Numpy 3d (体素)侵蚀 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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点云的超体素(SuperVoxel)

文章还清楚的说明了点云的超体分割与“超体素”没有关系，超体素是二维算法简单的扩展到三维，这种方法是不能应用在三维的无序的空间中的，只能在有规则的体素中起作用。...基于几何约束超体素点云体素连接性分割（VCCS）是一种从三维点云数据生成超像素和超体素的新方法。VCCS产生的超体素比最新的方法更符合物体边界，同时该方法实时性更好。...26个相邻体素，这是算法的初始步骤，构建体素点云的邻接图，一般是通过KD树来有效的实现，所有的26个相邻体素的中心都一定要在根号3 * Rvoxle中，其中Rvoxel是指用于分割的体素分辨率，并且在该分辨率下讲离散的元素称之为体素...一旦种子体素被选中，我们通过在特征空间中找到种子体素的中心和两个体素内的连接邻域来初始化超体素特征向量。超体的特征和距离测度进行聚类 VCCS超体素聚类是在39个维度上进行的： ?...一般过程如下：（1）从距离点云簇中心最近的体素开始，我们向外流动到相邻的体素，并使用方程4计算每个体素到超体素中心的距离。

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3D 深度学习中基于体素和基于点云的方法哪种更优？

打个比方，体素就是 3D 图像。当我们有点云时，我们的 3D 形状无法与 2D 卷积一起使用；但是当将此点云转换为一组“体素”时，我们可以使用 3D 卷积，而不是 2D 卷积。...获取体素点并应用 3D 卷积所以，这是第二种方法，它很棒，因为当空间被体素化时，你可以使用 3D 卷积。您甚至可以实现 3D 卷积神经网络，并且基本上将您所知道的有关图像卷积的所有内容复制到点云。...VFE（体素特征提取）、将体素堆叠在一起、运行完全卷积网络等……然后，使用 3D 卷积在使用区域提议网络生成边界框之前的中间层。...基于点和体素的方法是使用 3D 深度学习处理点云的 2 种“主要”方法，至少还有 3 种：基于点体素的方法（混合）：这利用了两个世界中更好的方法，并且可以变得非常复杂。...基于体素的方法首先将点云转换为体素网格，然后处理这些点，这次使用 3D 卷积。体素化在混乱中创建秩序，并允许在点云上使用 3D 卷积。

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3D重建总是扭曲、空洞、体素化？来看看这个连续场模型吧

选自arXiv 作者：Jeong Joon Park等机器之心编译机器之心编辑部扭曲、空洞、体素化仍然是很多 3D重建模型的通病，导致视觉效果很不友好。...在尝试用深度学习方法处理输入 3D 数据或输出用于目标分割和重建的 3D 推理时，这些挑战对深度学习方法的质量、灵活性和保真度带来了限制。...虽然经典的 SDF 能够以解析或离散体素的形式表示单个形状的表面，但 DeepSDF 可以表示形状的完整类别。...一旦训练完成，表面将隐式表示 f_θ(x) 的 0 等值面，可以通过光线投射或移动立方体算法可视化。该方法的另一种优越特性是准确的表面法线可以通过网络的反向传播得到空间梯度即∂f_θ(x)/∂x。...AtlasNet-Sphere 只能描述拓扑球体，体素/八叉树类方法（也就是 OGN）只能提供 8 个方向法线，AtlasNet 不能提供定向法线。

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PCL中点云的超体素(SuperVoxel)

文章还清楚的说明了点云的超体分割与“超体素”没有关系，超体素是二维算法简单的扩展到三维，这种方法是不能应用在三维的无序的空间中的，只能在有规则的体素中起作用。...基于几何约束超体素点云体素连接性分割（VCCS）是一种从三维点云数据生成超像素和超体素的新方法。VCCS产生的超体素比最新的方法更符合物体边界，同时该方法实时性更好。...26个相邻体素，这是算法的初始步骤，构建体素点云的邻接图，一般是通过KD树来有效的实现，所有的26个相邻体素的中心都一定要在根号3 * Rvoxle中，其中Rvoxel是指用于分割的体素分辨率，并且在该分辨率下讲离散的元素称之为体素...一旦种子体素被选中，我们通过在特征空间中找到种子体素的中心和两个体素内的连接邻域来初始化超体素特征向量。超体的特征和距离测度进行聚类 VCCS超体素聚类是在39个维度上进行的： ?...一般过程如下：（1）从距离点云簇中心最近的体素开始，我们向外流动到相邻的体素，并使用方程4计算每个体素到超体素中心的距离。

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ICML 2024 | 基于体素网格的药物设计

作者提出了VoxBind，这是一种基于评分的3D分子生成模型，该模型以蛋白质结构为条件。作者的方法将分子表示为3D原子密度网格，并利用3D体素去噪网络进行学习和生成。...SBDD生成模型通常将分子表示为离散的体素网格或原子点云。基于体素的方法将原子（或电子密度）表示为连续的密度，并将分子表示为3D空间的体素网格离散化（体素是体积的离散单位）。...图 1 VoxBind是一种新的基于体素的3D配体生成方法，其条件是口袋结构。该模型通过将神经经验贝叶斯（NEB）框架扩展到结构条件设置来生成分子。...模型方法为了体素化分子，作者将原子表示为3D空间中的球形密度，其密度随到原子中心的平方距离呈指数衰减。通过将原子周围的空间离散化为体素网格来创建体素化分子，每个体素的值表示原子的占据情况。...首先，作者对一个给定的蛋白质结合口袋进行体素化。然后，作者用Langevin MCMC对噪声体素化配体（给定口袋）进行采样，并用估计器估计干净样本。最后，作者从体素网格中恢复原子坐标。

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NumPy 获取唯一元素、出现次数、展平数组

你好，我是 zhenguo 本篇文章介绍2个 NumPy 高频使用场景，以及对应的API及用法，欢迎学习。 1 如何获得唯一元素和出现次数使用np.unique可以很容易地找到数组中唯一的元素。...打印数组中的唯一值： >>> unique_values = np.unique(a) >>> print(unique_values) [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20] 要获取NumPy...>>> print(indices_list) [ 0 2 3 4 5 6 7 12 13 14] 可以将np.unique()中的return_counts参数与数组一起传递，以获取NumPy

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用开源的体素编辑器重新做个 3D 的吧！

像素（Pixel）的概念对应到 3D 空间中就是体素（Voxel），使用离散的基本单位来表示 3D 空间中的物体，最直白的理解就是一个个小方块，“我的世界”就是一款非常著名的体素游戏。...这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列，今天要介绍的体素编辑器 Goxel 就是一款用来创作 3D 体素艺术作品的编辑器。...类似传统的编辑器软件，界面中间区域是进行体素绘制的部分，点击鼠标左键并拖动进行笔刷操作。 2.1 工具栏按钮介绍 ? 工具栏按钮使用红框划出，分为两类：撤销重做与笔刷控制。...第三个按钮提供了清空当前图层所有体素的功能。笔刷控制部分包含右边四个按钮，其中前三个按钮为笔刷模式按钮，第四个按钮用来控制笔刷作用的体素颜色。...笔刷模式包括：增加体素模式，鼠标拖动添加当前设定颜色的体素删减体素模式，鼠标拖动删减轨迹上的体素修改颜色模式，鼠标拖动将轨迹上体素的颜色修改为当前设定颜色 2.2 左边栏按钮简介根据图中标识的序号对各个按钮进行功能简介

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开源 | SegVol 通用且可交互的医学体素分割模型

与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。...本文提出一种通用的交互式医学体素分割模型——SegVol。...总结我们提出了SegVol：一个交互式的通用医学体素分割的基础模型。该模型是使用90k无标注数据和25个开源分割数据集训练和评估的。...与最强大的传统体素分割方法nnU-net（自动为每个数据集配置参数）不同，SegVol的目的是将各种医学体素分割任务统一到一个单一的架构中。...此外，与传统方法相比，SegVol具有最先进或接近最先进的体素分割性能，特别是对于病灶目标。尽管具有通用性和精确性，但与其他体素分割方法相比，SegVol保持了轻量级架构。

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专访 | 体素科技：全病种医疗影像阅读者

因此，将「给定影像协议下的全病种医疗影像阅读者」作为所有产品线定位的体素科技（VoxelCloud）才显得与众不同。...体素眼科产品线负责人 Joseph 介绍说。 ?...Voxel 或者说体素，来自于 volumetric pixel 的简称。它是「像素」概念的三维版本，代表了三维空间上数据的最小单位。...体素用名字告诉了我们它的选择。「既然医疗影像天生就是 3D 影像，那么我们还是选择使用 3D 模型解决 3D 问题」，丁晓伟这样解释道。 ?...除了肺癌相关数据之外，体素在其他类型肺部病种上也积累了每种约 3 千份的储备，累计收集了超过 15 万份胸部 CT 数据。

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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。...所以3维网格体看上去是由若干个三角形组成，存储时都是一些点而已。...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

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VoxGRAF：基于稀疏体素的快速三维感知图像合成

GRAF 采用了 NeRF 中基于坐标的场景表示方法，提出了一种使用基于坐标的 MLP 和体渲染的 3D-aware GAN，将基于 3D 感知的图像合成推进到更高的图像分辨率，同时基于物理真实且无参数的渲染...许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度，通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ，而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。...VoxGRAF：在稀疏体素上生成辐射场本文中所提出的算法如图 2 所示。如前文所述，本文中所提出的算法没有像过去的工作一样使用了基于坐标的 MLP，而是在稀疏体素上使用三维卷积网络。...当体素的分辨率超过 32^3 时，使用稀疏卷积而不是密集卷积以提高计算效率，而在小于该分辨率时直接使用密集卷积。为了将体素表征稀疏化，作者使用了如图 3 所示的渐进的生长和剪枝策略。...在此基础上，第二层卷积则只需要再可见的体素上进行操作，从而生成了一组稀疏的体素表征。最终，算法可以舍弃掉所有被遮挡的或具有低密度值的体素。

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Python实现动态3D立方体：旋转的3D立方体动画

引言 3D动画在数据可视化和图形学中具有重要意义，能够生动地展示复杂的三维结构和运动。在这篇博客中，我们将使用Python来实现一个动态旋转的3D立方体。...通过利用Matplotlib库，我们能够轻松创建和动画化3D立方体。准备工作前置条件在开始之前，你需要确保你的系统已经安装了Matplotlib库。...代码实现与解析导入必要的库我们首先需要导入Matplotlib库和其他必要的模块： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d...import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation 初始化3D立方体我们需要定义3D立方体的顶点和边： # 定义立方体的顶点 vertices...FuncAnimation(fig, update, frames=360, interval=30) plt.show() 完整代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy

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Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

3D条形图演在不同平面上创建二维条形图绘制 3D 轮廓（水平）曲线使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线将轮廓轮廓投影到图形上将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影...3D 误差条 3D 误差线创建 2D 数据的 3D 直方图参数曲线洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个图同一图中的 2D 和 3D 轴在 3D 绘图中绘制平面对象生成多边形以填充 3D...折线图 3D 箭袋图旋转 3D 绘图 3D散点图 3D 茎 3D 图作为子图 3D 表面（颜色图） 3D表面（纯色） 3D表面（棋盘）具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释三角形 3D 等高线图...三角形 3D 填充等高线图三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图旋转...股票图表表面图 3D条形图： 3D面积图： 3D表面图：

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医学图像处理案例（十一）——3D骨架提取算法

1、常见3D骨架提取算法常见的两种图像细化方法有（1）、核滤波器，（2）、决策树。...核滤波器方法是将结构元素应用在图像上，例如迭代地侵蚀物体的表面，直到仅保留骨架为止，该方法通常可以扩展到更高维度上。...决策树方法是迭代处理26邻域内中目标和背景体素所有可能的二进制组合，并在每次迭代时找到所有可删除的表面点，虽然该方法仅限于2D和3D，但却比形态滤波器运算速度快。...2、使用ITK函数来实现3D骨架提取算法 ITK的函数中只支持2D骨架提取算法，但有大牛写了基于ITK的3D骨架提取算法，C++源码下载请见原文链接。...该函数非常简单，只需要输入二值化的图像即可，输出是3D骨架图像。

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多视角、体素、XR等新型视频服务技术(IBC2019)

本文是来自 IBC 2019 五篇技术文章的阅读总结，涉及多视角、体素和VR/AR等新型视频技术，翻译整理：郭帅。...相关插件可以用 Unity 和 Unreal 处理 MP4 文件、编码基本流、实时提取体数据渲染来获得。主要优势是高压缩比特流可以直接从硬盘或网络中庸 HTTP 自适应流流动进出。...总结思考本文主要讲了该公司所设计的一个体视频采集环境的工作流程，以及遇到的一些问题和解决方法，他们的体感视频采集主要是用做 AR/VR 环境，可以在 Unity 或 Unreal 整合入一些背景。...目前此类内容存储和传输最相关的格式有： PLY 格式用一系列头顶，面部或其他元素及其关联属性描述 3D 物体。一个 PLY 文件描述一个 3D 物体，3D 物体可以是合成的也可以是从真实场景捕捉的。...一种有前途的代表体媒体的格式是点云，由于点云有高的空间分辨率。MPEG 证明了编码动态 3D 点云在客观和主观质量上都很好。

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时间二次采样对体素视频质量评估精度的影响

来源：PCS2021 主讲人：Ali Ak 内容整理：张雨虹主要介绍了时间二次采样对体素视频质量评估精度的影响，从不同时间采样率、不同时间池化方法角度分别进行了实验探讨。...，体素视频内容吸引了越来越多的研究兴趣，因为它促进了动态现实世界内容在虚拟环境中的集成。...点云是表示体素视频内容的最常见替代方法之一。然而，与标准 2D 视频相比，这种表示需要大量的数据存储，并且对压缩算法造成更大的压力。...体素视频 2体素视频内容的客观质量评价体素视频内容的客观质量评价可以分为如下三种：在本文实验中考虑了 13 种基于点的， 6 种基于颜色的以及 11 种基于图像的客观评价矩阵。...体素视频包含多个帧，因此需要逐帧对其客观质量进行评价，每一帧的客观评价经过一个池化函数，得到体素视频客观质量的最终评价。 3时间采样率在本实验中，原始视频的帧率是 30 fps 。

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图像转换3D模型只需5行代码，英伟达推出3D深度学习工具Kaolin

Kaolin 不仅能够加载和预处理流行的 3D 数据集，而且具有操作网格、点云、符号距离函数和体素栅格（voxel grid）的本地功能，因而可以减少编写不必要的样本代码。...目前，英伟达推出的 beta 版 Kaolin 库包含几项处理功能，用于网格、体素、符号距离函数和点云上的 3D 深度学习。...（如 Pixel2Mesh、GEOMetrics、OccupancyNets 等）；点云分类和分割（PointNet、PoinNet++、DGCNN 等）；网格分类和分割；体素栅格的 3D 超分辨...conda install numpy 然后安装 Pytorch，这样就可以安装 Kaolin 库了。...资产表征包括三角网格、四边形网格、体素栅格、点云和符号距离函数；转换：支持所有流行 3D 表征的转换；实现的模型包括： DGCNN (https://arxiv.org/abs/1801.07829v1

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快速精确的体素GICP三维点云配准算法

标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration 作者：Kenji Koide, Masashi Yokozuka...该方法扩展了广义迭代最近点（GICP）方法的体素化，避免了代价昂贵的最近邻搜索，同时保持了算法的精度。与从点位置计算体素分布的正态分布变换（NDT）不同，我们通过聚集体素中每个点的分布来估计体素分布。...而VGICP利用体素对应中的单个到多个分布来处理只有几个点落在一个体素内的情况。因为它从点分布计算体素分布，所以即使体素只包含一个点，它也会生成一个适当的协方差矩阵。...VGICP算法在广泛的体素分辨率范围内显示出一致的结果，这得益于所提出的体素化方法，即使在体素中的点数很少时也能产生有效的分布。...● 总结在本研究中，提出了体素化GICP演算法。所提出的VGICP与GICP一样精确，因为它采用了基于体素的关联方法。

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体素科技：2018年，算法驱动下的医学影像分析进展

机器之心原创作者：体素科技、邱陆陆自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来，用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。...2018 年，在医疗影像这个分支中，来自加州的人工智能医疗公司体素科技，结合自身产品线的开发路径，发表了多篇论文，论文探讨了如何利用深度学习算法临床决策支持：例如用端到端算法处理影像中分割问题、配准问题...图：PDV-net 与 2D U-net 和 3D dense V-net 在 LIDC 和 LTRC 数据集上的分割结果 Dice score 比较。...ARN 的输出是描述 3D 仿射变换的 12 个参数，DRN 的输出是描述每个体素位移的形变向量场。...根据皮肤病判别的特殊性，体素科技提出了多任务联合检测网络（Multi-task Joint Detection Network）来进行皮肤病的学习。 ? 图：皮肤病多任务联合检测网络结构示意图。

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源码分析UE4的导航系统(1)：场景体素化

这一篇是第一篇，将会讲述场景体素化的过程。前言 UE4的导航使用的是RecastDetour组件，这是一个开源组件，主要支持3D场景的导航网格导出和寻路，或者有一个更流行的名字叫做NavMesh。...Recast采用了体素化的方式，来生成导航网格。大致分为三个步骤：将场景体素化。形成一个多层的体素模型。将不同层的体素模型划分为可重叠的2D区域。...本文将介绍第一部分，将场景体素化，以及后续的可行走层的过滤。体素概念介绍所有图片来自于CritterAI Documentation。...体素的概念和像素类似，将三维空间分成一个个的小格子，如下图所示： [image] 然后是一个概念span：代表某一方向上连续的格子。...[image] 体素化的目的，就是为了将整个场景转换为一个个格子内的体素，并标记每个span的可行走状态。以方便后续做区域划分和寻路。

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