如何在Python中找到非闭合网格的体积？

在Python中找到非闭合网格的体积可以通过以下步骤实现：

首先，需要导入相关的库和模块。常用的库包括NumPy、SciPy和Matplotlib。可以使用以下代码导入这些库：

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，需要定义非闭合网格的顶点坐标。可以使用NumPy数组来表示顶点坐标。例如，以下代码定义了一个包含4个顶点的网格：

vertices = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])

然后，使用Delaunay三角剖分算法将顶点连接成三角形。可以使用Delaunay类来执行三角剖分。以下代码演示了如何执行三角剖分：

tri = Delaunay(vertices)

接下来，可以通过检查每个三角形的法向量来确定非闭合网格的体积。可以使用以下代码计算体积：

volumes = []
for simplex in tri.simplices:
    p1, p2, p3 = vertices[simplex]
    volume = np.abs(np.dot(p1 - p3, np.cross(p2 - p3, p1 - p3))) / 6
    volumes.append(volume)
total_volume = sum(volumes)

最后，可以打印出非闭合网格的体积：

print("Non-closed mesh volume:", total_volume)

这样，你就可以在Python中找到非闭合网格的体积了。

请注意，以上代码仅提供了一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。此外，还可以根据具体需求使用腾讯云的相关产品，例如云计算实例、云存储等来支持和扩展应用。

相关·内容

如何在 40 亿个非负整数中找到所有未出现的数？

题目是这样的： image.png 大数据小内存问题，很容易想到位图法 image.png 所以，如果一个区间填不满，也就意味着这个区间缺少了数，我们把这些区间拿出来，再依次按照位图法的那一套处理下，...就能得到这些区间中未出现的数。...具体过程如下： image.png image.png 如果 num 在第 1 区间上，将 bitArr[num - 2^26 * 1] 的值设置为 1 这样，遍历完之后，在 bitArr 上必然存在没被设置成...1 的位置，假设第 i 个位置上的值仍然是 0，那么 2^26× 1 + i 这个数就是一个没出现过的数总结来说，其实就是区间计数 + 位图法，对计数不足的区间执行位图法心之所向，素履以往，我是小牛肉

4302 0

模板阴影理论概述

Lengyel的文章的数学推导可以在[12]中找到。...然后将这些边沿如源自光源的虚线箭头所示的方向挤压。通过挤出剪影边缘，我们有效地创建了阴影卷。在这个时间点应该注意，阴影体积挤出对于不同的光源是不同的。对于点光源，轮廓边缘精确地挤出点。...没有封顶，深度失效技术会产生错误的结果。令人惊讶的是，它可能听起来，但是，即使在无穷大的情况下，也可以遮住阴影体积。图8：卷影阴影体积如图8所示，前盖和后盖（粗线）创建一个闭合阴影卷。...模板阴影算法要求闭塞器闭合三角形网格。这意味着模型中的每个边缘只能由2个三角形共享，因此不允许任何会暴露模型内部的孔。我们只对面向光源的三角形共享的边缘和面向远离光源的另一个三角形感兴趣。...这种技术将优雅地产生一个闭合的阴影体积，因为面向几何的几何形状保持不变以形成前盖，而面向远离光的几何形状被挤出以形成阴影体积和背盖的侧面。如果您不确定它是如何工作的，请尝试此示例。

1.1K3 0

3D网格体组成原理

目录网格体的属性中心点和顶点Base128：变长整数编码复合型网格体PMC和RMC 网格体的属性中心点和顶点 Base128：变长整数编码复合型网格体 PMC和RMC 本文探讨网格体的压缩存储与背后的信息论...网格体的属性首先需要明确，我们看到的3维模型都是中空的，基本都只是闭合的表面，这一点从“网格体”的名字也能看出。...从存储的角度看，网格体只是由一个个顶点组成，既没有“面”也没有“体”：因为平面可以由3个点来确定，立体可以由闭合的面确定，不用额外存储信息，以此达到压缩最大化的目的。...一般而言，顶点坐标信息是首要的，虽然闭合的凸面体可以根据顶点信息演算出来，但这种情况很少，法线和切线可以根据三角形的位置和三点的顺序来确定，如果只考虑纯色材质，顶点色可以取代贴图以节省体积，UV坐标和纹理贴图就可有可无了...所以存储在PostGIS或者MongoDB中的每个网格体至少需要以下3个字段：顶点：网格体的顶点坐标列表三角形：顶点之间组成的面，以及由三角顺序决定的朝向（朝内/朝外） UV坐标+贴图：决定网格体纹理的拉伸和平铺

1K3 0

【MARL】A* 算法在多智能体强化学习中的应用

2.A* 算法概述 A* 算法的基本目标是在一个图或网格上寻找从起点到终点的最短路径。...3.A* 算法运行过程 A*算法的目标是在图（或网格）中找到从起点到终点的最短路径。...如果当前节点是目标节点，搜索结束，并通过回溯路径生成最终的最短路径。否则，将当前节点从开放列表中移除，加入闭合列表。...扩展当前节点：对当前节点的所有邻居节点进行如下操作：如果邻居节点在闭合列表中，则跳过。...A*算法可以帮助每个智能体在任务环境中找到最优的动作路径，从而最小化整体任务时间或代价。对抗性环境在某些对抗性场景中（如多智能体游戏），智能体需要在竞争对手干扰下找到最佳路径。

1531 0

邓小刚院士：战斗机机动飞行仿真新突破：结合机器学习的数值虚拟飞行方法 | 顶刊阅读 PoF

系统架构分为内部和外部组件，内部组件包括数据库、数据容器、并行计算库等，中间层由多个专门模块组成，如 CFD 求解器、网格工厂和 RBD 求解器，顶层负责这些模块的集成框架。...三视图如图 1 所示，关于 SDM 的更多几何信息可以在参考文献 24 中找到。此外，值得注意的是，当前模型与参考信息之间存在一些细微差异。...值得注意的是，CFD 求解器负责模拟非稳态流场并提供必要的气动数据。此外，网格工厂管理网格变形和运动，而 RBD 求解器处理刚体运动的动力学。顶层旨在协调这些模块的集成框架。...首先，需要生成初始网格并完成重叠网格的组装。然后，模拟初始稳态流场，随后进行 CFD/RBD/FCS 耦合的动态非稳态计算过程。在动态非稳态计算过程中，RBD 求解器负责确定战斗机的位置和姿态。...此信息随后传递给网格工厂。在实施反馈控制的情况下，此信息还必须传递给 FCS 模块。接收到此信息后，网格工厂负责更新战斗机及其相关部件（如升降舵）的计算网格。这是通过根据动态网格方法移动网格来实现的。

1710 0

三名高中生，为近百年的分形定理带来了新证明

经过无数次迭代后，体积会缩小到零，而其表面积会无限大。这就是分形的奇特之处：徘徊在维度之间，占据空间但又没有真正填满它。...Menger 虽然已经证明，你可以在海绵中找到一个圆。但在某种意义上，与圆等价的物体又如何呢？考虑数学上的一个扭结：一根绳子被扭成一团，然后两端闭合形成一个环。从外面看，它可能看起来像一团乱麻。...要创建一个扭结，首先要了解扭结的线如何在彼此前面或后面穿过。然后应用一组规则将这些信息转换为网格上的一系列点。网格的每一行和每一列都将包含两个点。用水平线和垂直线连接这些点。...每个结都可以用这种网格状的方式表示。当学生们考虑交叉线段的图形时，他们想到了门格海绵的表面。将弧表示的水平线放置在海绵的一面，将垂直线放置在相反的一面，这就足够简单了。...Malors 之前以为不可能在四面体中找到所谓的三叶结。在一次视频通话中，这三名学生反驳了这一观点。他们回忆说，离开会议时感到沮丧和失望。但他们决定坚持自己的直觉。

600 0

CVPR 2023 | Next3D: 用于 3D 感知头部头像的生成神经纹理栅格化

这种方式结合了网格引导的显式变形的细粒度表达控制和隐式体积表示的灵活性，进一步提出了 3DMM 没有考虑的用于口腔内部建模的特定模块。...该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。...这种纹理栅格化的三平面在体积表示中重新形成高维动态表面特征，以实现高效的体绘制，继承了网格驱动变形的精确控制和体积表示的表达能力。...此外，与隐式变形方法不同，显式网格引导变形减轻了精细模仿学习的要求，同时获得了更好的表达式泛化。生成纹理光栅化三平面，将光栅化的纹理重塑为三平面表示，将这种表面变形调整为连续的体积。...表2 限制尽管 Next3D 能够对一些罕见的表情（如眨眼、嘟嘴等）进行合理的推断，但很难对其他一些具有挑战性的表情进行完全一致的建模，如单侧嘴朝上、皱眉、吐舌头等,可以使用表情更丰富的高质量视频片段进行训练

9093 0

工具推荐｜XGCM-大气环流模式后处理工具

XGCM 是一个python包，用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集，这些数据集可以进行有限体积分析。...在这些数据集中，不同的变量位于不同的位置，相对于一个体积或面元素(如单元中心，单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。...除此之外，XGCM 增加了对有限体积荒川网格的理解，这种网格通常用于海洋和大气模型以及适合这些网格的微分和积分操作符。 XGCM 的动机是海洋，大气和气候模型的数值分辨率的快速增长。...虽然高度并行的超级计算机现在可以轻松地生成兆级和兆级的数据集，但普通的后处理工作流还是要与这些卷做斗争。...此外，我们相信，一个灵活的、不断发展的、开放源代码的、基于 python 的 GCM 分析框架将提高整个领域的生产力，加快气候科学的发现速度。XGCM 是 Pangeo 计划的一部分。

5941 0

CVPR2024 预测世界模型挑战赛亚军方案,实现高效点云预测 !

具体而言，通过使用现有占用网络（如BEVDet）获取过去语义占用。接下来，占用结果作为单阶段世界模型的输入，以非自回归方式生成未来占用。为了进一步简化任务，在世界模型中执行动态 Voxel 解耦。...代码可在https://github.com/zhanghm1995/D2-World中找到。...具体来说，在第一阶段，作者利用现有的占用网络，如BEVDet[4]，它通过编码占用状态和语义信息将语义占用预测为一个3D体积。...鉴于最近自主驾驶领域占用网络的重大发展，针对上述问题II，作者关注如何构建一个世界模型，将过去的占用结果映射到未来。作者的框架利用单阶段视频预测[9]的优势和潜力，以非自回归方式预测多个未来体积。...生成的3D Voxel 网格的分辨率是。

981 0

关于计算流体力学，你知道多少？

，如航空、航天、船舶、水利等。...（定常或非定常） ——流动的粘性情况（无粘、层流还是湍流） ——该使用何种气体模型？ 2、建立几何与流域的模型进行流动分析的对象需进行建模。一般涉及CAD软件几何造型。...然而，这些网格块可能是对接的，连续的，非连续的或者重叠的。网格必须满足最低的网格质量要求，如正交性（尤其是在边界上），相对网格间距（最大值不能超过15%到20%），网格扭曲率等等。...如：维度、流场条件、初始条件、推进策略、算法、网格拓扑和密度、湍流模型、化学模型、通量模型、人工粘性、边界条件和计算机系统等。 12、归档将以上的分析整理成文档。...有线体积法有线体积法又称为控制体积法，是将计算区域划分为网格，并使每个网格点周围有一个互不重复的控制体积，将待解的微分方程对每个控制体积积分，从而得到一组离散方程。其中的未知数是网格节点上的因变量。

1.2K2 0

社区街道治安智慧监管方案，AI算法赋能城市基层精细化治理

； 2）垃圾暴露：支持识别地面上纸团、卡片、包装袋、果核等小体积的垃圾暴露； 3）垃圾堆放：支持识别地面上垃圾袋、破损纸箱、废旧家具等中大体积的垃圾堆放； 4）沿街晾晒：支持识别公共道路、小区公共场所的地面...：支持识别垃圾桶盖没有闭合，且桶中有垃圾堆满、溢出的情况； 8）店外经营：识别公共区域中的商业实体（店铺、商场等门头）在经营活动中占据和阻挡了公共道路的正常使用； 9）流动商贩：支持识别公共区域中明显出现经营实体的流动商贩...、摆摊经营的行为，如地摊、三轮车摊等。...3、其他安全隐患检测 1）区域入侵：支持识别视频画面中指定区域出现的人体、机动车、非机动车等移动目标； 2）明火识别：支持识别视频画面中出现的深橘黄色、非半透明色的火焰目标； 3）烟雾排放：支持识别视频画面中出现的团状烟雾...平台还能支持提供基于国标GB28181协议的级联功能及标准API接口，能将街道的视频监控资源对接到上级监控中心，实现街道办的智能化、网格化监管。

5486 0

Kimera2: 面对真实路况中强大且具有准确尺度的语义SLAM

外部里程计模块不同机器人平台提供了多种替代的里程计估算方式，如机载LiDAR传感器提供LiDAR里程计，轮子平台提供轮速里程计，以及一些摄像头（如RealSense T265）提供现成的里程计估算。...实施各种非极大值抑制的变体，积极剔除前端的特征轨迹，提高特征跟踪的效果，并将计算集中在最有前途的特征上。...具体而言，GNC应用非凸优化策略，识别和拒绝由于误差、噪声或环境变化引起的测量偏差。这一方法相对于传统的异常值拒绝方法在处理复杂场景和大规模数据时表现更为优越。...PGMO 在先前的研究中，我们展示了Kimera-PGMO对于网格重建的影响。通过联合优化姿势图、回环闭合和网格，我们实现了在密集度量-语义网格上闭合回环并提高网格精度的效果。...Kimera-PGMO通过引入回环闭合因子提供了更优越的网格重建精度。

5771 0

密集单目 SLAM 的概率体积融合

然后，我们提出了我们的融合策略以生成概率合理的体积图。最后，我们展示了如何在给定的最大不确定性范围内从体积中提取网格。...通过以下方式为每个像素给出生成的深度估计：其中 wi 是学习的权重（更多细节可以在 Raft [23] 中找到），di 是我们正在计算深度的像素周围的低分辨率逆深度图中像素的逆深度（a 3 × 3...两者都使用体积融合来重建 3D 场景并输出环境的 3D 网格。...粗体为最佳方法，斜体为次优，- 表示未重建网格 4.3.定量建图性能我们使用精度和完整性度量根据地面实况评估每个网格，如[16，第4.3节]：（i）我们首先通过以104点/m2的均匀密度对重建的3D...鉴于我们的方法提供的映射精度和概率不确定性估计，我们可以预见未来的研究将集中在地图中不确定区域的主动探索上，通过结合语义学来重建其几何形状之外的3D场景，如Kimera语义[18]，或者通过使用神经体积隐式响应进行光度精确的

8083 0

事件相关电位ERP的皮层溯源分析

此外，如果使用真实的个体头部模型，反解会变得更加精确，特别是在那些无法用球形模型很好描述的区域(如颞叶)，以及包括具有脑结构改变的临床样本（如病变、肿瘤）的研究中。...最后，我们将简要讨论对功能活动的非ERP措施（如频带、连通性）进行源分析所需的调整。2 源分析方法概述记录在头皮上的脑电图电位变化是由皮层活动中发生的突触后电位引起的。...在发育研究中讨论脑电预处理过程超出了当前工作的范围。其他细节可以在其他地方找到。利用脑电图信号可以重建可靠的神经发生器，其中来自非脑源的噪声(如眼睛伪影)被最小化。...这个解决方案需要收集参与者头部的精确尺寸，在一组核磁共振成像中找到理想的匹配。我们建议获取多个头部测量值，以便尽可能准确地描述复杂的头部形状。头部测量的示意图表示在图3中。...此外，婴儿时期的颅室传导率在其表面并不均匀，直到2岁左右才完全闭合。已经实施了几种方法来估计幼儿的最佳导电性值。

7404 0

收藏 | 一文洞悉Python必备50种算法（附解析）

本文是一些机器人算法（特别是自动导航算法）的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。...蓝线为真实路径，黑线为导航推测路径（dead reckoning trajectory），绿点为位置观测（如GPS），红线为EKF估算的路径。红色椭圆为EKF估算的协方差。...蓝线为真实路径，黑线为导航推测路径（dead reckoning trajectory），绿点为位置观测（如GPS），红线为PF估算的路径。该算法假设机器人能够测量与地标（RFID）之间的距离。...4.2 光线投射网格映射本算法是二维光线投射网格映射（Ray casting grid map）的例子。 ? 4.3 k均值物体聚类本算法是使用k均值算法进行二维物体聚类的例子。 ?...相关阅读：批量Informed树（BIT*）：通过对隐含随机几何图形进行启发式搜索实现基于采样的最优规划 https://arxiv.org/abs/1405.5848 闭合回路RRT* 使用闭合回路

1.6K4 0

CT-ICP: 带有闭环的实时且灵活鲁棒的LiDAR里程计

CT-ICP里程计部分采用C++实现并提供在线代码，闭环检测和姿态图优化部分使用Python编写，并在pyLiDAR-SLAM框架中提供在线代码，CT-ICP目前在KITTI里程计排行榜中排名第一，并具有平均相对平移误差...2D高程网格中，对于每个像素，保留其最大高程的点，通过将每个像素的z坐标限制在zmin和zmax之间，可以获得一个高程图像。...使用RANSAC对两个特征集之间进行鲁棒的2D刚性变换拟合，并使用内点数的阈值来验证对应关系，当验证匹配时，对高程网格的点云执行初始2D变换的ICP优化（使用Open3D的ICP），从而产生精确的6自由度循环闭合约束...、定位和建图的框架动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集...SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM Kimera实时重建的语义SLAM系统 SLAM综述(3)-视觉与惯导，视觉与深度学习SLAM 易扩展的SLAM框架-OpenVSLAM 高翔：非结构化道路激光

5292 0

有哪些好用的插件？

Blender一键生成程序化天空系统星空体积云丁达尔光效果插件Pure Sky Pro插件介绍图片Pure-Sky (Eevee & Cycle)是Blender第一个也是唯一一个程序化天空生成插件。...这个插件可以满足了我们对一个强大天空系统的大部分要求，如天空中云的影子可以直接投射在地面上，并轻松实现穿云而过的丁达尔光效果，并且云可以做动画；能一键显示暴风雨天气；提供360°的天空空间展示；能通过大气...、云自动检测日落效果；能在场景中生成体积云，并可以在任何方向延伸到无限远；具有自动检测障碍物的实时镜头光晕和镜头污垢（AE里的OF镜头光晕都可以省了）；可以轻松地做出星星、月亮、暮光、彩虹、程序化龙卷风等天气效果...具有良好拓扑结构的干净网格是高质量模型的重要组成部分。不仅易于使用干净的拓扑结构，更易于安装良好的网格，改善了动画变形，简化了纹理处理，而且最重要的是，它提供了优化的网格，可提高整体性能。...我们定制的流体引擎基于流行的翻转模拟技术，该技术也可以在其他专业工具中找到，如Houdini、Phoenix FD、Bifrost和Mantaflow。

1.6K0 0

HotNets 23 ｜通过语义驱动的全息通信丰富远程呈现

简介全息通信受益于3D内容的传递。全息图可以使用体积内容生成，以捕捉3D对象/场景，通常通过点云或网格表示。...与VOD不同，实时流媒体促进了更多激动人心的全息通信用例，如远程手术和远程协作。其次，即使是中等质量的体积内容，最新方法仍要求相当大的带宽需求，例如ViVo中的约100Mbps。...然而，如此小的数据量对于时间效率高且在视觉上令人满意的内容重建提出了显著的挑战。实时重建：稀疏的关键点不能恢复详细的网格，需要进一步处理，如额外的训练，以产生细粒度的网格。但这可能会超出延迟要求。...高质量纹理对齐：由于关键点不能编码纹理信息，从关键点恢复的网格仅包含几何结构，导致非衣着的身体结构。...为了克服这些挑战，作者计划开发一个非参数化、考虑时间因素的框架，然后在此框架内探讨提取关键点数量、计算开销和视觉质量之间的权衡。

2911 0

Python进阶之Matplotlib入门(七)

引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。...概要 1、掌握Matplotlib中的等高线图画法； 2、掌握Matplotlib中的图像显示用法；等高线图等高线图是一种常见的图的类型。它指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。...把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。...linewidth=.5)plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)plt.xticks(())plt.yticks(()) plt.show() 我们先构造一个二维平面“网格...我们用NumPy中的meshgrid函数构造网格。有了网格之后，我们定义f(x,y)函数来作为高度函数。

1.3K4 0

M2DP：一种新的三维点云描述子及其在回环检测中的应用

最近引入的描述子大多属于直方图类，Spin image在关键点周围使用圆柱体计算，然后将圆柱体径向和垂直分割为体积，并计算每个体积内的点数。VFH描述子由两个步骤组成。...为了提高VFH对遮挡的鲁棒性，CVFH首先将整个点云划分为平滑区域，然后，CVFH使用区域的平均法线和质心来计算VFH描述符，SmallSized Signatures是一种简单的方法，专门针对激光雷达数据的环路闭合检测问题...大多数现有方法在构建三维描述子时都使用点的法线，对于具有噪波数据的点云，通常很难获得一个点的精确法线，对于普通的开源的方法，如Spine Image或ESF，由于这些描述符中缺乏空间信息，因此无法在不同的云中捕获复杂的细节...总结本文提出了一种新的三维点云全局描述子M2DP，并将其应用于基于激光雷达的环路闭合检测中，M2DP描述子是根据3D点云到多个2D平面的投影和这些平面上云的特征计算构建的，然后应用SVD来减小最终描述符的尺寸...，处理稀疏点云的能力是一个重要优势，未来，将研究M2DP对其他类型深度数据的适用性，如RGB-D和立体视觉深度图。

1.1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云