首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在python中查找规则3D网格上的相邻线

在Python中查找规则3D网格上的相邻线,可以通过以下步骤实现:

  1. 定义规则3D网格:一个规则的3D网格由一组点组成,每个点都有一组相邻点。可以使用任何数据结构(如列表、字典或二维数组)来表示网格,其中每个元素都代表一个点,其值是相邻点的索引或坐标。
  2. 编写函数来查找相邻线:根据规则3D网格的定义,可以编写一个函数来查找指定点的相邻线。该函数接收网格和一个点的索引或坐标作为输入,并返回相邻线的列表。
  3. 确定相邻点的定义:根据实际需求和网格的特性,确定相邻点的定义。例如,在一个立方体网格中,每个点有六个相邻点(上、下、前、后、左、右)。在一个正六面体网格中,每个点有六个相邻点(上、下、前、后、左、右),但也有可能存在顶点和边的相邻点。
  4. 实现相邻线查找算法:根据相邻点的定义,使用适当的算法(如循环、递归或遍历)来查找相邻线。遍历网格中的每个点,根据相邻点的索引或坐标,将相邻线添加到结果列表中。

以下是一个简单示例,演示了如何在一个规则的3D网格中查找相邻线的实现:

代码语言:txt
复制
def find_adjacent_lines(grid, point):
    adjacent_lines = []
    adjacent_points = grid[point]  # 根据点的索引或坐标获取相邻点列表
    for adjacent_point in adjacent_points:
        line = [point, adjacent_point]  # 构造相邻线
        adjacent_lines.append(line)
    return adjacent_lines

# 示例的规则3D网格
grid = {
    (0, 0, 0): [(0, 0, 1), (1, 0, 0), (0, 1, 0)],  # 网格中每个点的相邻点列表
    (0, 0, 1): [(0, 0, 0), (1, 0, 1), (0, 1, 1)],
    (1, 0, 0): [(0, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0)],
    (0, 1, 0): [(0, 0, 0), (0, 1, 1), (1, 1, 0)],
    (1, 0, 1): [(0, 0, 1), (1, 0, 0), (1, 1, 1)],
    (0, 1, 1): [(0, 0, 1), (0, 1, 0), (1, 1, 1)],
    (1, 1, 0): [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (1, 1, 1)],
    (1, 1, 1): [(0, 1, 1), (1, 0, 1), (1, 1, 0)]
}

# 查找点(0, 0, 0)的相邻线
adjacent_lines = find_adjacent_lines(grid, (0, 0, 0))
print(adjacent_lines)

此示例中,我们定义了一个网格grid,其中包含了一些点和相邻点的关系。通过调用find_adjacent_lines函数,并指定需要查找相邻线的点(0, 0, 0),可以得到该点的相邻线列表。

请注意,上述示例仅为演示目的,实际应用中需要根据具体的网格结构和要求进行相应的调整。具体的应用场景和腾讯云相关产品及介绍链接地址需要根据实际情况和需求进行选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

腾讯云TDP-Plaxis远程脚本自动分析技术教程——总纲

Plaxis简介 PLAXIS 2D/3D程序是由荷兰PLAXIS B.V.公司推出的一系列功能强大的通用岩土有限元计算软件,已广泛应用于各种复杂岩土工程项目的有限元分析中,如:大型基坑与周边环境相互影响...上文的示例基于Plaxis自带的脚本解释器,如果需要使用自己的解释器需要安装相应的模块。下面介绍如何如何在自己电脑默认的解释器上安装plxscripting模块。...(4) 打开默认的Python解释器,运行上一章节中的测试代码,如果输出同上一章节中的相同且没有报错,则该模块安装完成,如下图所示: ?...,表示网格尺寸/实体在该方向的尺寸,当element_size_factor=(0)1时,则会在一条直线上创建11个节点,相邻两个节点的边长等于直线长度的0.1倍;参数boolean指示是否在存在除土体以外实体的区域加密网格...,True表示加密网格 (12) 获取生成网格之后的网格浏览器窗口句柄,在Plaxis中python API中网格浏览器窗口句柄为一个虚拟地址端口,将该端口传入到new_server创建网格浏览器视图

2.6K42

数据科学 IPython 笔记本 8.15 Matplotlib 中的三维绘图

8.15 Matplotlib 中的三维绘图 原文:Three-Dimensional Plotting in Matplotlib 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python...在这里,我们将绘制一个三角螺旋线,并且在线条附近随机绘制一些点: ax = plt.axes(projection='3d') # 三维线条的数据 zline = np.linspace(0, 15,...像二维ax.contour图一样,ax.contour3D要求所有输入数据都是二维规则网格的形式,带有每个点求得的Z数据。...在这些情况下,基于三角剖分的图形可能非常有用。如果我们不从笛卡尔坐标或极坐标网格中均匀抽取,而是随机抽取一组的话,会如何呢?...我们将定义r,每个点距离中心的距离,并使用它来查找嵌入的(x, y, z)坐标: # x-y 平面中的半径 r = 1 + w * np.cos(phi) x = np.ravel(r * np.cos

1.7K30
  • CGAL功能大纲

    多维度几何框架dD Geometry Kernel 多维度几何框架包含大小恒定的对象,如多维度欧氏空间中的点、向量、方向、线、射线、段、圆等,以及这些对象的构造和操作。...排列Arrangements 这个模块提供了空间排列的方法,使得能够快速查找定位 二维排列2D Arrangements 此包可用于构造、维护、更改和显示平面中的排列。...三维3D Alpha Shapes 这个包提供了一个数据结构,可以编码一个字母复合体,也可以编码与给定的3D Delaunay或规则三角剖分相关的整个字母复合体系列。...三维表面网格构建3D Skin Surface Meshing 这个包允许建立一个表面的三角形网格。表面用于生物计算中的大分子建模。...表面可能表现出一维特征(如折痕边缘)和零维特征(如作为角尖、尖端或飞镖的奇异点),这些特征在网格中必须相当近似。此外,这些算法还支持多核共享内存架构,以利用可用的并行性。

    1.3K10

    南洋理工 & 清华 & 伦敦帝国 & 西湖大学开源 MeshAnything V2 | AMT 技术提升网格生成性能和效率 !

    这种表示法具有高度的可扩展性和可迁移性,因此在许多应用程序中得到广泛应用。 本文将介绍基于图的图的基本概念、常见算法和应用场景,并提供一个基于Python库的简单实现。...总的来说,作者的贡献如下: 作者引入了一种新的网格分词方法,名为相邻网格分词(AMT),与以前的分词方法相比,AMT所需的分词序列长度约为一半,从而从根本上降低了艺术家创建网格的计算负担。...网格是3D生成中的关键部分,艺术家生成的网格生成与3D生成密切相关。然而,与先前的3D生成方法相比,它主要关注序列学习,这在其他3D生成方法中很少见,以生成高质量的网格拓扑结构。...如4.3节所示,在Obiayverse测试集中,AMT平均可以将的长度缩短一半。 网格标记化中的排序讨论。先前的方法和AMT最初对网格的顶点和面进行排序。...相比之下,先前的方法盲目地遵循排序顺序,可能会导致在序列中,空间上距离顶点相邻的顶点,从而可能增加序列复杂度。

    17810

    学习多视图立体机

    随着深度神经网络的出现及其在视觉数据建模中的巨大影响力,大众焦点最近转移到用CNN隐式地建立单眼线索模型,和从单个图像中预测3D作为深度 / 表面方位图或3D 像素 网格。...给定一组具有已知摄像机的图像,LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说,在每个输入视图的像素深度图的形式中,要么是一个像素占用网格,要么是一个场景密集点云。...逆投影操作将2D图像(由前馈CNN提取)的特征放置到3D世界网格中,使得多个这样的图像的特征根据极线约束在三维网格中对齐。...这简化了特征匹配,因为现在沿着极线的搜索来计算匹配的成本,就会降低到只需要查找到在三维世界网格中给定位置的所有特征。...还有待观察的是,如何将图像从二维提升到三维以及如何在公制世界空间推理这些图像将有助于其他下游相关任务(如导航和抓取),但是这确实会是一个有趣的旅程!我们将很快公布LSMs的代码,以便于实验和重复性。

    2.2K90

    玩转Processing生成艺术不可不知的几个创作手法

    颜色也是有搭配的学问的。在色彩搭配中,要了解对比色、互补色、相邻色等概念,合理的选择颜色,使用到我们的作品中,使得作品的整体色彩更加和谐。 在这里,小菜推荐三个自己常用的色彩搭配网站。.../2014/04/the-curse-of-truchets-tiles.html 一个网格中的图形经过90度、180度、270度等角度的旋转或者水平垂直镜像等方式,结合某些相邻规则,则可以创作出千变万化同时具有美感的艺术图形...Displacement 错位法 我们看下视频中的两个例子。 在例子1中,我们在画面中画一些平行线,想给这些线一些变化,不然太单调了对吧。 我们给线条打上点。...Recursion 递归法 三角形中套三角形,一直递归绘制下去,直到一个终止条件,如三角形的高度小于某个值。 在上面的基础上,运用重复法,加上一些变化。...在 processing 创作中,非常基础的如数学的三角函数、物理的速度、加速度等,都可以认为是一种算法。因为算法其实是定义了一套运算的规则。

    2.8K40

    学习PCL库:PCL库中的geometry模块介绍

    ,它的原理是根据输入的起点和终点,计算出沿直线的总距离,并将该距离分为多个步长,在每个步长中,通过线性插值计算出当前迭代位置的坐标,并在点云中查找最近的点。...在 PCL 中,该类主要被用于遍历三角网格的拓扑结构,如寻找某个顶点的所有相邻顶点、某个面周围的所有三角形等。...在3D mesh中,每个面(facet)由多个三角形构成,每个三角形边界上都有一条半边,通过半边可以遍历到相邻的三角形,从而完成面的遍历。...pcl::geometry::MeshIO 提供了从常见的三维网格模型文件格式(如PLY、OBJ等)中读取和写入三维网格模型的方法。...三角网格被广泛用于表示复杂的几何形状,如人体器官、建筑物等,也常被用于三维建模、渲染和动画等应用中。

    87530

    RoadMap:一种用于自动驾驶视觉定位的轻质语义地图(ICRA2021)

    具体来说,该地图由几个语义元素组成,如车道线、人行横道、地面标志和路面上的停车线。我们介绍了车载地图、云上维护和用户端定位的整个框架。地图数据是在车辆上收集和预处理的。...它制约着两个相邻节点。位姿图的优化可以被表述为以下公式: 其中,[·]xyz取四元数的前三个元素,大约等于流形上的误差扰动。...为了节省带宽,只有本地地图的占用网格被上传到云端。与车载地图绘制过程相同,云服务器上的语义地图也被划分为分辨率为0.1 × 0.1 × 0.1米的网格。...本地地图的网格根据其位置被添加到全局地图中,具体来说,本地地图的网格中的分数被添加到全局地图的相应网格中,这个过程是并行操作的。最后,得分最高的标签就是该网格的标签。...首先,我们生成语义地图的俯视图像。每个像素都呈现出一个网格。其次,提取每个语义组的轮廓。最后,等高线点被保存并分发到生产车中。

    1.8K20

    实时稀疏点云分割

    左图:使用Velodyne VLP-16扫描仪得到的稀疏3D点云数据分割后生成的对象(如人,车和树)。 不同的颜色对应不同的分割结果。 右:用于实验的Clearpath Husky机器人。...图像中的行数由垂直方向上的光束的数量定义,比如对于Velodyne扫描仪,有16线,32线以及64线,而图像的列数有激光每360度旋转得到的距离值。...分别代表在该行相邻的深度值。知道连续垂直的两个单个激光束深度值,可以使用三角规则计算角度α,如下所示: ?...,并在移动到下一级令居之前首先开始探索直接相邻的节点,在该论文中使用了网格上的N4领域值计算角度差值,以确定矩阵M的两个相邻元素是否满足角度上的约束条件Δa,设置为5°。...图中的右图示出了从场景的俯视图中在xy平面中的计算。 注意,我们可以计算在范围图像中在行或列方向上相邻的点A和B对的角度β。

    2.9K10

    使用OpenCV实现哈哈镜效果

    定义3D表面(镜面),并使用合适的投影矩阵值将其投影到虚拟相机中。 使用3D曲面的投影点的图像坐标来应用基于网格的变形以获得有趣的镜子的所需效果。 下图可能会帮助我们更好地理解步骤。 ?...虚拟相机本质上是矩阵P,因为它告诉我们3D世界坐标与相应图像像素坐标之间的关系。让我们看看如何使用python创建虚拟相机。...首先,我们假设原始图像或视频帧是3D平面。当然,我们知道场景实际上不是3D平面,但是我们没有图像中每个像素的深度信息。因此,我们仅假设场景为平面。...下图显示了可以生成的镜面的一些示例。 ? 3D表面的一些示例可用于创建哈哈镜镜子 现在,由于我们对如何定义3D曲面并将其捕获到虚拟相机中有了清晰的思路,让我们看看如何在python中进行程序书写。...如果我们想动态更改摄像机的某些参数怎么办?为了简化创建此类3D曲面,定义虚拟相机,设置所有参数并查找其投影的任务,我们可以使用一个名为vcam的python库。

    2.1K20

    通用汽车最新提出:3-D车道线检测新方法

    摘要:本文提出了一种基于相机的新型DNN方法,用于带不确定性估计的3D车道线检测。该方法基于半局部BEV(鸟瞰视角)的网格表示形式,其将车道线分解为简单车道线段。...该表示将车道曲线细分为多个车道线段,但未明确获取它们之间的任何关系。相邻的网格将具有重叠的感受野并产生相关结果,但是没有捕获多个网格表示的是同一车道的事实。...投影应用相机俯仰角ϕ和高度h定义的单应变换(homography),将图像平面映射到道路平面,如图所示。最终BEV特征图在空间上分为由W×H个非重叠网格组成的网格G。...将网格相交的车道线投影到道路平面后,用GT车道线点把网格相交的车道线段近似为直线,可计算出偏移量和角度,即GT回归的目标。 ? 以下是预测模型训练的损失函数: ? 其中 ? ? ?...这是一些实验结果:GT(红色)、【1】方法(青色)和本文方法(蓝色)的比较。 ? ? 注明:同时,大家也可以参考百度阿波罗发表的3D车道线检测文章【2】。

    1.3K30

    【笔记】《MeshCNN: A Network with an Edge》的思路

    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。...(a,b,c,d)和(c,d,a,b)两种,取决于哪一个面被定义为第一个相邻面 为了保证变换的不变性(旋转平移缩放),进行了两个额外操作: 设计边的描述符,让其仅包含与相似变换无关的特征 对两种排序使用对称性操作符如...网格顶点坐标本身对于网络并没有什么意义,后面会新计算出来的顶点坐标也仅仅是为了可视化而计算,对网络不会有影响 二维上的卷积操作是让卷积核中的每个元素与当前扫描到的部分进行逐项相乘并求和,因此这部分操作在三维网格卷积中被改造成了下面的式子...文章将上面提到的网格结构按照特征的L2范数由大到小排序,因为前面我们可以看出提取的5个特征越小,则这两个三角形越接近于平行的一条线,排序后可以优先处理那些对形状改变影响最大的部分。...前面池化操作的时候,池化操作将数据中的有效信息进行了合并用于学习,低频信息是无法回到高频信息的,因此上池化并不能得到可学习的参数,通常需要将上池化和卷积层一起使用来恢复池化中失去的信息。

    5K41

    python绘图与数据可视化(二)

    ,并且它可以配合 Python GUI 工具(如 PyQt、Tkinter 等)在应用程序中嵌入图形。...tools: 这是 Matplotlib 为了实现与 Microsoft Excel 交换数据而提供的工具; Mplot3d:它用于 3D 绘图; Natgrid:这是 Natgrid 库的接口,用于对间隔数据进行不规则的网格化处理...在本节,我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...grid() 方法可以开启或者关闭画布中的网格(即是否显示网格)以及网格的主/次刻度。...', lw = 0.25) #color:表示网格线的颜色; #ls:表示网格线的样式; #lw:表示网格线的宽度; 网格在默认状态下是关闭的,通过调用上述函数,网格会被自动开启,如果您只是想开启不带任何样式的网格

    17310

    谷歌重磅推出TensorFlow Graphics:为3D图像任务打造的深度学习利器

    在下面的Colab示例中,我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式,该神经网络被训练来预测物体的旋转和平移。...如下图所示,立方体看起来是上下缩放的,而实际上发生这种变化只是由于相机焦距发生了变化。 下面的Colab示例提供了更多关于相机模型的细节,以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。...几何——3D卷积和池化 近年来,从智能手机的深度传感器到自动驾驶汽车激光雷达,以点云或网格的形式输出3D数据的传感器越来越常用。...由于这类数据有着不规则的结构,与提供规则网格结构的图像相比,在这些表示上执行卷积更难实现。...TensorFlow Graphics提供两个3D卷积层和一个3D池化层,例如,允许网络在网格上执行语义部分分类(如下图所示): ?

    1.9K30

    CVPR 2023|Limap:基于3D line的重建算法

    (3)没有两视图几何验证:点匹配可以通过极几何在两个视图中验证,但线至少需要三个视图来过滤 (4)退化:在实践中,线三角化更倾向于不稳定的配置 (参见图8),例如每当线与相机运动平行时,线三角化会退化。...借助相关的2D-3D点对应和消失点,为每个2D线段生成第二组假设 假设评分和轨迹关联: 现在图像I中的每个2D线段与每个相邻图像J的一组3D线假设相关联。...为了将它们聚合在一起,将尺度因子 τ 关联到每个距离r,得到归一化分数 用S表示所有相应的归一化分数的集合,L1和L2之间的分数为: 现在有了每个线对的唯一分数,然后考虑来自相邻图像j和假设k的所有相邻...然后将以3D计算的InnerSeg距离转换为上一段中的归一化分数,并将其与2D和3D中的重叠分数以及使用 (5) 的先前分数相结合。 然后对于每个track重新估计单个3D线段。...实验: 首先建立了一个评估基准来量化建图的质量,由于没有地面真相 (GT) 3D线,因此使用GT网格模型或点云评估3D线图。

    81440

    细分网格建模

    细分建模,可以直接得到网格,不需要样条曲面这种中间格式的表示。 在显卡上,也有细分曲面的应用。在游戏场景中,由于实时性的要求,网格的面片数量要求要尽量的低,但是,网格少了,模型的细节也少了。...为了尽可能的提升网格的数量,显卡渲染流水线中加入Tessellation模块,这个模块直接在硬件上对网格进行了细分。 细分建模产生的网格,其面片分布非常的规则(regular)。...规则的网格不管是用于几何处理,还是用于有限元计算,都有非常好的性质,比如计算稳定性。另外,细分网格表示的数据量非常小,很适合于网络传输。...用户创建的模型,可以直接导出进行3D打印,注册用户也可以在线保存自己的三维设计。 建模工具采用了最新的浏览器3D技术:WebGL,它是HTML5标准中的3D技术。...设计回放功能,可以栩栩如生的回放设计过程,在回放过程中,我们可以学习到别人的设计设计思路,比如这个飞机的设计回放:

    1K11

    MCFS:任意形状环境中的多机器人路径规划

    我们的MCFS框架从CFS(连通费马螺旋线)在3D打印中的最初应用中得到灵感(Gibson等人,2021年),创新地将CFS应用于解决MCPP问题,通过将一组等距等高线转化为CFS,生成连续平滑的覆盖路径...我们将相邻图层上的等高线之间的距离表示为 ,以及所有点到多边形边界的最大距离表示为 。然后我们使用Marching Squares算法(Maple 2003)为每一层 生成分层等高线。...与原始CFS类似,我们定义了一对isovertices 在相邻图层(即 )上的连接段集合 为:O_{u,v}其中 表示点 与等高线 之间的距离。...的曲率和原始等高线 上的曲率。...实例:由于现有的MCPP基准如(Tang and Ma 2023)专门针对二维网格地图上的基于网格的方法,我们使用了一组更多样化的工作空间来设计图6中显示的MCPP实例,从完全非矩形(2-环)到大部分矩形

    47010

    一份完全解读:是什么使神经网络变成图神经网络?

    下面我可视化了一些2D和3D规则网格,其中节点的顺序是彩色编码的。顺便说一句,我是在Python代码中使用了NetworkX来实现的,例如G=networkx.Grid_Graph([4,4])。...图6:规则的2D和3D网格的例子。图像在2D网格上的表现,视频在3D网格上的表现。 考虑到这是个4×4的规则网格,我们可以简单地看看2D卷积是如何工作的,就可以理解为什么很难将算子转换成图。...规则网格上的滤波器具有相同的节点级,但现代卷积网络通常有小滤波器,例如下面的例子中的3×3。...在下面的例子中,我们只是受到启发将滤波器初始化成了边缘检测器(请参阅这里的其他可能的滤波器): 图7:在规则2D网格上的3×3滤波器的例子,左侧是任意权值w,右侧是边缘检测器。...在常规网格中,我们始终将滤波器的节点与网格的节点相匹配。但这并不适用于图,我将在下面进行解释。 图8:规则网格上2D卷积的2个步骤。如果我们不应用填充的话,一共会有4个步骤,因此结果是2×2图像。

    1.5K50

    清华大学最新成果 3D 语义占用预测框架 GaussianFormer !

    作者在GaussianFormer中引入了两组特征。高斯属性是如第3.1节所讨论的物理属性,它们实际上是模型的学习目标。...具体来说,作者将每个高斯视为位于其均值的一个点,对生成的点云进行 Voxel 化(如图3中标记的“Voxelization”),并在 Voxel 网格上应用稀疏卷积。...最后,作者可以仅用相邻高斯有效地近似公式(3): 其中表示点处的相邻高斯集合。考虑到3D高斯动态的邻域大小,高斯到 Voxel 的映射实现并不简单。...这是因为3D高斯分布可以自适应地改变其位置和协方差以匹配图像中小目标的边界,与图像上的刚性网格投影可能产生的误导相比。...而且,作者的GaussianFormer甚至成功预测了不在 GT 中且在图像中几乎不可见的目标,如第四行左前方输入图像中的卡车以及3D可视化的右上角。

    40310
    领券