon上海2018上的演讲. Service Mesh 是一个 基础设施层,用于处理服务间通讯.现代云原生应用有着复杂的服务拓扑,服务网格负责在这些拓扑中 实现请求的可靠传递. 在实践中,服务网格通常实现为一组 轻量级网络代理,它们与应用程序部署在一起,而 对应用程序透明. 加粗部分是重点: 基础设施层:这是 Service Mesh 的定位,今天内容的最后一个部分我会和大家详细展开这个话题: 服务间通

目录 3. Mesh Networking 3.1 Bearers 承载层 3.2 Network Layer 网络层 3.2.3 Address validity 地址有效性 3.2.4 Network PDU 3.2.6 Network layer behavior 3.3 Lower Transport Layer 下传输层 3.4 Upper trnsport layer 上传输层 3.5 Access Layer 访问层 3.6 Mesh Security 3. Mesh Networ

前言: 绘制了圆,就想到绘制与之相关的几何图形,以便更灵活的掌握Mesh动态创建模型的机制与方法. 一.分析: 首先,结合绘制圆的过程绘制环形: 圆形是由segments个等腰三角形组成的(上一篇中,将圆分为segments份,即segments个等腰三角形),圆环就是有segments个等腰梯形组成的. 那么等腰梯形由什么组成?两个三角形(多个也是可以的). 故:添加一个变量,内圆半径. 即:到此时此刻,我们需要根据:外半径.内半径.分割的数目(  当然如果是扇形或扇面,我们还需要一个角度an

前言 计算机软件技术发展到现在,软件架构的演进无不朝着让开发者能够更加轻松快捷地构建大型复杂应用的方向发展.容器技术最初是为了解决运行环境的不一致问题而产生的,随着不断地发展,围绕容器技术衍生出来越来越多的新方向. 最近几年,云计算领域不断地出现很多新的软件架构模式,其中有一些很热门的概念名词如:云原生.函数计算.Serverless.Service Mesh 等等,而本文将初窥一下 Service Mesh 的面纱.下面结合自己的理解尽量以通俗的话进行叙述. 背景和定义 微服务及服务治理 在微

点击下载<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践> 本文节选自<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践>一书,点击上方图片即可下载! 作者 | 李云(花名:至简) 阿里云高级技术专家 导读:在即将过去的 2019 年,Service Mesh 开源产品的成熟度虽在全球范围内没有发生质的变化,但在国内仍出现了一些值得特别关注的事件.比如:阿里巴巴在 双11 的部分电商核心应用上落地了完整的 Service Mesh 解决方案,借助 双11 的严苛业务场景完成了规模

使用Docker Compose搭建Service Mesh 本文将介绍如何使用Docker Compose搭建Istio.Istio号称支持多种平台(不仅仅Kubernetes).然而,官网上非基于Kubernetes的教程仿佛不是亲儿子,写得非常随便,不仅缺了一些内容,而且还有坑.本文希望能补实这些内容.我认为在学习Istio的过程中,相比于Kubernetes,使用Docker Compose部署更能深刻地理解Istio各个组件的用处以及他们的交互关系.在理解了这些后,可以在其他环境,甚至

前言# 计算机软件技术发展到现在,软件架构的演进无不朝着让开发者能够更加轻松快捷地构建大型复杂应用的方向发展.容器技术最初是为了解决运行环境的不一致问题而产生的,随着不断地发展,围绕容器技术衍生出来越来越多的新方向. 最近几年,云计算领域不断地出现很多新的软件架构模式,其中有一些很热门的概念名词如:云原生.函数计算.Serverless.Service Mesh 等等,而本文将初窥一下 Service Mesh 的面纱.下面结合自己的理解尽量以通俗的话进行叙述. 背景和定义# 微服务及服务治理#

毕设做Mesh R-CNN的实现,在此翻译一下原论文.原论文https://arxiv.org/pdf/1906.02739.pdf. 摘要 二维感知的快速发展使得系统能够准确地检测真实世界图像中的物体.然而,这些系统在2D中进行预测,却忽略了世界的3D结构.与此同时,三维形状预测的进展主要集中在合成基准(synthetic benchmarks)和孤立目标(isolated objects).我们结合这两个领域的进步.我们提出了一个能够检测真实世界图像中的物体并生成一个给出该物体的完整三维形状

简介 目前许多公司网络环境为混合云(私有云,IDC,公司内网融合)的状态,通过内网ip的访问使得工作更加方便,需求也更为迫切,而本文介绍的即是实现私有云和公司内网互通的一种方法,希望对有此需求的小伙伴有所帮助. 实现原理 其实质通过的方式为IPsecVPN,连接过程包括两个阶段,其中包括加密算法的一致性验证和密钥的匹配验证,配合SANGFOR防火墙日志信息,调试.其中公司为Ipsec VPN总部,阿里云为分部,通讯采用upd协议的500端口,方案的逻辑图如下: Aliyun VPN网关配置 创建

本文为 Mesh R-CNN 论文翻译(原理部分)的后续.Mesh R-CNN 原论文. 4 实验   我们在ShapeNet上对网格预测分支进行基准测试,并与最先进的方法相比较.然后,我们在野生的有挑战性的Pix3D数据集评估我们的完整Mesh R-CNN的三维形状预测任务. 4.1 ShapeNet   ShapeNet[4]提供了一组三维形状,这些形状以纹理化的CAD模型表示,这些模型根据WordNet[42]组织成语义类别,并被广泛用作三维形状预测的基准.我们使用ShapeNetCore