在云计算领域,3D曲面的简化算法是一个非常重要的技术,它可以帮助开发人员更轻松地创建和操作3D曲面。这种算法通常包括以下几个方面:
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。
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展,点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能,这篇文章也将粗略介绍。
代码:https://github.com/LiangliangNan/Easy3D
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义,并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结,可能有些地方有理解有误,请大家抱着批判的态度学习。
这几天在做CAD二次开发,涉及到几何类,略有不解,后又发现ObjectARX开发指南,所以翻译下官方的
[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network. CVPR 2020.
近日,中国人工智能“国家队”云从科技宣布,在单帧图像上的人体稠密3D关键点检测技术取得了突破性进展,并同时在3个3D人体数据集Human3.6M、 Surreal和UP-3D上,将原有最低误差记录大幅降低30%,刷新了这一领域的世界纪录。这是继去年云从在3D人脸数据集上大幅刷新纪录后,再一次在此类3D重建技术(此次是人体3D重建技术)取得重要突破。
3DEXPERIENCE SOLIDWORKS 产品将 SOLIDWORKS 3D CAD 解决方案与基于云的产品开发环境 3DEXPERIENCE 平台相连接。
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴,
AdaFit: Rethinking Learning-based Normal Estimation on Point Clouds (2021-ICCV)
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出,它们分别是shape为n*1和1*n的数组,而z是一个n*n的数组。
为了控制谷物储藏温度,需要创造一个不利于虫霉生长低温环境的储粮技术环境,然而出于成本考虑以及进出粮的需要,粮堆内的温度传感器设置数量有限,因此在储粮当中测得的温度值只是传感器附近的温度,其他部分则需要利用相应的方法进行数值模拟。
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
文章:City3D: Large-Scale Building Reconstruction from Airborne LiDAR Point Clouds
点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据,从而得到传感器(激光雷达或摄像头)前后的位姿差,即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找,误差方程等等方面进行了优化。下面分别介绍:
https://blog.wolfram.com/2013/11/06/qa-with-harvard-professor-oliver-knill/
PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用 。
即使一个深层网络能够通过选择参数表达所需的函数,也不清楚什么时候可以通过(随机)梯度下降将公式(3)中的训练误差 下降来成功地找到这组参数。这种误差曲面的典型特征、它对训练样本数量和网络结构的依赖性,以及它对学习动态的影响,成为人们非常感兴趣的问题。
在神经网络中,每个神经元的输出是通过将输入数据应用于一系列函数(如权重相乘、加偏置、激活函数等)计算得到的。每一层的输出会成为下一层的输入。这种层层嵌套的函数结构可以被看作是一系列复合函数。
标题:NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video
本文介绍了如何将Civil3D生成的道路模型导出至Infraworks中。首先介绍了Civil3D的处理过程,包括生成道路曲面、求差值曲面以及设置道路渲染材质等。然后讲述了将Civil3D生成的道路模型导出至IMX的过程。其次,介绍了Infraworks的处理过程,包括新建坐标系、导入IMX等。最后,作者分享了在实际操作过程中的一些技巧和经验。
不用苦等电脑渲染好几个小时,这样高清的 3D 渲染效果,现在英伟达做到了实时实现。
解题技巧:遇到非完整的面可以先进行补面,而后利用高斯公式简化,其次还要去除补面的另一侧,注意二重积分三重积分的计算。
3D打印中的下一个重要突破,可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”,这种材料可以随着时间的推移而变形,以响应周围环境的变化(比如湿度和温度)。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。
SolidWorks是一种计算机辅助设计(CAD)软件,它为用户提供了丰富的功能和工具,以简化3D模型的创建和编辑过程。本文将介绍SolidWorks的基本概念和界面介绍,重点讲解其主要功能和使用方法,并通过举例说明,阐述SolidWorks在实际应用中的优势和价值。
最近因为有些重要工作需要处理,系列文章因此搁置,月底时间稍微充裕,我们继续上一次的主题,聊一聊3D几何语义中的边界属性,感兴趣的同学可以回顾一下上一篇分享。
本文提出了一种基于大规模无序点云的三维线段检测算法。与传统的方法先提取三维边缘点后在拟合三维线段的算法相比,本文提出了一种基于点云分割和二维线段检测的基础上,能够快速的实现三维线段检测算法。在输入无序点云的情况下,对三维线段进行三步检测。首先,通过区域生长和区域合并将点云分割成三维平面。其次,对每个三维平面,将其所属的所有点投影到平面上形成二维图像,然后进行二维轮廓提取和最小二乘拟合得到二维线段。然后将这些二维线段重新投影到三维平面上,以获得相应的三维线段。最后,提出了一种剔除异常点和合并相邻三维线段的后处理方法。在多个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性和鲁棒性。
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真,这些方法引入了多视图约束作为正则化,以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展,但由于形状-颜色的模糊性,它们往往无法捕获准确的3D形状,从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中,来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性,它学习了一种改进的形状表示。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.15
CGAL(Computational Geometry Algorithms Library)是一个开源的计算几何算法库,它提供了一套丰富的数据结构和算法来解决各种计算几何问题。它是一个功能强大、可靠、高效且易于使用的库。
Rhino 7 mac 中文名称为犀牛,是一款非常强大的3D建模软件!Rhino 7 for Mac中文激活版包含大量高效工具,可帮助您创建,渲染和管理构成3D对象的曲面。Rhino 7工作环境集成了各种绘图工具,具有广泛的自定义选项,还包含大量可用于处理更复杂任务的命令。用户可以创建、编辑、分析、渲染等等操作方法来进行建模的操作,是设计师和工程师们最不可错过的好用软件!
在数据科学和工程领域,数据可视化是理解和交流复杂信息的关键工具。如果您是一位Java开发者,寻找一个强大的、本地化的三维图形绘图库,那么Matplot3D for JAVA(V5.0)值得你关注。该组件旨在为Java开发者提供类似于Python中Matplotlib的三维绘图功能,让Java也能轻松绘制出令人印象深刻的3D图形图表。
数据可视化一直是机器学习的重要部分,大多数数据可视化教程的基本内容包括:散点图,线图,箱形图,条形图和热图,虽然这些对于数据预处理来说基本够用,但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系: x - y , x - z和y - z 。在本文中,我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
PCL(Point Cloud Library,点云库)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等;支持多种操作系统平台,可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶,那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
传统的基于图像的三维重建指的是从单幅图像加上额外的场景约束、或者从两幅或以上图像恢复空间点三维坐标的过程,(广义上讲,三维重建就是从现实物体或者场景得到其三维表示的过程)。传统的三维重建分为由运动到结构、多视图立体重建、表面重建、纹理重建等步骤,依托斯坦福大学开发的开源的计算机视觉软件COLMAP可完成该过程(后续文章将深入探索)。
随着3D视觉技术的不断发展及相关产业需求的提升,基于图像的三维重建技术受到越来越多的关注。在计算机视觉国际顶级会议 CVPR 2018论文录用名单中,以“3D”为名的文章高达83篇,涉及三维视觉的工作更是超过了 90 篇。 下面是TUM(慕尼黑工业大学)推荐的13篇经典论文,非常适合大家研读。 数学背景:线性代数 Chapter 1 - Mathematical Background: Linear Algebra 移动场景 Chapter 2 - Representing a Moving Scene 透
在三维建模领域里,细分曲面算是一个比较常见的术语了,经常用于动画角色的原型设计,甚至在工业设计领域,也开始流行用细分建模来进行原型设计。教科书里一讲到细分曲面,必然提一下《Geri's Game》,这部动画片里人物造型应用的就是细分曲面技术。
原文链接:必须收藏!双目立体匹配算法:Patch Match Stereo实用详解教程
计算机图形学(computer Graphics) 是研究计算机世界中图形的学问。
选自arXiv 作者:Thiemo Alldieck等 机器之心编译 想把自己的身体形象投射进电子游戏里?现在已经是很容易的事了。人工智能算法此前已被广泛应用于虚拟现实头像、监视、服装试穿或电影等多种任务的人体建模上,但大多数方法需要特殊的照相设备来检测景深,或从多个角度探查人体。近日,来自德国布伦瑞克工业大学和 Max Planck Institute for Informatics 的研究人员提出了一种新的算法,可以使用单个角度的标准视频素材为人体创建 3D 模型,用时仅需数秒。目前,该研究的论文已被评
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
目录: 1. 前言 2. 正文 2.1 梯度 2.2 梯度下降算法 2.2.1 批量梯度下降算法 2.2.2 随机梯度下降算法 3.参考文献 1
本教程是线性代数的简短实用介绍,因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用,并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
Rhino中文版是一款专业的高级三维建模软件,它具备强大的3D工具,适用于机械设计、科学、工业3D动画等广泛领域。无论您是一名建筑师、设计师、艺术家还是学生,Rhino都能够帮助您创建出精美的3D模型。
AI 科技评论按:在 2017 图像计算与数字医学国际研讨会(ISICDM)上,顾险峰教授应邀出席并做了主题为“医学图像中的几何方法”的学术报告,介绍了基于他们提出的共形几何理论的种种图像处理方法以及在医学图像中的应用实例。 📷 顾险峰教授,现为美国纽约州立大学石溪分校计算机系和应用数学系的终身教授,也是清华大学丘成桐数学科学中心访问教授。曾获美国国家自然科学基金CAREER奖,中国国家自然科学基金海外杰出青年奖(与胡事民教授合作),“华人菲尔茨奖”:晨兴应用数学金奖。丘成桐先生和顾险峰博士团队,
随着深度神经网络的到来,基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是,在3D中没有规范的表示,既能高效地进行计算,又能有效地存储,同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。
机器之心专栏 作者:中科大张举勇课题组 来自中科大的张举勇教授课题组联合杭州像衍科技有限公司与浙江大学,于近期一同提出一种基于单目 RGB 视频的高保真三维人体重建算法SelfRecon,该算法仅需输入目标对象一段十几秒的自转视频,即可恢复重建对象的高保真数字化身。 近年来,随着图形技术的快速发展,各类虚拟数字人开始走入我们的日常,如数字航天员小诤、百度智能云 AI 手语主播、腾讯 3D 手语数智人 “聆语” 等纷纷亮相。实际上,三维数字人技术于我们的日常生活早有应用,如早在 2015 年上映的电影《速度与
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