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云分割】开源 | 云分割算法,将云投影到图像上借用图像绘制原理进行数据映射

论文名称:Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space 原文作者:Yecheng Lyu 内容提要 与文献中通过定制的卷积算子捕捉3D云的局部模式不同...,在本文中,我们研究了如何有效、高效地将这些云投影到二维图像空间中,使传统的二维卷积神经网络(CNN)(例如U-Net)可用于分割。...为此,我们的目的是绘制图,并将其重新规划为一个整数变成问题,以学习每个单个云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度,本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net,我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能,与其他优秀算法相比有显著的改进。...论文主要实现: (1)从云构造图。 (2)使用图形绘图将图形投影到图像中。 (3)使用U-Net分割。 主要框架及实验结果 ? ?

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【OpenGL】十一、OpenGL 绘制多个 ( 绘制单个 | 绘制多个 )

文章目录 一、绘制单个 二、绘制多个 三、相关资源 在上一篇博客 【OpenGL】十、OpenGL 绘制 ( 初始化 OpenGL 矩阵 | 设置投影矩阵 | 设置模型视图矩阵 | 绘制 | 清除缓冲区...| 设置当前颜色值 | 设置大小 | 绘制 ) 中 , 讲解了绘制单个的操作 , 本篇博客简单介绍下绘制多个 ; 一、绘制单个 ---- 绘制时, 会将从 glBegin 到 glEnd...之间的所有的绘制出来 , 可以调用 glVertex3f 方法设置 ; 设置了几个 , 就会绘制几个 , 如下代码中设置了一个 , 那么就只绘制这一个 ; // 绘制时,...(); 绘制效果如下 : 二、绘制多个 ---- 如果在 glBegin(GL_POINTS) 与 glEnd() 两个方法之间 , 设置多个 , 此时如果设置的点在摄像机可视范围内 , 就会将这些投影到屏幕中...; // 绘制时, 会将从 glBegin 到 glEnd 之间的所有的绘制出来 // 可以调用 glVertex3f 方法设置多个 // 绘制点开始

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    【OpenGL】十九、OpenGL 绘制模式 ( 绘制线框模式 | 绘制模式 )

    文章目录 一、绘制线框模式 二、绘制模式 三、绘制模式 ( 圆点 ) 四、相关资源 一、绘制线框模式 ---- 使用 glPolygonMode(GL_FRONT, GL_LINE) 设置当前的绘制模式是线框模式...(GL_LINE_STRIP);// 绘制前后连接的组成的线 //glBegin(GL_LINE_LOOP); // 绘制前后连接的组成的线 , 并且收尾相连 //glBegin...) 设置当前绘制模式绘制 , 设置了该模式后 , 之后的所有图形都会变成 ; // 设置模式 // 设置了该模式后 , 之后的所有图形都会变成 glPolygonMode(GL_FRONT...(GL_LINE_STRIP);// 绘制前后连接的组成的线 //glBegin(GL_LINE_LOOP); // 绘制前后连接的组成的线 , 并且收尾相连 //glBegin...glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); } 运行效果 : 三、绘制模式 ( 圆点 ) ---- 设置模式之后 , 在设置 glEnable

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    matlab习题 —— 图像绘制练习

    一、题目 (1) 读取附件1 sd.xlsx,以相邻两列数据绘制散点图并标注;以第 1,2,4 列数据绘制空间散点图 (2) 根据下面图形写出作图语句 ① y=sinx , y=cosx...在同一幅图; ② y=sinx , y=cosx 在同一幅图不同窗口 (3) 数组 [2,5,10,12,13,7,2,10,4,6,8,8,4,7,8] 作竖直、水平、立体柱状图、饼状图 (4) 绘制空间曲线...x=e^{0.3t}sint , y=e^{0.3t}cost , z=e^{0.3t} , t∈[0,6 \pi] (5) 使用 mesh、surf 绘制曲面 z=f(x,y)=\frac{sin...{\sqrt{x^2+y^2}}}{\sqrt{x^2+y^2}},x.y\in[-10,10] (6) 绘制上半球面 z=\sqrt{4-x^2-y^2} 与锥面 z+2=\sqrt{x^2+y.../R >> >> mesh(x,y,z) >> >> Ⅰ、mesh 图像 Ⅱ、surf 图像 题六 ① 绘制上半球面 z=\sqrt{4-x^2-y^2} 与锥面 z+2=\sqrt{x^2+

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    【python图像处理】python绘制

    3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。...准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts...安装好这个模块后,即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。 下面以实例进行说明。...1、3D表面形状的绘制 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...4、绘制3D直方图 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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    图像特征|Moravec特征

    本次为小伙伴们带来的是图像特征专题,Moravec特征的原理与提取。...当我们描述对于一幅图像数据,我们拥有的数据量少则几十万,多则有可能达到上千万,而大量的数据带来的问题就是信息冗余,所以就希望能否找到一些相对较少,但是又具有代表价值的数据来表征一幅图像呢?...于是便引入了图像特征的概念,用一些点来描述一幅图片,显然可以极大的缩减数据量,因此了解图像特征的原理与方法对于学习机器视觉具有重要意义。 今天小白为大家带来的是Moravec特征。...2、构造角映射图 在构造角映射图之前,我们先来分析下,通过上式的我们可以得到角吗?或者凭什么通过计算两个框对应位置的差的平方和就可以检测到角?问题问得好,我们来看下面的图: ?...因此,通过上面的描述和分析,我们可以知道,Moravec算子可以作为一种角性的度量,这种度量是通过求8个方向的滑窗来的最小值来表示。用公式表示如下: ? 我们通过下图来描述角映射图的构造: ?

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    图像特征|Harris特征

    小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子,忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征|moravec特征》,但是moravec算子也具有很多不足之处。...通常,Prewitt算子被用来对图像的梯度进行近似。然而,在实际应用中,一阶梯度通过下图中的公式来进行近似: ?...通过对上图的分析,我们有可以进一步得到:morevec算子中的灰度变化可以采用图像梯度进行近似。 通过上面的分析,灰度的变化可以表示为图像梯度的函数,公式表示如下: ?...(2)构造角映射图(Construct cornerness map) (3)阈值化,对得到的C(x,y)进行阈值 (4)非极大值抑制 总结 Harris算子针对Moravec算子的不足进行了改进...本文参考Belial_2010的博客,如有侵权请联系删除 https://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11265167 相关阅读 图像特征|moravec

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    图像特征|ORB特征

    ORB特征包括特征和描述子。特征用于筛选比较“特殊”的,而描述子用来描述某个周围的特征。接下来将分别介绍这两部分。...特征的检测 图像的特征可以简单的理解为图像中比较显著显著的,如轮廓,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。 ?...FAST核心思想就是找出那些鹤立鸡群的,即拿一个跟它周围的比较,如果它和其中大部分的都不一样就可以认为它是一个特征。...即,在大小、方向、明暗不同的图像中,同一特征应具有足够相似的描述子,称之为描述子的可复现性。 ? 当以某种理想的方式分别计算上图中红色的描述子时,应该得出同样的结果。...ORB并没有解决尺度一致性问题,在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能。ORB主要解决BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。

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    图像特征|SIFT特征图像金字塔

    计算机视觉中的特征提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征提取算法中的一颗璀璨的明珠。...SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键(特征),并计算出关键的方向。...SIFT所查找到的关键是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的,如角、边缘、暗区的亮点及亮区的暗点等。 SIFT算法流程图 ?...1.1.1、高斯函数与图像卷积 根据3σ原则,使用NxN的模板在图像每一个像素处操作,其中N=[(6σ+1)]且向上取最邻近奇数。 其操作如下图: ?...1.1.2、分离高斯卷积 上面这样直接与图像卷积,速度比较慢,同时图像边缘信息也会损失严重。

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    「R」绘制分组排序

    我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。...在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...下面是一个使用示例,通过构建一个示例数据进行绘图,展示如何传入分组变量和值变量、分组标签位置、排序以及的透明度等: set.seed(1234) data <- data.frame( yval...难度有以下几点,感兴趣的读者不妨带着这些问题阅读源代码: 怎么对排序,构建绘图坐标? 怎么对不同的 panel 展示不同的背景颜色?theme() 中的选项都不支持向量化,所以必须另辟蹊径。

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