3D图形学 在真正开始学习WlebGL之前，我们还要改了解下3D图形学，有助于接下来的3D图形编程。...而在绘制3D图形时，除了x轴和y轴，我们还需要一个z轴，用于表示深度，即3D物体距离屏幕的距离。 ? 点、线、面和网格 3D空间内的所有物体都是由点、线及面组成。...材质就是网格表面的特性，模型外表是否透明、是否会反射等都是通过网格的材质所定义的。 变换和矩阵 3D网格的形状由顶点位置决定。模型变换就是利用矩阵对模型的大小、位移、旋转等进行操作。...摄像机、视口和投影 我们在Canvas上看到的3D空间并非一个真实的3D空间，而是用数学算法将模拟的3D空间投射到2D视口的图像而已。...摄像机是用户观察场景的眼睛，摄像机的视野决定了透视关系和我们在Canvas上看到的内容。 ? 着色器 为了最终的渲染模型，开发者必须精确的定义定点、变换、材质和相机之间的关系。这就是由着色器来完成的。
摘要 CloudCompare是一个3D点云（和三角化网格）处理软件，它最初设计用于在两个3D点云之间（例如通过激光扫描仪获得的点云）或点云和三角化网格之间进行对比，它依赖于一个八叉树结构，该结构针对这个特定用例进行了高度优化...基本介绍 其核心的算法库CCLib库，这个库提供用于处理三维点云数据的数据结构和算法。...GenericCloud.h 用于库和客户端应用程序之间数据通信的通用3D点云接口。 GenericOctree.h 用于库和客户端应用程序之间数据通信的通用八叉树接口。...Grid3D.h 简单的3D网格结构 ，网格数据在内存中是连续的。 Jacobi.h 雅可比特征向量/值分解。...Neighbourhood.h 特定点可以通过结构来处理点的子集，并提供若干几何处理。
学习PCL库：基于LOD的大规模点云可视化 学习PCL库你应该知道的C++特性 学习PCL库：PCL库中的IO模块介绍 主要内容 pcl::LineIterator 用于在3D点云中沿直线迭代遍历点...bool isValid() const：判断当前迭代位置是否合法。 const PointT& operator*() const：返回当前迭代位置的3D坐标。...，用于迭代遍历给定点的所有相邻点。...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。...这些方法在实现时，会调用第三方库的接口来解析和生成三维网格模型。在读取和写入过程中，还提供了一些选项，如是否加载法向量、颜色等，以及文件的编码格式、二进制或ASCII等。
在推断过程中只需要点云和学习到的描述器。 算法的核心是一个 8 维的描述器（descriptor），从云中的每个点上进行学习，而不是常见的 3 维 RGB 色彩。...ConvNet 可以学习到相关的特征，并根据视角渲染对应的场景。在学习过程中，ConvNet 和描述器一起学习，用于减少渲染图像和实际图像之间的差异。...图 1：给定从 RGBD 图像中生成的点云（顶部），这一算法可以为每个点学习神经描述器（伪色处理后的 3D 点云图像，在中间一行），而神经渲染网络可以将栅格化的点描述器映射成真实图像（底部）。...方法 如下是系统的简要细节。首先我们需要理解如何在给定点云的情况下通过神经描述器和学习到的渲染网络渲染新的视图。之后，我们还需要理解学习过程，以及学习系统对新场景的适应性。 ?...图 2：系统总体结构的概念，它会给 3D 点云「上色」，并通过神经网络生成渲染结果。 具体而言，如上所示模型会在给定点云 P、神经描述器 D 和相机参数 C 的情况下估计方向的视角。
在DETR架构的基础上，DETR3D将Transformer应用于多个相机，用于鸟瞰（BEV）空间中的3D目标检测。...PETR v1，v2是将位置嵌入变换用于多视图3D目标检测的另一个最新发展。它将3D坐标位置信息编码为图像特征，产生3D位置感知特征。...该方法考虑了ego车辆前方32m和两侧16m范围内的传感区域，从而包括32m×32m的BEV网格。网格被划分为0.125m×0.125m的块，得到256×256像素的分辨率。...然后，探索了提高Transformer模型计算效率的方法，详细介绍了应用于softmax、层归一化、激活函数和矩阵乘法等运算符的定点算法的硬件加速技术。...电路设计提供了INT4、INT8和INT16的定点运算，使用INT4多聚体作为基本单元。通过采用移位运算，将2个INT4单元用于INT8，将4个INT4单位用于INT16实现。
多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）：结合多个相机捕获的图像，通过算法重建三维结构。激光扫描：使用激光器发射光线，测量光线与物体表面碰撞后的反射时间来确定点的位置。...结构光扫描（Structured Light Scanning）：通过向物体投射光图案（如条纹或网格），并使用相机捕捉这些图案在物体表面的变形，来计算点的位置，常用于工业设计和质量控制。...声纳（Sonar）：在水下使用声波来测量距离和生成点云数据，适用于海洋地形测绘和水下考古。...应用医学成像：如CT和MRI扫描数据的表示；虚拟现实：用于创建详细的三维环境；3D打印：体素模型可以直接用于打印。...（三角形网格凭借与GPU的出色兼容性和高速渲染效率稳居游戏与3D建模的主流）CAD/CAM：计算机辅助设计和制造。逆向工程：从实物模型创建数字模型。
被子块图案 首先，可以将制作被子块图案作为入门项目，它展示了在2D网格中渲染的过程。 ?...作者在「shaders/quilt.frag.glsl」中给出了相应的代码，片段着色器遍历每一个像素，将像素编号传入gl_FragCoord.xy中，绘制2D网格。...栅格化和着色 与大多数视频游戏所用的算法相同，采用栅格化方法渲染3D三角形网格，呈现更逼真的效果： ? 将3D表面分解为三角形，然后在屏幕上独立绘制每个三角形，并在它们之间插入变量。...用intersect() 函数来计算空间中任何射线的第一个交点；illuminate()用于将两个点光源的作用相加，来计算给定点的光照。...在进行照明计算之前，添加条件语句以检查从点到光源的射线是否被遮挡。如果被遮挡，则应立即返回vec3(0.0)模拟阴影。 通过修改代码，还可以选择强度，在不同的位置添加第三个点光源。 作者简介 ?
网格重建的相关工作首先一个是泊松重建，其原理是通过一个3D的标量方程，然后去拟合3D空间中的点云，使得拟合的标量方程在每个采样点的梯度方向上和输入点的靶向量是尽可能的匹配，再通过优化3D的标量方程，之后去提取等值面的方式把这个面给提取出来...离线方法中比较典型的是德劳内三角剖分+图分割的方法，如图14所示，基本原理是第一步先用3D的德劳内三角剖分对3D空间做四面体的切割，然后再通过相机和观测点的可视化关系，再去做图分割，以此区分去面片的inside...在取出点之后，将3D的一个个点通过图形的方法去投影到一个合适的平面内，这个合适的平面是由voxel-map估计的一个地图在此点的平面法向量，然后进入到那个平面去。...因为雷达点本身对环境进行测量的时候，这个点本来是在一个连续的平面上，也在一个区域内，如果这时在3D上直接做match，复杂度会很高，而且目前还没有成熟的方法。...该方法不仅仅适用于固态雷达，还有旋转机械式雷达等。在不同的数据集上测试了这个算法的性能，结果如图19所示。
由于点云的无序特性，并且其排列方式不同于 2D 图像中的常规网格状像素点，传统的 CNN 很难处理这种无序输入。 本文提出了一种可以在非均匀采样的 3D 点云数据上高效进行卷积操作的方法。...由于图像一般以固定的网格状的矩阵形式存储，因此在图像上，卷积核通常在 3x3，5x5 的固定网格上实现。在 CNN 中，不同的邻域采用同一个卷积核进行卷积，从而实现平移不变性。...函数 W 的输入是以 (x, y, z) 为中心的 3D 邻域内的 3D 点的相对坐标，输出是每个点对应的特征 F 的权重。S 是一个关于密度的函数，输入是每个点的密度，输出是每个点对应的逆密度系数。...我们将卷积核看作 3D 点局部坐标的非线性函数，该函数由权重和密度函数组成。对于给定点，利用多层感知器网络学习权重函数，通过核密度估计学习密度函数。...学习到的卷积核可用于计算 3D 空间中任何点集上的平移不变卷积和置换不变卷积。此外，PointConv 还可以用作反卷积算子，将从子采样点云中提取的特征传递回原始分辨率。
日前，在美国硅谷举行的年度芯片大会Hot Chips中，微软进一步介绍了Hololens 2.0头显的定制化全息处理器HPU 2.0。该芯片可加速确定用户注视点位置、渲染周遭环境画面等任务的算法。...资深游戏美术师爆料：PS 5开发机确为深V飞船造型 ? 据外媒报道，索尼PS 5的外观设计专利曝光：机身中间的“大V领”（V在罗马数字中代表5）、两侧像鱼鳃一样的格栅。...MRTK是一款面向WMR、HoloLens开发的MR开源工具，全新版本包含多项改进功能和新功能，包括按压、触控、拧捏、手部网格、虚拟对象操控、边界盒、滚动板、远程交互手部射线、虚拟键盘、手部菜单、提示文本...VRPinea独家点评：更新后的操作更加精细准确~ 英国拟试行机场3D扫描科技，有望终结液体登机禁令 ?...据悉，该科技将提升机场安检、登机检查的速度，也望终结目前登机对行李内液体和笔记本电脑的限制。3-D行李扫描科技类似医院用的计算机断层扫描，目前伦敦希斯罗机场已架设完成并展开测试。
表面网格（Surface Mesh）简化，细分和参数化等； （8）凸壳算法。适用于2D、3D以及dD； （9）搜索结构。...，以及检查点集是否是强凸的函数。...此外，还描述了一些用于计算船体点的特定极值点和子序列的函数，如一组点的上、下船体。 三维凸包3D Convex Hulls 这个包提供了计算三维凸壳的函数，以及检查点集是否是强凸的函数。...该包还提供了一个2D网格生成器，用于细化三角形和约束边，直到满足用户定义的三角形大小和形状标准。生成的网格可以使用Lloyd算法进行优化，该算法也在这个包中提供。...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。
设计统一的优化框架，探索局部外观，空间关系和变形模型的全部信息，以获得准确的形状重建; 3. 构造了一个带有注释的新的真实世界数据集，用于在不同类型的纹理的情景中评估可变形表面跟踪算法。...也就是说，我们有一个已知的映射函数 将每个 3D 网格中的点映射成 2D 图像的点。 和 分别是从参考图像中和输入图像中提取出来的特征集。...注意，κ被选择为足够大以确K(ψ)是非正的，其目的是避免由于没有对应关系被激活而求解出的平凡解。...如[22]中所述，这个问题可以进一步重新表述为一个相对于网格顶点坐标的条件良好的线性系统： 其中M是一个系数矩阵，A是正则化矩阵，r是标量系数，用于定义我们对解决方案的规范程度。 4....新收集的数据集 最近，几个数据集被提供来用于评估可变形表面目标的跟踪。但是，它们中的大多数缺少带注释的真实结果(groundtruth)网格顶点。
提出的方法不需要3D监督、注释的关键点、物体的多视图或者一个先验的网格模板。关键之处在于，物体可以表示为可形变部分的集合，在同一类别的不同实例中，每个部分在语义上是一致的。...因此，本文选择三角网格作为3D模型的表示方法。 单视图三维重建：单视图三维重建旨在通过给定的单张输入图像重建3D模型，有很多工作在不同监督的程度下探讨这一问题。...在三维空间中，语义部分对于网格变形是不变的，网格表面上特定点的语义部分标签在一个类别的所有重构实例中是一致的。...下载1 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：深度学习，即可下载深度学习算法、3D深度学习、深度学习框架、目标检测、GAN等相关内容近30本pdf书籍。...下载2 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：计算机视觉，即可下载计算机视觉相关17本pdf书籍，包含计算机视觉算法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。
这产生了一种新的基于 3D LiDAR 的建图方法，该方法提供精确的几何地图并可用于位姿估计，如图 1 所示。...数据关联步骤还可能导致错误的对应，其中来自曲面的给定点与来自另一个曲面的网格中的相交点相关联。这种情况通常发生在光线没有击中任何靠近表面的地方，并击中一个很远的三角形时。...我们的目标是除了重建的算法选择外，还要研究三角网格的使用。 接下来，我们解释网格后处理。上述泊松重建设计用于恢复三维中单个物体的封闭表面，如图2所示2。 ?...我们看到，当输入网格的大小增加时，所提出的配准算法缩放得更好。该实验的结果显示在表III中。 ?...下载1 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：深度学习，即可下载深度学习算法、3D深度学习、深度学习框架、目标检测、GAN等相关内容近30本pdf书籍。
可靠的数据集有两种作用：①为竞争算法提供比较；②用于推动该领域向更复杂和更具挑战性的任务发展。...如表一所示，研究将现有的数据集根据本文的主题重新调整，将其分为三种类型：基于分割的数据集、基于检测的数据集、基于分类的数据集，此外用于自动驾驶长期自治（Long-Term Autonomy）数据集也在综述总结范围内...因此，为了将CNNs应用于无序的3D点云数据，这些数据被划分为具有一定大小的规则网格，以描述数据在3D空间中的分布。通常，网格的大小与数据的分辨率有关。...利用k近邻算法(KNN)或球查询搜索方法（query-ball searching methods）从选定点周围的小邻域中提取局部特征。...因此，选择悉尼城市目标数据集是因为几种最先进的方法是可用的。F1评分用于评估这些已发表的算法，如表6所示。
观察下面的动图，你是否对其流动的线条顺滑性感到惊讶？ 当我第一次看到这张图的时候，第一反应就是，这不就是一张随机的运动图嘛，把每粒子的运动轨迹位置添加一个通过random函数获取数值不就可以了？...有时候会发现，在手写板上书写的笔迹显得异常的丑，计算机将其稍加润色一下，整个笔迹就显得十分的自然和美观；在玩3D游戏中，会发现一些游戏中的角色运动的十分有规律且自然；湖面波浪的起伏。...它是由Ken Perlin在20世纪80年代开发的，并已用于图形应用程序，以生成程序纹理、形状、地形和其他看似有机的形式。...另外，这意味着每个积分坐标都有其“自己的”梯度，如果梯度函数不变，则该梯度将永远不变。 接下来，我们需要计算从给定点到网格上8个周围点的4个矢量。下面显示了2D的示例情况。...可以使用Perlin噪波为绘制线算法引入抖动，使其看起来像是用手绘制的。 二维 Perlin函数 地形 Perlin Noise 用来表现地形的连绵起伏。
本研究针对现有3D目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题，在PointRCNN 网络的基础上对其第2阶段网络进行改进，提高目标检测的精度。...扩张的尺度越大， ROI 区域内包含的点云数目也逐渐增多。小尺度网格用于保存区域内的特征信息，大尺度网格用于捕获区域外的特征信息。...对于所有金字塔，将每个网格内的所有感兴趣的点进行特征聚合，并将所有尺度金字塔的特征向量进行堆叠得到融合特征，最终用于目标包围框的精细回归。...在未修改的网络中，其查询方式通过设置一个固定的半径，以网格中心点为球心，查询半径范围内球部空间内的所有点。...3.1.3 目标检测难度设置试验中检测精度的评估根据 KITTI 数据标签中的目标是否遮挡、是否被截断以及目标框的边界范围将目标检测的难度划分为3个不同的等级，分别是简单、中等以及困难，具体的标准如表1
为此，论文设计了一种将点云高效的编码到一个固定个半径的邻域图中。论文设计了一种图卷积网络命名为Point-GNN，可以预测每一个顶点所属对象的类别和形状。...在Point-GNN中论文提出了一种自动配准机制用来减少平移方差，并且设计了一种盒子的合并和得分操作，可以准确的融合多个定点的检测结果。...经过在Kitti上的实验表明，该方法在只是用激光点云的情况下具有领先的检测精度，甚至超过了基于融合传感器的算法。实验结果表明，图神经网络在3D目标检测方面具有很高的应用潜力。...通过使用论文提出的图网络形式可以对点云进行紧凑的编码，而不需要对点云进行网格化处理或者重采样处理。并且该算法在实验数据集上取得了优秀的表现。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ?
然而点云在浮点像素坐标的空间中的任一地方，都可以有无限个点，体素网格则是每个单元或「体素」都具有固定大小和离散坐标的 3D 网格。 C....与上述其他三种用于存储和处理 3D 数据的表示不同，多视图表示通常仅应用于将 3D 数据转换成可处理或可视化的简单格式。...由于体素网格与图像非常相似，它们采用的实际跨步卷积和池化操作，只是在 2D 像素上执行的这些操作对 3D 体素的细微适配。...然而，如作者所指出的，点云只是 3D 空间里由 XYZ 坐标表示的一组点。更具体来说，假设给定点云中的 N 点，因为喂给网络的点的排序对底层几何没有影响，网络需要学习对输入数据的 N!...具有前景的新研究领域 图像卷积神经网络（Graph CNNs） 当前对用于处理 3D 数据的深度学习结构的研究，主要集中在点云表示方面，同时，最近的许多工作都是在延展点云分割/点云分割++的概念，并从其他领域汲取灵感来进一步提高性能
首先是将扫描到的点云移除平面处理，然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不同的对象。该论文的是集中解决了在很小的计算量的条件下，能够在大多数系统上做到高效的分割。...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。...地面识别算法。 ? 根据上述算法得出的地面，地面标记为浅蓝色。 但是由于激光雷达也是有误差的，所以这里也是需要处理一些在深度范围内的离群点，具体可查看论文。...，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°。...在实践中，角度β证明是有价值的信息，可以用来确定点A和B是否位于同一物体上。 ? 左：示例场景有两个行人，一个骑自行车者和一辆汽车。
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