近十年来，可以说RIS（可重构智能超表面）的热度与日俱增，但是很多人在粗浅的了解的RIS后，可能只是意识到，这是一个可以反射信号的“镜子”，并且“镜子”可以根据自己的期望对反射信号的方向进行调控，对于RIS发展的整个脉络不是很清晰。比如：为什么RIS可以反射信号？为什么反射信号可以自由调控？如何调控？除了反射信号还能干啥？等等等等。本文中，笔者根据自己这段时间的学习，做一个小小的总结，对于RIS的
Visualsfm与meshlab三维重建 目前使用最方便且广泛的三维重建是利用免费软件visualsfm和meshlab对物体进行三维重建。Visualsfm是基于SIFT提取特征点的匹配软件，能够做到对多幅图像进行特征提取和稀疏点云，稠密点云的生成。Meshlab主要是完成对物体表面的重建和纹理贴图。一般通过泊松表面方程进行表面重建。 1、 visualsfm的操作步骤 a) visua
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2024-02-25 13:09:17
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Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法，之前主要应用于医学图像重建，当前在TSDF等重建场景广泛应用。 参考论文：Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm 参考论文： KinectFusion: real-time dynamic 3D surface reconstruc
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2024-10-09 14:14:49
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图片都没掉了，一张一张上传太麻烦，完整版等待资源上载。部分版：第二章 Mimi本教程的第二个例子中，我们将为你展示Mimics的一些基本功能，所要讨论的主题如下：l 打开工程Opening the Projectl 窗口化 Windowingl 二值化 Thresholdingl
首先,我相信你遇到的问题是因为你正确化你的概率不正确.这行不正确：a = np.exp(l) / scipy.misc.logsumexp(l)你将概率除以对数概率,这是没有意义的.相反,你可能想要a = np.exp(l - scipy.misc.logsumexp(l))如果这样做,您会发现一个= [1,0],并且您的多项式采样器按照预期的方式工作到第二种概率的浮点精度.小N：直方图的解决方案
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2024-09-19 20:36:51
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复位前须知复位(RESET)操作也叫恢复出厂设置、还原、初始化等，可以让路由器恢复出厂默认设置。一般情况下，在忘记管理地址、管理密码、重新配置或运行故障等情况下，可以将设备复位。操作之前建议了解以下信息：[1] 复位后，路由器之前所有配置均会丢失，需要重新设置路由器。[2] 复位后，登录地址和管理密码均恢复为默认，详细信息可以在路由器壳体标贴上查看。[3] 路由器的复
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2024-07-21 21:12:46
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最近学习点云重建三维网格，看了写帖子，这是几个帖子的综合，最后有引用的链接。1 点云采样方法点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样、几何采样、随机采样、格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。1.1 格点采样格点采样，也称格子采样cell sampling、网格采样grid sampling，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下：1. 创建格点：如图1中间所示，计
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2024-07-11 08:17:44
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实例61：点云重建（表面重建）#include <vtkAutoInit.h>VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2);VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingFreeType);VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);#include <vtkSmartPointer.h>#include <vtkPolyDataReader.h>#include <vtkP
原创
2021-08-27 16:48:16
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一、简单原理介绍 将三维的点通过法向量投影到某一个平面，然后对投影得到的点云做平面内的三角化，从而得到个点的连接关系。 在平面区域三角化的过程中用到了基于Delauney 的空间区域生长算法，这个方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面，不断扩张曲面边界，最后形成一张完整的三角网格曲面，最后根据投
激光雷达是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接收。接收器准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间。鉴于光速是已知的
写这一篇文章的原因是随着相关内容的不断维护，这部分网上的一些资料都已经比较老了，配置起来走了一些弯路。不过，想当年实习配置SLAM算法库的时候什么依赖的报错没有调好过？哈哈，在今天配置完以后，特意总结此文章，把过程记录一下。方便我之后再配，还有就是给大家提供一些方便，不要把精力都花在像这种乱七八糟的事情上。目录安装Cartographer下载3D包保存点云数据可视化点云数据编译point_clou
Date：2020-8-15
作者：浩南 为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。因为三维重建原理复杂，且各种软件或代码之
法向量材质介绍和使用1.法向量材质介绍2.demo说明3.demo代码 1.法向量材质介绍MeshNormalMaterial渲染出来的每一面颜色都稍有不同，即使在物体旋转时，这些颜色基本保持原来的位置，之所以这样，是因为每一个面的颜色是从该面向外指的法向量计算得到，法向量即与面垂直的向量，在 three.js 库中法向量有着广泛的应用。它可以用来决定光的反射方向，在三维物体上映射材质时起到辅助
该综述2018年7月发表于 测绘科学，一作：北京建筑大学 文章目录摘要一、SLAM是什么？二、室内三维重建三、SLAM现状1.SLAM发展的三个阶段1)古典时代（1986-2004）2）算法分析时代（2004-2015）3）鲁棒性时代（2015-至今）2.SLAM技术基于两大类传感器1）激光传感器2）视觉传感器3.典型SLAM组成1）前端里程计2）后端优化3）回环检测4）建图1>度量地图2&
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2023-11-20 08:54:45
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1. 摘要从点云进行表面重建(surface reconstruction from point clouds)是计算机视觉和图形学领域的一个基本问题。最近的先进方法通过在测试的阶段独立地优化每个局部隐式场来解决此问题。由于没有显式地考虑局部场之间的几何关系，这些方法需要使用精准的法向来帮助它们避免在局部隐式场相互交叠的区域产生符号翻转的问题。这个严格的需求导致了其真实扫描点云的重建结果并不鲁棒，
几何建模的研究范围比较宽，有点云数据的网格重建，网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍，给出部分经典文献，对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出，更欢迎大家补充，我也会间或对这个贴进行更新。1. 点云数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道，
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2024-05-09 12:56:59
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open3d 表面重建
原创
2022-07-07 19:29:21
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在计算机三维世界中，想要模拟出真实的物体，让它的表面看起来更加逼真，就需要使用“纹理映射”技术，简单讲就是一种将2D图像映射到3D物体上面。一般来说，纹理是表示物体表面细节的一幅或多幅2D图像，也称为纹理贴图。当我们把纹理贴图按照特定方式映射到物体表面上的时候，能够使得物体看上去更加逼近现实。其实，我们可以把纹理看做应用到物体表面上的像素颜色即可。Direct3D纹理贴图支持多个格式的图像，包括.
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2024-05-30 10:15:27
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在生产环境中不用 Docker Compose为什么呐？其实也蛮好理解的: Docker Compose 是单机版的开发套件，类似于容器环境下的 Systemd。在实际的生产环境中即便是初创公司往往也有多台服务器 (物理机)，需要运行少则几百多则几万的容器，这面临非常多的问题，举几个例子:跨越多台服宿主机对容器管理 (增删改查)。不同服务器上的容器之间的通信问题。Compose 定义的多服务从通信
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2024-10-11 20:37:06
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从点云重建表面 Surface Reconstruction from Point Cloudshttps://doc.cgal.org/latest/Manual/tuto_reconstruction.htmlcgal 点云重建表面
原创
2022-07-08 06:35:59
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