最近在学习网格算法,本人关心的主要是3D网格相关的算法,总结了一下主要包括:网格生成,网格平滑,网格参数化,网格重新剖分,网格简化,网格修复,网格变形,其他算法(细分,布尔操作,偏置,抽壳,雕刻,曲面切割)等。  从开源的算法库入手,分别用了CGAL,VTK,MeshLab,GTS四个开源库的算法功能,先小小的做个总结。  CGAL,The C            
                
         
            
            
            
            清空命令行和工作区和窗口命令行越来越长,是不是觉得很烦呢clear all//清空工作区
close all//清空窗口
clc//清空命令行爽吗绘图向量的设定大多数绘图函数首先是要从向量入手的,因为图是一个点的序列。外部导入散点这是Excel文件形式中的数据 在当前的目录中找到目标文件 右击得到导入数据然后你懂得具体还有load 、textread、save等命令,以及c语言自带的fopen和f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               上讲回顾   上一讲中,我们理解了如何利用图像中的特征点,估计相机的运动。最后,我们得到了一个旋转向量与平移向量。那么读者可能会问:这两个向量有什么用呢?在这一讲里,我们就要使用这两个向量,把两张图像的点云给拼接起来,形成更大的点云。   首先,我们把上一讲的内容封装进slamBase库中,代码如下:include/slamBase.h// 帧结构
struct FRAME
{            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关键点将PostGIS与网络融合,并引入OGC标准,例如WMS和WFS。将2D和3D的矢量数据、栅格数据和轨迹数据转化为可用的表。将从PostGIS数据库的数据可视化,使用桌面GIS程序,例如QGIS和OpenJUMP。容易使用的方法,高级分析功能和实际的应用。你将会学到使用现有的工具从PostGIS数据库,导入和导出地理数据利用PostgreSQL和PostGIS结合提供的功能构造空间数据使用一            
                
         
            
            
            
            问题来源研究生毕设期间,想要通过非刚性配准技术建立形变前后点云之间的对应关系,而使用的fast_rnrr的代码的输入是网格,所以需要首先将无序点云转化成mesh。 具体说来,利用泊松重建完成after与before的网格重建,放入fast_rnrr程序中运行,得到矩阵Smart_X,评估利用泊松重建进行网格重建的误差对最终配准结果的影响,决定最终网格重建方法以及总体方案改进。常用方法隐式方法(逼近            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网格简化-ModelNet10引言一、网格的简化1.1 水密网格的简化可视化1.2 非水密网格的简化可视化1.3 核心代码二、ModelNet10数据集简化三、展望 引言计算机算力有限,特别是在深度学习领域,撇开网格的输入特征计算,现有条件很难直接训练测试高分辨的网格。故需要对网格进行简化:常规网格简化算法简介一、网格的简化数据集可参考:三角网格(Triangular Mesh)分类数据集 - M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MeshLab是用于处理和编辑3D三角形网格的开源系统。它提供了一组用于编辑,清理,修复,检查,渲染,纹理和转换网格的工具。它提供了处理由3D数字化工具/设备生成的原始数据和准备3D打印模型的功能。特征
3D采集:对齐  3D数据对齐阶段(也称为配准)是用于处理3D扫描数据流程中的基本步骤。MeshLab提供了一个强大的工具,用于将不同的网格移动到一个公共的参考坐标系,能够管理多个映射变换。Me            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1. NAVIGATION IN MeshLAB2. EDITING POINT CLOUDS2.1. Selecting and deleting points2.2. 拓扑和几何信息的读取2.3. Scaling, Moving and Rotation2.4. Computing normals for point sets2.5. Clean up the mesh2.6. Down-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录1、泊松重建算法2、泊松重建核心思想及原理3、泊松算法流程4、软件实现5、利用输出密度6、相关代码 1、泊松重建算法  泊松重建是Kazhdan M在2006年提出的基于八叉树和泊松方程的一种网格三维重建算法。其本质是一种隐函数表面重建算法,在空间中用一个表面来区分内外,直观理解为表面外、表面内。用0、1来表示内外表面,可以简单理解为若某一元素属于这个集合则为1,即表面内,若某一元素不属于这            
                
         
            
            
            
            由于最近课题需要编译meshlab源码,在网上看了一圈教程都是零零散散的或者含糊不清的,故写此文章分享自己的经验给需要帮助的人,这绝对是全网最详细且经过我多次实践没有任何问题的,如果按照我的步骤还有问题,答应我请务必换台电脑试试。Tip 开始之前我先给点建议,理论上任意版本的VS+任意版本的Qt都可以,我自己试了VS2019+Qt5.14和VS2017+Qt5.12是没问题的。下面我们进入正题,慢            
                
         
            
            
            
            本文翻译自Meshlab主页:http://www.meshlab.net/    MeshLab是用于处理和编辑3D三角形网格的开源系统。它提供了一组用于编辑,清理,修复,检查,渲染,纹理和转换网格的工具。它提供了处理由3D数字化工具/设备生成的原始数据和准备3D打印模型的功能。特征3D采集:对齐  3D数据对齐阶段(也称为配准)是用于处理3D扫描数据流程中的基本步骤。MeshLab提供了一个强            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对项目优化有很多,如:mesh合并 ,减少DrawCall和模型骨骼以及物理计算,合并材质球,优化代码等等, 现在继续补上,该内容为本人经验以及网上收集整理,希望大家有更好的优化方法,能够继续跟帖,一起探讨,共同进步。 优化:  1. 更新不透明贴图的压缩格式为ETC 2_8 bit,因为android市场的手机中的GPU有多种, 每家的GPU支持不同的压缩格式,但他们都兼容ETC格式,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Meshlab和VCGlib都是意大利国立研究院的作品,meshlab提供了大量的模型分析与处理的算法,而VCGlib建立了基础的数据结构及其遍历访问的算法,也提供了模型的基本处理算法。VCGlib是标准C++库写的,其提供了IO与封装OpenGL来显示。Meshlab的界面是用QT来写的,因此需要QT SDK的支持。各软件的地址链接为:(1)MeshLab源代码SVN:https://meshl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              MeshLab是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。它支持多种文件格式:import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALNexport:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            meshlab中文版是一款开源便携式可扩展程序,可以对点云进行各种操作,比如滤波、降采样、构网、重建等,基于VCG库,当然还可基于其他的一些第三方库进行扩展。支持生成原始数据和3D打印模型功能,非常实用。小编还提供了meshlab使用教程,需要的朋友赶快下载吧!软件特色1.全面重写内部渲染系统。巨大的渲染速度提前!2.筛选的泊松表面重建更新到最新版本。3.新变换滤波器4.从您的模型中获取指标信息的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.具体步骤①多视角图像处理,②稀疏重建(VisualSFM),③稠密重建(CMVS),④点云模型化。名称原理应用稀疏重建通过在至少两幅图像上提取匹配点对,计算相机运动参数,三角化重建得到物体的深度信息,同时生成点云比较流行的是使用运动恢复结构法(SFM),对图像对进行特征点识别匹配等,来获得目标物的稀疏三维点云稠密重建从目标所在区域的成像属性出发,利用光度一致性约束,将稀疏特征点周围的一些区域恢            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            0. 笔者个人体会近年来,自动驾驶领域的各项下游任务基本上都要求了对场景的语义理解,比如自动驾驶车辆要能够理解哪个是路面、哪个是交通灯、哪个是行人、哪个是树木,因此点云分割的作用就不言而喻。但随着Transformer模型的大火,用于点云分割的深度神经网络的参数量越来越庞大,动不动就上亿参数。想要训练如此庞大的模型,除了需要足够强的GPU外,还需要大量的标签和数据。数据很容易得到,64线的激光雷达            
                
         
            
            
            
            Step 1: 生成mesh的轨迹这里大致的思路是自己在mesh/点云上选几段,依次设置在段内的两个端点进行插值。我时设置了7段,每段生成不同的帧数。接下来对每段做插值即可,之所以要分段就是因为直走的路和转弯不能混在一起插值,这里要注意的是四元数插值的原理,不能直接拿四元数线性插值,我一开始就犯了这个错误。插值的时候,每次选择绿线位置作为起止点,记得修改代码中的INTERP_NUM和START_S            
                
         
            
            
            
            import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALNexport:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D  下面来试一下MeshLab中的点云配准功能,为了进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              MeshLab是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。它支持多种文件格式:import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALNexport:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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