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最简单的情形,多边形网格不过是一个多边形列表:三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格.多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用,用来模拟复杂物体的表面,如建筑.车辆.人体,当然还有茶壶等.图14.1给出一些例子: 当然,任意多边形网格都能转换成三角网格,三角网格以其简单性而吸引人,相对于一般多边形网格,许多操作对三角网格更容易. 1 表示网格 三角网格为一个三角形列表,所以最直接的表示方法是用三角形数组: Listing 14.1: A trivial representation of a

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11681069.html 一.初始化世界以及模型 /// 冲突配置包含内存的默认设置,冲突设置.高级用户可以创建自己的配置. btDefaultCollisionConfiguration* collisionConfiguration = new btDefaultCollisionConfiguration(); /// 使用默认的冲突调度程序.对于并行处理,您可以使用不同的分派器(参见E

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

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

近期须要用到三角网格生成的一些东西,所以就把TRIANGLE这个库编译了一下,发现编译过程还是略微有些纠结,于是就想到写下来.希望以后有些童鞋看到少走一些弯路. 首先很感谢eryar的帮助,很感谢! 在编译之前还是先看一下eryar的博文: http://www.cnblogs.com/opencascade/p/3632705.html 我是在visual studio 2010 windows环境以下编译的. 刚開始磕磕绊绊的也编译完了,可是在c++以下是不能使用的.所以求助eryar才最后

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

点云场景中进行物体识别,使用全局特征的方法严重依赖于点云分割,难以适应杂乱场景.使用局部特征,即对点云进行提取类似于3D SURF.ROPS之类的局部特征,需要寻找离散点云块的局部显著性. 点云的基本局部显著性有某一点处的曲率. 一.几何尺寸 可表述为显著性曲率的曲率阈值与物体的几何大小有关.                  典型三维模型Dragon和ball两个物体,ball也可以进行三维剖分,但其三维剖分没有任何几何意义,而deagon的三维剖分有特异性. 二.无规则三角化 参考PCL官方

模拟物体变形最简单的方法就是采用弹簧质点系统(Spring-Mass System),由于模型简单并且实用,它已被广泛应用于服饰.毛发以及弹性固体的动态模拟.对于三角网格而言,弹簧质点系统将网格中的顶点看作系统中的质点,而网格的边则是连接这些质点的弹簧.这样,弹簧质点系统模型就将物体简化成由弹簧和质点组成的系统,并利用弹簧质点的运动规律来描述物体的弹性变形过程. Verlet积分是求解牛顿运动方程的数值方法,原理简单描述如下:首先将系统t+dt时刻的位置x(t+dt)以及系统t-dt时刻的位置x

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

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

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白:师兄,师兄,你在<从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网>.<从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计>中都提到了点云网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢? 师兄:别急,是这样的:你看我们之前处理的都是一个个点,不管是滤波还是平滑,我们都是对一个

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

原文链接 STL文件是什么 STL文件是网格文件的一种格式,分为二进制和文本两种类型.具体来讲,它定义了一群三角面片,比如下面是一个文本的STL示例: solid geometryplusplus facet normal -0.902325 -0.430279 -0.0258872 outer loop vertex -86.941 -297.521 -115.031 vertex -87.0579 -297.277 -115.053 vertex -86.9864 -297.4 -115.5

原文链接 UV展开是什么 参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达,比如参数曲面F(u,v).所以一般叫的三维曲面本质上是二维的,它所嵌入的空间是三维的.凡是能通过F(u,v)来表达的曲面都是参数曲面,比如NURBS曲面.对于三角网格,如果能把它与参数平面建立一一映射,那么它也就被参数化了,这个映射就是UV展开.如下图所示,左图是右边网格在参数平面上的展开,这样每个顶点都有了一个uv参数值,这也被称为纹理坐标. 图1 什么样的网格可以做UV展开 那是不是所有的网格都可以做UV展开呢?答案是否定的

前言 这是本博客网格生成算法系列的第三篇,第一篇里面介绍了最为流行的MarchingCubes算法,第二篇中使用新三角形表来对MC算法进行了简化改进,形成了SMC算法.而这篇将介绍一种新的不同与MC算法思路的新网格生成算法,叫做Cuberille法,这种算法的思想相比MC算法要简单,更加易于实现. 体素立方体模型 根据第一篇的介绍,我们知道MC算法的基本模型是把组成三维图像的体素都当作空间上的点而8体素组成的体元作为立方体单元.相比于MC算法,Cuberille算法是把体素都想象成立方体,而没有

概要 本篇接上一篇继续介绍网格生成算法,同时不少内容继承自上篇.上篇介绍了经典的三维图像网格生成算法MarchingCubes,并且基于其思想和三角形表实现了对样例数据的网格构建.本篇继续探讨网格生成算法,并且在MC的基础上进行进一步的简化和改进,形成Simple Marching Cubes(简称SMC算法).本篇主要介绍SMC算法的思路以及与MC算法的对比.同时也介绍如何在MC三角形表的基础上生成SMC三角形表. SMC算法原理 MC算法的思想之一是构造在实点和虚点之间等值面来拟合用于表示边

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. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

准备 IDE:Visual Studio 2015 了解并学习:SharpDx官方GitHub 推荐Demo:SharpDX_D3D12HelloWorld 第一节 世界 世界坐标系是一个特殊的坐标系,它建立了描述其他坐标系所需要的参考框架. 世界坐标系 从另一方面说,不能用更大的.外部的坐标系来描述世界坐标系 关于世界坐标系的典型问题都是关于初始位置和环境的: 每个物体的位置和方向 摄像机的位置和方向 世界中每一点的地形是什么(如山丘.建筑.湖泊等) 一个物体从哪里来,到哪里去(NPC的运动策

一.引言 倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围.高精度.高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观.位置.高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证.同时有效提升模型的生产效率.三维建模在测绘行业.城市规划行业.旅游业.甚至电商业等的行业应用越来越广泛,越来越深入. 无人机航拍不再是大众陌生的话题,商场到处可见的DJI商店,各种厂商的无人机也是层出不穷,这将无人机倾斜数据建模推到了一个关键性的阶段.

OpenCASCADE BRep vs. OpenNURBS BRep eryar@163.com Abstract. BRep short for Boundary Representation. First give the definition of the BRep, then compare the BRep mode between OpenCASCADE and OpenNURBS. There are 3 main representation method: use face/