作者：Dawei Yang，Chaowei Xiao，Bo Li，Jia Deng，Mingyan Liu
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
二维云图：要绘制二维云图，您可以使用scatter函数。这个函数可以根据给定的数据点在二维平面上绘制散点图，并可以使用不同的颜色和大小来表示每个数据点的属性。
需要注意的是当你要绘制由线段连接的一组坐标，那么就将 x、y、z 指定为相同长度的向量。要在同一组坐标轴上绘制多组坐标，那么就将 x、y、z 中的至少一个指定为矩阵，其他指定为向量。
>> [x y]=meshgrid(a,b) x = 1 2 3 1 2 3 1 2 3 y = 2 2 2 3 3 3 4 4 4
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】来自南京大学和清华大学的最新研究论文《从单目图像中恢复三维人体网格》，提出了从而二维数据提升至三维网格过程中基于优化和基于回归的两种范式，第一次关注单目3D人体网格恢复任务的研究，并讨论了有待解决的问题和未来的发展方向。 从单目图像中估计人体的姿势和形状是计算机视觉领域中一个长期存在的问题。自统计学人体模型发布以来，三维人体网格恢复一直受到广泛关注。 为了获得有序的、符合物理规律的网格数据而开发了两种范式，以克服从二维到三维提升过程中的挑战：i）基于
在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来越多。但是在很多实际应用中，例如自动驾驶中，只使用RGB信息是远远不够的，因为我们不仅仅想要知道周围有什么物体，还想要知道物体具体的三维信息（位置，运动状态等），因此，三维方面的深度学习也逐渐发展了起来并取得了不错的效果。
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近在写文章需要绘制一些一维的能量曲线(energy profile)和抽象的二维和
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
这里我们要讲的是画一些与对数（log）有关的图像，这里的log，既可以是图像是log，又可以是坐标轴是log，我们接下来用一个例子来说明
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
meshc 函数参考文档 :https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html
代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas
近日，清华大学计图(Jittor)团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络，在两个网格分类数据集上首次取得100%正确率，在其他多个几何学习任务中，性能显著超过现有方法。
去考虑看一张椅子的照片。即使我们以前从未见过这样的椅子，但我们人类有出色的能力，可以从这单张照片中推断出这张椅子的三维形状。可以证明人类经验主义的一个更具代表性的例子就是，我们和椅子共处于同一个物理空间中，并从不同的角度积累信息，在我们的脑海中可以组建起这个椅子的三维形状。这个复杂的二维到三维的推理任务，我们是怎样完成的？我们又是使用什么样的线索？ 从仅有的几个视角，我们是怎样无缝整合这些信息并且建立一个整体的三维场景模型？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时，一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上，结果是一组方便（但是有限）的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图，它包含在主要的 Matplotlib 安装中：
机器之心发布 清华大学计图团队 清华大学 Jittor 团队提出了一种基于细分结构的网格卷积网络 SubdivNet。该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。 近日，清华大学计图 (Jittor) 团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络，在两个网格分类数据集上首次取得 100% 正确率，在其他多个几何学习任务中，性能显著超过现有方法。 尤为重要的是，这种基于细
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像，比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线，这个图像往往是我们根据它的函数做出来的，事实确是这样，在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数，反过来说，每一个函数都对应着它自己的图像，我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程，在Matlab中做二维图像也是这样，我们根据一个函数来画出它的图像，不过要注意的一点是，在Matlab画图的过程中，它并不认识你给出的那个函数，它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
机器之心专栏 作者：Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页：https://scene-dreamer.github.io/ 代码：https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文：https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo：https://huggingface.co/spaces
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
CGAL (Computational Geometry Algorithms Library)
在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中，运动结构（SfM）通常无法估计准确的姿势，在这种情况下，最终3D网格的质量会降低，克服这个问题的，一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。这种联合传感器的方法可以捕捉环境中精细的细节和纹理，同时仍能准确地表示无特征的对象，然而，由于这两种传感器的特性根本不同，因此融合这两种传感器模式是非常具有挑战性。
在本文中，我们将设计一个邻近服务，用来发现用户附近的地方，比如餐馆，酒店，商场等。
在数字孪生和仿真研究过程中，会产生大量和三维空间相关的数值信息，比如设备外观的扫描数据、地形扫描数据、生产设备温度场/压力场、流体的速度场、流体扩散，以及各种仿真数据：速度，压力，应力，温度等。
当我第一次看到这张图的时候，第一反应就是，这不就是一张随机的运动图嘛，把每粒子的运动轨迹位置添加一个通过random函数获取数值不就可以了？
这几天又看了AMIR HERTZ和RANA HANOCKA的2019年的文章，关于如何在三维网格图形上应用卷积神经网络CNN。文章的特点就是能通过池化层下采样模型来提高语义分割的正确率，效果如下面的论文封面图，为了分辨出花瓶的颈或把手，模型被采样成了不同的样子
在训练好高精度的模型，我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果，相比于混淆矩阵等分类指标更加直观。如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼）相比 Petal （花瓣）更难分类
插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。
基于少量图像的三维重建被认为是第三代人工智能的经典应用之一。在计算机图形学和计算机视觉领域，基于少量图像的三维重建任务因具有广泛的应用场景和很高的研究价值，长期以来吸引着众多学者的目光。引入深度学习方法后，该领域于近年来得到了长足发展。对此类基于少量图像的三维重建任务进行了全面阐述，并介绍了本研究组在该方面的系列工作，对其中涉及的数据类型进行分析，阐明其适用性和一般处理方法。此外，对常见的数据集进行分析、整理，针对不同重建方法，归纳出其基本框架、思路。最后，展示了一些常见三维重建的代表性实验结果，并提出了未来可能的研究方向。
这几道题是DFS（深度优先遍历）的应用题，我们做的比较多的是将DFS应用到二叉树上，在二叉树上进行深度优先搜索，这也是我们熟知的DFS应用的方式，但是上面的四道题，基本都是类似于在二维网格进行深度优先遍历，那么这种深度优先搜索的方式是如何应用的呢？读者暂时不要着急，我们一起看下面的四道例题的详解，就知道深度优先搜索是是如何应用到了类似于二维网格中的。
但基于现有的表示方法，如参数化模型、体素栅格、三角网格和隐式神经表示，难以构筑兼顾高质量结果和实时速度的系统。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个，Matlab提供了一系列的画图函数，用户不须要过多的考虑画图的细节，仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形，这类函数称为高层画图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每一个对象分配一个句柄，能够通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其它部分。
本文主要从二维图像及其轮廓的集合中，学习一个自监督的、单视图的三维重建模型，预测目标物体的3D网格形状、纹理和相机位姿。提出的方法不需要3D监督、注释的关键点、物体的多视图或者一个先验的网格模板。关键之处在于，物体可以表示为可形变部分的集合，在同一类别的不同实例中，每个部分在语义上是一致的。
COMSOL Multiphysics®软件经常被用来模拟固体的瞬态加热。瞬态加热模型很容易建立和求解，但它们在求解时也不是没有困难。例如，对瞬态加热结果的插值甚至会使高级 COMSOL®用户感到困惑。在这篇文章中，我们将探讨一个简单的瞬态加热问题的模型，并利用它来深入了解这些细微差别。
生成对抗网络在建模和生成自然图像方面取得了重大进展。转置的卷积层是基本的体系结构组件，因为它们捕获了空间不变性，这是自然图像的关键属性。中心局限性是卷积无法对复杂的几何形状和长距离依赖性进行建模–典型的例子是生成的狗的腿数少于或多于4条。
网格由顶点和面组成，我们对网格顶点或者面的进行分类，就是网格分割。它是一个分类问题，而分类问题是机器学习里的经典问题。
AI 科技评论按：本文为雷锋字幕组编译的论文解读短视频，原标题 Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections，作者为 Angjoo Kanazawa。
开始练习之前，首先你需要安装 matplotlib。实验楼为大家提供了已经安装好了各个模块的实验环境，推荐直接来实验楼练习。
没错，这其实就是我们小时候写的小格子本本，其实它跟我们今天要讲的主题Grid布局非常类似，其实Grid布局就是它的升级加强版。
在讲二元函数图像绘制之前，先讲解plot3与fplot3的实际用法，之后再讲解二元函数图像绘制，有需要的同学可直接跳转查看。
基于以上概念，不难理解，绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的，下面给出三维的两种常见的数据样本格式：
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。
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