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计算3D高度图的轮廓？

计算3D高度图的轮廓可以通过以下步骤实现：

获取3D模型的网格数据：通过从3D建模软件或3D扫描设备中获取3D模型的网格数据，可以得到一个包含空间坐标点的数据结构，例如三角形网格。
计算高度图：根据3D模型的网格数据，可以计算出一个高度图，其中每个像素点表示一个特定高度。通常，这种方法适用于具有连续表面特性的3D模型。
轮廓提取：对于3D模型的每个顶点，可以从该顶点的相邻顶点中找到一个高度最大的点，并将该点设为轮廓点。这个过程可以通过遍历3D模型的顶点数据结构，并查找具有最大高度值的点来实现。
输出轮廓：最后，可以将得到的轮廓点连接起来，形成3D模型的轮廓线。这个过程可以通过将轮廓点投影到2D平面上来实现，并连接相邻的投影点。

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计算二叉树的最大高度

二叉树的高度有两种定义：从根节点到最深节点的最长路径的节点数。从根到最深节点的最长路径的边数。在这篇文章中，我们采用第一种定义。例如，下面这棵树的高度是3： ?...计算二叉树高度有两种方法，一种是使用二叉树的层级遍历法，一种是使用递归法。...层级遍历法计算高度我们可以使用二叉树的层级遍历法来计算二叉树的高度，这种方式的主要步骤是：创建空队列保存二叉树的每一层节点，初始化标识二叉树高度的变量height为0 一层一层地遍历二叉树，每向下遍历一层...，高度height加1 计算每一层的节点数量，当下一层的节点为0时，结束遍历代码如下： /** * 二叉树的高度：使用迭代方式，时间复杂度O(n) * * @param root...= null) { queue.add(node.right); } nodeCount--; } } return height; } 递归法计算高度

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android scrollview嵌套listview计算高度的问题

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图的排序计算和传播计算

图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...Markdown格式输出结果：拓扑排序的结果为：顶点1 -> 顶点2 -> 顶点3 -> ... -> 顶点n图中存在环。图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...总结：以上提到的BFS、DFS和PageRank算法是在图中预测信息传播路径的常用图算法。这些算法可以根据网络结构、节点状态和链接等因素，提供信息传播的路径推断。

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图的社区计算和嵌入计算

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利用ArcGIS快速实现三维建筑和三维地形快速建模

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激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。...适用场合：平面物体优点：可增加高度分辨率缺点：轮廓上的点的Y坐标不相同，标定复杂 3）发射式安装或明场安装方式 ? 适用场合：适用于返光不强的平面物体。...主要取决于现场安装的工作距离，焦距越大工作距离越远 3）搭接方式如上所述，各有利弊，可以从标定的难易程度、检测精度、平面物体的材质等多个因素考虑选择哪种方式 4.2采图当相机和激光角度固定时，相机安装方向的不同会导致灰度极性的不同...（即高度越高的物体，对应的灰度值越亮还是越暗）。...进而可以计算出物体X和Z向的物理单位大小。3D相机一般集成了现成的标定模块，所以标定起来比较容易，经常用的标定方法为：锯齿形标定板 ?

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激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。...α角度适用场合：平面物体优点：可增加高度分辨率缺点：轮廓上的点的Y坐标不相同，标定复杂 3）发射式安装或明场安装方式适用场合：适用于返光不强的平面物体。...主要取决于现场安装的工作距离，焦距越大工作距离越远 3）搭接方式如上所述，各有利弊，可以从标定的难易程度、检测精度、平面物体的材质等多个因素考虑选择哪种方式 4.2采图当相机和激光角度固定时，相机安装方向的不同会导致灰度极性的不同...（即高度越高的物体，对应的灰度值越亮还是越暗）。...进而可以计算出物体X和Z向的物理单位大小。

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3D测量| 主动模式投影提高AOI三维测量精度

试验样品是由3D打印机制造的，并漆成白色，样品具有四个物理台阶，每个台阶的高度为200μm（见图7c）。图7b显示了测试样本上的投影正弦图案。...（c）测试样品用3D打印机制成，并漆成白色。每个台阶高度增加200μm，台阶XY维度的尺寸为25mm×9mm。（b）基于相移法的样本上的投影正弦图案。在仔细校准系统后，3D测量测试结果显示在图8中。...该方案表明，以高分辨率、高速度和高精度测量宽视场目标是可行的。图8：3D模型数据中的3D测量结果（左图）、基于高度的2D彩色图（右上图）和基于2D轮廓图上的红色交叉线的2D轮廓图（右下图）。...图9：左图是5mm高平板的3D测量数据。左上方是投影仪产生的3D高度图数据，用特殊光学元件减小了DMD的间隙影响。左下方是投影仪产生的带有DMD间隙影响的3D高度图数据。...右侧为2D线轮廓图，比较了减小DMD间隙影响和未减少时的效果。如果有投影中有DMD微镜间隙影响，测量3D数据结果将有一些“波动”（artifacts）（见图9）。图9中的数据是平板的高度测量。

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TensorFlow中的计算图

一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，对这两者进行抽象之后，可以确定一个唯一的计算逻辑，将这个逻辑用图表示，称之为计算图。...计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。

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图的度计算和相似度计算

图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...如果两个节点的邻居节点集合都为空，则相似度为0。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。

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SilhoNet：一种用于3D对象位姿估计和抓取规划的RGB方法

该方法在两个阶段中操作，首先预测对象的中间轮廓表示和遮挡掩模，然后从预测的轮廓回归3D方向四元数。基于RGB视点中检测到的对象的估计遮挡和对象模型的先验知识，从预先计算的抓取数据库确定可行抓取点。...ROI提议在特征提取阶段之后作为网络的输入提供，其中它们用于从输入图像特征图中裁剪出相应的区域。然后通过缩小特征图或使用双线性插值将其缩放，将裁剪的特征图调整宽度和高度为64x64。...本文使用自定义生成的对象抓取点数据库演示了图4中的方法。有许多库可用于促进抓取点数据库的自动计算，例如DexNetAPI。...图4显示了将预测的遮挡掩模和3D位姿估计与预先计算的抓取数据库组合以过滤可见抓取点的过程的示意图。图中的最终图像显示了投射回场景的抓取点，并通过哪些点可见并因此有效而着色。...此外，通过对检测到的对象使用中间轮廓表示，本文示出了可以在图像中检测到视觉上未被遮挡的抓取点并且用于从预先计算的抓取数据库中通知抓取规划。目前，该方法预测了轮廓空间中对称性所特有的3D位姿。

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