从三维坐标边集中检索顶点集可以通过以下步骤实现:
这种检索顶点集的方法适用于许多应用场景,例如三维建模、计算机图形学、虚拟现实等。在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云的云原生数据库 TDSQL、云数据库 CDB 等来存储和管理三维坐标边集数据。这些产品提供高可用性、可扩展性和安全性,适用于各种规模的应用需求。
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基于体积表示的方法在计算上非常浪费,因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是,网格或点云等常见表示没有规则的结构,因此,它们不容易适应深度学习体系结构,特别是使用CNN的体系结构。本节介绍用于解决此问题的技术,将最新技术分为三大类:基于参数化、基于模板变形和基于点的方法。
上一篇文章介绍了GL10的常用方法,包括如何设置颜色、如何指定坐标系、如何调整镜头参数、如何挪动观测方位等等,不过这些方法只是绘图前的准备工作,真正描绘点、线、面的制图工作并未涉及,那么本文就来谈谈如何利用GL10进行实际的三维绘图操作。 首先在三维坐标系中,每个点都有x、y、z三个方向上的坐标值,这样需要三个浮点数来表示一个点。然后一个面又至少由三个点组成,例如三个点可以构成一个三角形,而四个点可以构成一个四边形。于是OpenGL使用浮点数组表达一块平面区域的时候,数组大小=该面的顶点个数*3,也就是说,每三个浮点数用来指定一个顶点的x、y、z三轴坐标,所以总共需要三倍于顶点数量的浮点数才能表示这些顶点构成的平面。以下举个定义四边形的浮点数组例子:
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。
本教程假设你已经熟悉Unity Scripting的基本知识了。如果不清楚的可以看 时钟 的章节学习Unity的基础知识。而 构建分形 的章节里也提供了协程的基本介绍。
拓扑(Topology)是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
在《三维凸包》中我们学习了如何求三维空间中的点集凸包,本文来论述二维、三维甚至高位几何体的测度和重心的计算. 所谓测度,对于二维,指的是面积,对于三维,指的是体积. 所谓重心,指的是空间中一个特殊的点,如果该物体是质量分布均匀的话(所谓质量分布均匀,指的是密度函数是常数函数),则该物体关于该点力矩平衡.
不得不说现在三维图形渲染技术更新换代实在是太快,OpenGL很多资料还没来得及学习就已经有点落伍了。NeHe的学习教程还有之前用的《OpenGL编程指南》第七版(也就是红宝书)都非常好,可惜它们都是从固定管线开始讲起的;而现在可编程管线的技术已经是非常常见的基础技术了。后来我还看过《OpenGL编程指南》第八版(白皮书),这本教程是从可编程管线(着色器)开始讲起的,看的时候就觉得没有前面的基础打底,显得非常的晦涩,远不如红宝书易懂。羞愧的说,我已经多次入门失败了。
GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的,。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性,在节点分类任务(引文网络)中,只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务,可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后,会出现梯度消失和over-smoothing的问题,与当时CNN的层数加深出现的问题相似,因此自然想到了应用在CNN上的方法迁移到GCN上。
三维重建作为环境感知的关键技术之一,可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别,但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别,感知三维环境。我们活在三维空间里,要做到交互和感知,就必须将世界恢复到三维。所以,在识别的基础上,计算机视觉下一步必须走向三维重建。本文笔者将带大家初步了解三维重建的相关内容以及算法。
师兄:在《g2o: A general Framework for (Hyper) Graph Optimization》这篇文档里,我们找到那张经典的类结构图,里面关于边(edge)的部分是这样的,重点是下图中红色框内。
这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建。我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现。
由于研究的需要这几天看了AMIR HERTZ和RANA HANOCKA新鲜出炉的文章,关于如何利用生成对抗网络从一个三维模型上将它的纹理迁移到另一个三维模型上。效果如下面的论文封面图,长颈鹿从黄色的针刺球上学习到了纹理并将针刺生成到了自己身上,效果还是很不错的
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论文标题:Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited
【编者按】OpenGL(开放式图形库),用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口,C、C++、Python、Java等语言都能支持 OpenGL。本文作者以 Python 语法为例,用两万字详解 OpenGL 的理论知识、用法与实际操作,干货满满,一起来看看吧。
论文链接: https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1e090pe0h36k0m002a7q06d0at215203&site=x
本次介绍一个发表于Pattern Recognition的经典三维点云描述子TOLDI,首先进行算法阐述,然后再给出数据集的介绍、局部参考坐标系与描述子的评估方法。
OpenGL 是 Open Graphics Library 的简写,意为“开放式图形库”,是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API)。OpenGL 不是一个独立的平台,因此,它需要借助于一种编程语言才能被使用。C / C++ / python / java 都可以很好支持 OpengGL,我当然习惯性选择 python 语言。
最近有不同行业的客户咨询我司能不能提供一种解决方案,可以快速实现三维建筑效果,能快速响应市场需要,满足投标、交付、技术服务、厂房建设等需求。客户主要行业领域为新能源光伏逆变器铺设、房地产建筑、工厂厂房等三维建筑领域。 首先我们对他们的需求进行了分析,发现他们的共同需求是三维建筑,他们都想使用简单快速的编辑方式实现三维建筑,然后是业务需求。最终我们决定根据他们的需求,做一个简单的设计工具来实现三维建筑,然后再依次添加他们额外的业务需求。下边就简单的介绍下我们设计工具技术的尝试,如果你有更好的意见和思路可以一起沟通交流,共勉。
在最初的六天,我创造了天与地 webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范,是一套JavaScript的API。简单来说,可以把它看成是3D版的canvas。恩,你会这样引入canvas对吧:
webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范,是一套JavaScript的API。简单来说,可以把它看成是3D版的canvas。恩,你会这样引入canvas对吧:
该paper是由普林斯顿大学3个英特尔实验室4个复旦大学数据科学学院以及5个腾讯人工智能实验室研究员合作的。来自于复旦大学计算机科学学院上海市智能信息处理重点实验室。该论文已经投中ECCV2018。
摘要:对三维计算机视觉领域中近三十年的局部描述子进行总结,回顾了传统三维手工局部描述符的构造方法,介绍了基于深度学习的方法。
摘 要 :透视投影是3D渲染的基本概念,也是3D程序设计的基础。掌握透视投影的原理对于深入理解其他3D渲染管线具有重要作用。本文详细介绍了透视投影的原理和算法实现,包括透视投影的标准模型、一般模型和屏幕坐标变换等,并通过VC实现了一个演示程序。
渲染简单的理解可能可以是这样:就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像,生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景(如图1):
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心,简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见,渲染管线是实时渲染技术的底层工具。图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式(sharding modles)的影响。
上一篇文章介绍了如何使用GL10描绘三维物体的线段框架,后面给出的立方体和球体效果图,虽然看起来具备立体的轮廓,可离真实的物体还差得远。因为现实生活中的物体不仅仅有个骨架,还有花纹有光泽(比如衣服),所以若想让三维物体更加符合实际,就得给它加一层皮,也可以说是加一件衣服,这个皮毛大衣用OpenGL的术语称呼则为“纹理”。 三维物体的骨架是通过三维坐标系表示的,每个点都有x、y、z三个方向上的数值大小。那么三维物体的纹理也需要通过纹理坐标系来表达,但纹理坐标并非三维形式而是二维形式,这是怎么回事呢?打个比方,裁缝店给顾客制作一件衣服,首先要丈量顾客的身高、肩宽,以及胸围、腰围、臀围等三围,然后才能根据这些身体数据剪裁布料,这便是所谓的量体裁衣。那做衣服的一匹一匹布料又是什么样子的?当然是摊开来一大片一大片整齐的布匹了,明显这些布匹近似于二维的平面。但是最终的成品衣服穿在顾客身上却是三维的模样,显然中间必定有个从二维布匹到三维衣服的转换过程。转换工作的一系列计算,离不开前面测量得到的身高、肩宽、三围等等,其中身高和肩宽是直线的长度,而三围是曲线的长度。如果把三围的曲线剪断并拉直,就能得到直线形式的三围;同理,把衣服这个三维的曲面剪开,然后把它摊平,得到平面形式的衣服。于是,剪开并摊平后的平面衣服,即可与原始的平面布匹对应起来了。因此,纹理坐标的目的就是标记被摊平衣服的二维坐标,从而将同属二维坐标系的布匹一块一块贴上去。 在OpenGL体系之中,纹理坐标又称UV坐标,通过两个浮点数组合来设置一个点的纹理坐标(U,V),其中U表示横轴,V表示纵轴。纹理坐标不关心物体的三维位置,好比一个人不管走到哪里,不管做什么动作,身上穿的还是那件衣服。纹理坐标所要表述的,是衣服的一小片一小片分别来自于哪块布料,也就是说,每一小片衣服各是由什么材质构成。既可以是棉布材质,也可以是丝绸材质,还可以是尼龙材质,纹理只是衣服的脉络,材质才是最终贴上去的花色。 给三维物体穿衣服的动作,通常叫做给三维图形贴图,更专业地说叫纹理渲染。渲染纹理的过程主要由三大项操作组成,分别说明如下: 一、启用纹理的一系列开关设置,该系列又包括下述步骤: 1、渲染纹理肯定要启用纹理功能了,并且为了能够正确渲染,还需同时启用深度测试。启用深度测试的目的,是只绘制物体朝向观测者的正面,而不绘制物体的背面。上一篇文章的立方体和球体因为没有开启深度测试,所以背面的线段也都画了出来。启用纹理与深度测试的代码示例如下:
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
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 。
大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。 因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。
导语:本文提出一种用于深度三维形变模型中特征聚合的可学习模块。当前深度三维形变模型中特征聚合依赖于网格抽取等方法,存在聚合方式无法学习,与模型优化目标不一致等问题,从而限制了模型的表达能力。我们提出了使用基于注意力机制的模块实现对特征聚合方式的学习。在人脸,人体和人手数据集上的实验结果表明,基于注意力机制的特征聚合能有效提升模型的表达能力。
前面的文章里写过使用sharpGL三维建模生产3D井眼轨迹,这篇文章主要是说一下在WPF中如何进行3d图绘制。
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程,即“给定视点、三维物体、光源、照明模式,和纹理等元素,如何绘制一幅二维图像”。本章内容涉及 GPU 的基本流程和实时绘制技术的根本原理,在这些知识点之上才能延伸发展出基于 GPU 的各项技术,所以本章的重要性怎么说都不为过。欲登高而穷目,勿筑台于浮沙!
目前工作中有不少涉及到地图的项目,我参加了几次技术评审,前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足,这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外,我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验,虽然最终遗憾没有上线,但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术,所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识,不会太深入,很细节的技术点在后续文章里再讲解。
通过javascript可以对矩形区域进行操作,可以自由的绘制图形,文字等。而且,可以添加影子,进行涂色,另外还可以对绘制的图形进行旋转等操作。
理解掌握OpenGL程序的投影变换,能正确使用投影变换函数,实现正投影与透视投影。
今天分享的是:深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文:Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
项目网址:http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html
概述OpenGLOpenGL是渲染2D、3D矢量图形硬件的一种软件接口。本质上说,它是一个3D图形和模型库,具有高度的可移植性,并且具有非常快的渲染速度。OpenGL并不是一种语言,而是更像一个C运行时函数库。它提供了一些预包装的功能,帮助开发人员编写功能强大的三维应用程序。OpenGL可以再多种操作系统平台上运行,例如各种版本的Windows、UNIX/Linux、MacOS和OS/...
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程,即"给定视点、三维物体、光源、照明模式和纹理等元素,如何绘制一幅二维图像"。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
在之前的学习中,我们知道了一个顶点要想显示到屏幕上,它的x、y、z分量都要在[-1,1]之间,我们回顾一下渲染管线的图元装配阶段,它实际上做了以下几件事:剪裁坐标、透视分割、视口变换。图元装配的输入是顶点着色器的输出,抓哟是物体坐标gl_Position,之后到光栅化阶段。
前一篇 《WebGL学习笔记 | 创建着色器程序》介绍了如何创建着色器程序,这次我们让着色器程序运行起来,并在屏幕上绘制一个点。
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。
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
一、在此之前 在之前的文章中,我想大家已经对WebGL有了一个大体的了解,不过为了凑字数,我在这篇文章的开头再稍微回顾一下,如果我们需要使用WebGL来绘制图像需要走完以下这五步: 1、从canvas
之前我的笔记都是在OneNote上记录的,苦于OneNote羸弱的跨平台性,我决定抛弃OneNote,今后的笔记都用Markdown记录,方便迁移也方便调整格式。文章一开始编辑后会保存在我的Github仓库中(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes),整理完后会发到公众号上,并延时同步到我的腾讯云。
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