首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何通过计算确定一个点是在3D模型的内部还是外部

确定一个点是在3D模型的内部还是外部,可以通过计算几何的方法来实现。以下是一个完善且全面的答案:

在计算机图形学中,确定一个点是否在3D模型的内部还是外部是一个重要的问题,通常使用射线与多边形相交的方法来解决。具体步骤如下:

  1. 将3D模型表示为一组多边形,例如三角形网格。
  2. 选择一个起点,即射线的起点,可以是点云数据中的一个点或用户输入的点。
  3. 构造一条射线,从起点沿着任意方向延伸。
  4. 统计射线与模型的交点个数,如果交点个数为奇数,则点在模型内部;如果交点个数为偶数,则点在模型外部。
  5. 重复步骤3和步骤4,直到对所有点都进行了判断。

这种方法的优势是简单直观,适用于各种复杂的3D模型。它可以用于许多应用场景,例如计算机辅助设计、虚拟现实、游戏开发等。

腾讯云提供了一系列与计算机图形学相关的产品和服务,包括云服务器、GPU实例、弹性伸缩等。您可以通过以下链接了解更多信息:

  1. 腾讯云云服务器:提供高性能、可扩展的云服务器实例,适用于计算密集型任务。
  2. 腾讯云GPU实例:提供强大的图形处理能力,适用于计算机图形学和深度学习等任务。
  3. 腾讯云弹性伸缩:根据负载自动调整计算资源,提高系统的可用性和性能。

通过使用腾讯云的计算资源和服务,您可以更高效地进行计算机图形学相关的开发和研究工作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ICLR 2021|一种端到端基于双重优化分子构象生成框架ConfVAE

训练过程中,我们对距离预测模型一组距离进行迭代采样,通过最小化内部目标(由距离几何问题定义)生成三维结构,然后通过优化外部目标(即直接定义构象上可能性)来更新距离预测模型。...本文中,我们还添加了辅助边以增强模型表现。对于原子几何 R,每一个 v 还会被赋予三维坐标 r_v,d_uv 表示 v 和 u 之间欧氏距离。...2.3 双重优化 双重优化一种优化问题,其中(外部)目标函数中涉及一组变量通过求解另一个内部)优化问题获得。...;3.3部分,我们展示如何通过超梯度下降方法去优化模型;3.4 部分展示了采样过程。...直接生成构象三维坐标会严重受到随机旋转和平移影响,例如:同一个构象可以有无数种平移旋转方式,导致其三维坐标不唯一。但是无论如何平移旋转,原子对间距离确定

63010

使用双目相机进行三维重建 第一部分:相机校准

3D重建对于很多应用来说是一个非常有用工具,他可以构建人脸、场景、或其他物体3D模型。这种模型通过计算2D图像像素中深度信息得到。 ?...本文中我们会研究如何使用双目图像(stereo images)实施3D重建。 双目图像需要两个相机分别拍摄图片,利用两张图片计算3D空间中一个。...这些方程目的确定我们代码需要五个参数,称为失真系数。这些信息将用于执行我们Open CV包中专门用来3D重建函数。 ? 除了畸变系数,我们还需要识别相机内部外部参数。...我们代码中,内部参数包含在一个3×3矩阵中,如下所示。 ? 外部参数指描述相机在三维空间中相对位置信息;比如旋转和平移向量。...图像很容易确定,因为它只是简单地测量图像上一个与用X、Y坐标表示其余之间关系。而目标点更难计算。我们需要知道物体真实空间中X,Y,Z坐标。

2.5K40
  • 不盲追大模型与堆算力!沈向洋、曹颖与马毅提出理解 AI 两个基本原理:简约性与自一致性

    自洽性 自洽性关于“如何学习”,即自主智能系统通过最小化被观察者和再生者之间内部差异来寻求最自洽模型来观察外部世界。 仅凭借简约原理并不能确保学习模型能够捕获感知外部世界数据中所有重要信息。...这导致了一个关于学习“自洽”表示相当深刻问题:为了验证外部世界内部模型是否正确,自主系统真的需要测量数据空间中差异吗? 答案是否定。...通用学习引擎:3D 视觉与图形结合 论文总结,简约性和自洽性揭示了深度网络角色成为外部观察和内部表征之间非线性映射模型。...如果这样,那么这两个原理表明紧凑和结构化 3D 表示就是要寻找内部模型。...视觉输入重建和识别内部 3D 模型前向过程,而计算机图形学表示其对内部 3D 模型进行渲染和动画处理逆过程。

    72910

    伪激光雷达:无人驾驶立体视觉

    单目视觉 vs 立体视觉 伪激光雷达利用几何构建了一个深度图,并将其与目标检测图结合起来得到3D距离。 如何利用立体视觉实现距离估计? 为了得到距离,下面5步伪代码: 1....内部外部校准 每个摄像头都需要校准。校准意味着将一个具有[X,Y,Z] 坐标的(现实世界)3D转换为具有[ X, Y]坐标的2D像素。 摄像头模型 今天摄像头使用小孔成像模型。...这个想法使用一个针孔,让少量光线通过摄像头,从而得到一个清晰图像。 ? 如果图像中间没有这个屏障,每一道光线都会通过,图像就会变得模糊。它还允许我们确定焦距 f 用于缩放和更好清晰度。 ?...从摄像头坐标到像素坐标的转换称为内部校准。它要求摄像头内部值,如焦距,光学中心,...... 内参数一个矩阵,我们称为 K。 ? 校准 通过摄像头校准得到矩阵 K。...由于他们从不同角度看一幅图像,他们可以计算出两个视点之间差异,并建立一个距离估计。 这里有一个双目立体摄像头设置例子。你可以大多数无人驾驶汽车中找到类似的东西。 ? 立体相机如何估计深度?

    1.4K21

    不盲追大模型与堆算力!沈向洋、曹颖与马毅提出理解 AI 两个基本原理:简约性与自一致性

    自洽性 自洽性关于“如何学习”,即自主智能系统通过最小化被观察者和再生者之间内部差异来寻求最自洽模型来观察外部世界。 仅凭借简约原理并不能确保学习模型能够捕获感知外部世界数据中所有重要信息。...这导致了一个关于学习“自洽”表示相当深刻问题:为了验证外部世界内部模型是否正确,自主系统真的需要测量数据空间中差异吗? 答案是否定。...2 通用学习引擎:3D 视觉与图形结合 论文总结,简约性和自洽性揭示了深度网络角色成为外部观察和内部表征之间非线性映射模型。...如果这样,那么这两个原理表明紧凑和结构化 3D 表示就是要寻找内部模型。...视觉输入重建和识别内部 3D 模型前向过程,而计算机图形学表示其对内部 3D 模型进行渲染和动画处理逆过程。

    75620

    集员法对3D激光雷达和相机外部校准

    这篇文章与传感器融合相关,主要介绍了3D激光雷达和相机校准时候如何考虑不同传感器之间误差; 为了融合来自3D激光雷达和相机信息,需要知道传感器坐标系之间外部校准。...图1:本文方法概述。为了找到外部校准,如旋转矩阵R和转换向量t,间距不确定情况下,相机和3D激光雷达之间寻找点、线、面特征。...测量实际位置确定,并且可以是激光光束扫描任何位置。因此,选择基于间距模型来考虑这种不确定性。 ? 图3:3D盒[P]可视化由未知但是界面的误差为球形坐标R,θ和φ产生误差。...然而,直接比较不合适,因为他们方法目标找到最好值结果(point-valued result),而我们方法旨在封闭真实解决方案并同时表明计算确定性。...首先,我们显示从一个标定棋盘姿态计算转换参数结果。如图所示,我们选择六种不同棋盘姿态,以显示对不同外部校准参数影响。 ? 图4:六种不同棋盘姿态模拟图像。

    79030

    实时渲染对3D设计行业带来哪些改变?

    2、审批过程长除了渲染本身需要花费时间外,审批流程也是一个很大问题,一般确定最终效果前,会经过好几轮审批和反复修改。...即使一个公司 内工作,也要协调各个参与人员时间,如果不同地方的人员要么采用共享桌面、远程或者邮寄方式。效果有限或者拉长了周期,渲染工作也需要多次重复进行。...首先我们来明确下实时渲染和传统渲染区别,所谓实时渲染,肯定是强调实时性,即对于任何3D模型指令能很快执行完毕。此外指令执行爱服务器上,而不是本地电脑。...使用方法也很简单,直接购买一台高性能服务器根据需要配备多张显卡,服务器上部署量云实时渲染系统,将需要渲染程序拷贝到服务器上,并将路径添加到云渲染系统中。那具体怎么解决以上3个问题呢?...无论内部评审还是外部提案,只需要通过分享网页链接直接查阅、交流沟通3D模型。综上所述,实时渲染方案对于3D行业现有的工作方式有极大改善。

    59420

    耗时3个多月、总结过往5年,马毅曹颖沈向洋撰文智能两大原则

    此类模型通常是开环系统,需要通过监督或自监督进行端到端训练。控制论中,研究者长期遵循一个原则是,这种开环系统不能自动纠正预测中错误,并且不能适应环境变化。...这两个原则分别旨在回答以下两个关于学习基本问题:  1. 学习什么:从数据中学习目标是什么,如何衡量?  2. 如何学习:我们如何通过高效和有效计算来实现这样目标?...一旦学习目标明确并确定,第二个问题答案自然会落入控制 / 博弈论领域,该领域提供了一个普遍有效计算框架,即闭环反馈系统,用于一致地实现可测量目标,如下图 1 所示。...为了控制学习完全忠于表征过程,该研究引入了第二个原则:自洽原则,即自主智能系统通过最小化被观测对象与重新生成对象之间内部差异,来寻求外部世界观测最自洽模型。...如果这样,那么这两个原则就表明,一个紧凑和结构化 3D 表征就是我们要寻找内部模型。这意味着我们可以并且应该在一个闭环计算框架内统一计算机视觉和计算机图形,如图 10 所示。

    36320

    基于Python进行相机校准

    第一部分中,我们将仅计算内部参数(假设外部参数已知),而在第二部分中,我们将共同计算内部参数和外部参数。 内部参数计算 我们使用校准对象是魔方。 我们对立方体进行成像,如下图所示。...2D(x,y)与相应3D(X,Y,Z)之间关系由下式给出 1. x =αx(X / Z)+ s(Y / Z)+ px 2. y =αy(Y / Z)+ py 内部外部参数计算 在上一部分中,我们假设已知外部参数...接下来,我们要计算相机投影矩阵P = K [R t],其中K内部/本征校准矩阵,R旋转矩阵,用于指定相机坐标系与世界坐标系方向,而t转换向量,可以确定摄影机中心在世界坐标系中位置。 3....最简单这种对应关系未知相机映射下3DX及其图像x之间。给定足够多这种对应关系,可以确定相机矩阵。 算法 假设给出了3D和2D图像之间许多点对应关系。...验证计算参数准确性 为此,我们将计算重新投影误差,该误差对2D通过使用计算相机参数投影3D而获得2D之间距离度量。 该图以橙色显示了原始2D,并以绿色显示了重新投影

    1.3K20

    对极几何概论

    数字图像是真实世界中对象通过光学成像设备光敏材料上投影。3D到2D转换过程中,深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。...从外部世界X发出光穿过小孔,并投射在像平面上x上。 3D空间中X和成像平面上对应x坐标之间定量关系为: ? 我们可以按以下形式表示3D和2D之间转换。 ?...实际计算中,我们首先将3D转换成4维向量(结尾填充1),然后左面乘以变换矩阵。这个矩阵P被称为相机投影矩阵,它是完全由相机参数决定。 上式假定主点p坐标的原点。...我们可以在世界坐标系X中和图像平面中x之间做一个映射,表示为 ? K中参数称为相机内部参数,其余参数R和C称为相机外部参数。 对极几何 对极几何两个视图之间固有的射影几何。...双目测距这方面的应用之一。 第二个确定两个目标点相对位置和姿态。未知视角位置情况下,通过图像对中搜索匹配,可以获得两个位置和姿势之间相对关系。

    55420

    领域驱动设计(DDD)实践

    同时一个长期困扰软件研发问题,需求总是变化,无论预先设计如何“精确”,总是发现下一个坑就在不远处。...上下文映射 限界上下文仅是一种对领域问题域静态划分,还缺少一个重要关注,即:限界上下文之间如何协作?...内部通过端口和外部系统通信,端口代表了一定协议,以 API 呈现。 一个端口对应多个适配器,对应多个外部系统,对这一类外部系统归纳,不同外部系统需要使用不同适配器,适配器负责对协议进行转换。...贫血模型和充血模型都是满足数据+行为,应该采用哪种模式,大家这是一个争论了旷日持久问题,关注还是在于领域模型是否要依赖持久层,我个人还是偏重于贫血模式,依赖持久层就意味着单元测试展开要更加困难,...聚合中,根唯一允许外部对象保持对它引用元素,而边界内部对象之间则可以互相引用。

    68984

    PropSAM:基于传播深度学习模型多模态医学影像3D目标分割中应用 !

    大多数当前临床场景中,3D医学图像内部手动分割仍然划分解剖结构和病理区域主要方法。这个过程不仅耗时且费力,而且需要对不同物体和影像模式进行精确分割[13]。...这些模型许多场景中表现出色,但存在固有局限性。I型模型无法充分解决医学影像3D复杂性,而II型模型,虽然体束分析方面具有前景,但仍面临计算效率和完全依赖3D标注以充分发挥模型能力挑战。...此外,对于训练和评估PropMask模块,作者还采用了一个2D架构模型,该模型接收引导切片、提示切片以及相邻切片作为输入,进一步将3D图像及其3D标注进行预处理: 1)确定裁剪尺寸以获取引导切片和相邻切片...作者训练集上训练PropSAM,使用内部验证集来评估模型性能并选择最终模型预训练权重。外部验证集用于证明PropSAM鲁棒性和使用未见过目标和数据集能力。...没有使用统计方法来预先确定样本大小或数据集数量。对所有数据集中每个目标类型进行了DSC计算通过计算构成数据集目标的DSCs平均值来获得数据集DSC。

    17010

    3D姿态估计|时序卷积+半监督训练

    论文简要 在这项工作中,视频中3D姿态可以通过全卷积模型来估计,具体二维关键通过空洞时间卷积模型得到3D姿态。我们还介绍了一种不带标签(反向投影)半监督式训练方法。...本文创新有两个:(1)在网络结构方面,基于空洞时序卷积将2D关键轨迹推理出3D人体姿态,计算量和模型参数量上远小于基于RNN模型;(2)训练数据方面,采用半监督学习解决数据量不足问题,相比于其他方法...,该方法仅仅需要相机内部参数(数据增强过程中需要相机参数对ground-truth姿态进行几何变换),不需要2D标签或带有外部摄像机参数多视图图像。...最近,有人提出了LSTM序列到序列学习模型,该模型将视频中二维姿态序列编码为固定大小向量,然后解码为三维姿态序列。然而,输入和输出序列具有相同长度,2D姿态的确定性转换更自然选择。...本文方法 4.1 时序空洞卷积模型 image-20201126112311029 我们模型一个具有残差结构完全卷积架构,它将一个2D姿态序列作为输入,并通过时间卷积对其进行转换。

    97320

    3D重建总是扭曲、空洞、体素化?来看看这个连续场模型

    尽管计算机视觉和图形学社区中隐式表面 SDF 广为人知,但之前尚未有研究直接学习 SDF 连续、可泛化 3D 生成模型。 ?...DeepSDF 通过连续体积场来表示形状表面:场中点大小表示到表面边界距离,标记(-)和(+)分别表示该区域形状内还是形状外,因此我们表征隐式地将形状边界编码为习得函数零水平集(zero-level-set...),同时显式地将空间分类表示为形状内部外部区域。...符号距离函数一种连续函数,对于给定空间,输出该至最近表面的距离,该表面的符号则编码该水密表面的内部(负)还是外部(正): SDF(x) = s : x ∈ R^3 , s ∈ R,(1)...训练刚开始时候,每一个数据点都会被分配一个随机初始化潜在向量。并且潜在向量会通过标准反向传播和解码器权重一起优化。推断过程中,解码器权重固定,此时会估计最优潜在向量。 ?

    1.5K11

    基于三维向量对乱序堆叠物体位姿识别

    相关方法 1.三维向量对结构 一般来说,对于一个物体刚性变换仅仅需要三个3D点来表示即可,三维向量对三个有相同起点和不同终点。向量对结构如图1所示: ?...其中N提取向量对数量,向量对特征数量通过直方图累加得到通过使用柱状图,向量对发生概率由公式(4)得以计算,给定一个发生概率?ℎ,我们用1−?ℎ(??,??1,??2)来表示特殊性向量。...3.利用可视性来提取向量对 a.可视性定义 通过使用一个目标物体来表示云,物体表面的可视性受深度测量方法、传感器内部影响、传感器到物体距离、观测方向和物体形状影响。...因此,本文通过仅仅计算了后两者因素,将对象模型指向投影平面的一个视点向量作为法向量,来确定可观察,投影到同一平面坐标,离该坐标最近为投影平面。图2显示了投影平面的示例以及可观察。 ?...图2 投影平面以及可视点 b.可视性计算 对象模型可视性通过每个表面的云随机处理来实现p可视性由公式(5)来计算。 ?

    67620

    人工智能技术帮助科学家探索重大疾病

    美国艾伦细胞科学研究所(Allen Institute for CellScience)科研人员利用人工智能技术开发了一种人类活体细胞3D模型,并向外部人员免费提供,可帮助科学家们探索癌症、阿兹海默症等重大疾病...该模型被称为艾伦集成细胞(Allen Integrated Cell),利用人工智能开发计算通过程序设计而进行学习,并研究了数以万计的人类活体干细胞图像。...其中一些细胞经过基因改造,可以产生可见内部结构,如线粒体。其他未被改变细胞,需通过标准实验室显微镜观察。随着时间推移,此类计算模型学会了观察典型细胞图像并找出它内部组织。...后来,作为一名医学插画师,他获得了能够识别细胞内部结构技术。但即便如此,也只能同时观察两三个组成部分。“你真的需要能够看到所有这些组成部分,看看它们如何一起工作,”他说。...这可能意味着,即使发展中国家,一个基础实验室也可以探查到癌细胞内部确定哪种治疗效果最好。

    22320

    基于Pix4Dmapper运动结构恢复法无人机影像三维模型重建

    坐标系转换过程中,需涉及投影矩阵;而投影矩阵则由相机外部参数与相机内部参数组成[3]。其中,相机内部参数由相机内部结构决定,包括相机焦距、像主点坐标、像素大小等。...相机外部参数指相机拍摄过程中运动参数,用以描述相机位置、姿态信息;通过其可以恢复图像拍摄时相机运动轨迹与姿态信息。...;基于相机内部参数与外部参数所组成投影矩阵,借助四种坐标系之间转换规则,将二维图像中特征映射至三维空间坐标系,形成三维云;最终利用优化后三维云,对区域空间三维场景特征加以描述,实现目标区域空间三维模型重建...其中,红色边框内部为纳入计算区域,呈现蓝色则为落入这一区域内部图像获取,共108个。上述区域详细信息如下图所示。其中,为提高后期拼图效果,研究区域应较小于纳入计算区域。   ...”计算得到教学楼这一“Volume”所有处于建筑外部面积之和——亦即教学楼除去底面之外其它各面的表面积。

    1.3K10

    巧解图像处理经典难题之图像配准

    通过对不同相机不同传感器采集到信息(形状,温度等)进行融合比较,可以计算得到例如应变场、温度场等数值。通过带入理论模型可以进行参数反向优化等。...根据像素值统计信息来计算相似性测度又可划分为最小二乘法,傅里叶法,互相关法,互信息法等等。 ②基于外部特征配准。...医学图像中,通过患者身上固定标记物或向体内注入显影物质以获得图像上的确定标记,称为外部特征。 ③基于不同装置成像坐标的配准 7....其中,如何选取合适特征进行匹配配准关键所在。 以基于特征图像配准通用流程为例: 基于特征图像配准通用流程[3] ?...②互信息 Mutual Information (MI) 互信息确定两个图像中相应体素图像强度之间相似度一个度量。当两个图像准确对齐时,互信息最大化。互信息值是非负且对称。

    2.5K13

    自动驾驶怎样工作?SLAM介绍

    ε转换噪声,可以确定当前状态与前一个状态紧密相关程度。 第二步“校正”预测。传感器收集自主导航测量值。有两类传感器:外传感器器和内传感器(proprioceptive)。...外传感器从外部环境中收集信息,包括声纳,距离激光,相机和GPS。SLAM中,这些观察值。内传感器利用编码器,加速度计和陀螺仪等设备收集系统内部信息,如速度,位置,变化和加速度。...一旦确定了质量,算法就通过非线性函数传递质量以创建一组新样本,然后将预测分布设置为正态分布,均值和协方差等效于变换点。 由卡尔曼滤波强加单模分布假设意味着不能表示其他状态假设。...因为粒子数量可以不断增多,因此对该算法改进集中如何降低采样复杂性。重要性采样和Rao-Blackwellization分区常用两种方法。...标记环境中由3D位置和外观描述区域(Frintrop和Jensfelt,2008)。显著特征由2D位置和外观描述图像区域。

    81510

    LOCUS 2.0:基于激光雷达鲁棒且高效3D实时建图

    ,协方差通常基于给定点周围相邻分布来计算,Segal等人提出了平面对平面应用,假设真实世界表面至少局部平面的,该公式中,曲面上由协方差矩阵局部表示,其中已知该属于具有高置信度平面,但其平面中精确位置具有较高确定性...这个设计目标来自这样一个事实,即配准阶段中几乎所有计算都依赖于数量。因此,想法保持3D体素化数量固定,以便每次扫描具有近似固定计算时间。...Ikd树一种通过合并新扫描动态存储3D二叉搜索树。Ikd树不仅在叶节点中维护3D:它们在内部节点中也有点。这种结构允许动态插入和删除功能,并依赖于整个数据结构中惰性标签存储。...为了确定机器人在环境中地面实况,使用了勘测级3D地图。地面实况轨迹通过对照测量坡度图运行LOCUS 1.0生成(即扫描到地图即扫描到测量地图)。...如图8所示,该方法不同环境和传感器配置中产生了一致平均计算时间,而没有任何大计算时间峰值。这种性能提供了更可预测计算负载,无论机器人还是环境。

    86410
    领券