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

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

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

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

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

0x00 概述   K近邻算法是机器学习中非常重要的分类算法.可利用K近邻基于不同的特征提取方式来检测异常操作,比如使用K近邻检测Rootkit,使用K近邻检测webshell等. 0x01 原理   距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的. 这是K邻近的核心思想. K邻近 K-Nearest Neighbor,KNN 算法,KNN指K个最近的邻居,可认为每个样本都能用与它最相近的K个邻居来代表. 算法核心思想 一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该

Inception V3网络(注意,不是module了,而是network,包含多种Inception modules)主要是在V2基础上进行的改进,特点如下: 将滤波器尺寸(Filter Size)较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积.根据作者在论文中提出的optimization ideas,大卷积总可以被分解成3*3卷积层序列,而且需要的话还可以进一步分解成更小的卷积,如n*1卷积,事实上,这比2*2卷积层更好.对大卷积层进行分解的好处显而易见,既可以加速计算(多余的计算能力可以用来加

1. VCG Libary是Visulization and Computer Graphics Libary(可视化与计算机图形学库)的缩写,是一个开源的C++模板库,用于三角网格和四面体网格的控制.处理和OpenGL显示.其中包含了超过100 000行的代码.基于该库,Visual Computing Lab开发了几个著名的工具,如metro和MeshLab. VCG Libary是专门为处理三角网格而设计的,库很大,且提供了许多最先进的处理网格的功能,如:             *基于边

来自:https://blog.csdn.net/datase/article/details/79797795 File open:打开 save:保存 Global Shift settings:设置最大绝对坐标,最大实体对角线 Primitive Factory:对点云进行原始加工,改变原始点云的形状 3D mouse:对3D鼠标(如3Dconnexion)的支持 Close all:关闭所有打开的实体 Quit:退出 Edit: Clone:克隆选中的点云 Merge:合并两个或者多个实

Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1.Elasticsearch ES的强大就不用多说了,当你安装上插件,搭建好集群,你就拥有了一个搜索系统. 当然,ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了.这里mark一个最近使用的es空间检索的功能. 2.ES GEO空间检索 空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力.有很多空间索引算法和类库可供选择. ES内置了这种索引方式.下面详细介绍. step1:创建索引 def create_index(): m

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

cinema 4d 一.视图控制与物体控制 1.摇移      alt+鼠标左键   转圈看物体  改变角度 2.平移  alt +鼠标中键      不改变角度  移动 3.推拉  alt+鼠标右键 远近推拉 4.视图切换   鼠标中键      切换到对应的视图     分为透视视图   顶视图  左视图  正视图 5.上面的1-3  操作中,鼠标点击对象之后,出现的白色十字 称为作用点,如果点击空白位置,则作用点位视图对角线交点. 6.各种视图的参数选项  shift+v 7  E 移动对

1.什么是地理信息系统?简述其基本功能 它是随着地理科学.计算机技术.遥感技术和信息科学的发展而产生的一门科学.就应用而言,是对空间数据进行  组织.管理.分析.显示  的系统.其实本质上它探讨的就是坐标信息的问题. 地理信息系统基本功能: 1)     数据采集.监测与编辑: 2)     数据处理与变换(矢栅转换.制图综合): 3)     数据存储与组织(矢量和栅格模型): 4)     空间查询与分析(空间检索.空间拓扑.叠加分析.缓冲分析.网络分析等): 5)     图形交互与显示(

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

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

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

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

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

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

测地线又称为大地线,可以定义为空间曲面上两点的局部最短路径.测地线具有广泛的应用,例如在工业上测地线最短的性质就意味着最优最省,在航海和航空中,轮船和飞机的运行路线就是测地线.[Crane et al. 2013]提出了利用热运动方程来计算网格测地线的方法,可以想象一下,当一根烫的针尖接触到曲面上的一点时,热量会随着时间的推移而扩散,测地距离因此可以和热运动相联系.具体算法过程如下图所示: 第一步:热运动方程用来描述热的传播状态: 将热运动方程离散化并整理后得到: 其中:id为单位矩阵,t为时间