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
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
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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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
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
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
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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MVS——multi view system从多视图的密集重建（１）SFM的重建成果是稀疏三维点云，为了进入更加深刻的领域，获得更好的结果，我们进入到MVS（１）如何理解密集点云的生成原理 MVS是生成密集点云的方法，事实上，为什么我们在SFM中不能得到密集点云？因为，SFM中我们用来做重建的点是由特征匹配提供的！这些匹配点天生不密集！而使用计算机来进行三维点云重建，我们必须认识到，点云的密集程
由于3D重建在许多领域的广泛应用，例如自动驾驶、机器人和虚拟现实，其最近引起了越来越多的关注。作为人工智能中的一项关键技术，深度学习已被成功应用于解决各种计算机视觉问题。然而，由于独特的挑战和变化的机制，基于深度学习的3D重建仍处于起步阶段。MVS被认为是基于图像的3D重建的关键任务，本文综述了基于深度学习的多视图立体(MVS)方法的发展情况。1、MVSNet(ECCV2018)MVSNet: D
C# Onnx Dense Face 3D人脸重建，人脸Mesh
原创
2023-12-15 09:34:46
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Unity中Mesh的初步使用什么是Mesh？原理理论基础：Mesh的组成部分原文链接示例完整代码最终效果 什么是Mesh？Mesh是指的模型的网格，3D模型是由多边形拼接而成，而多边形实际上又是由多个三角形拼接而成的。即一个3D模型的表面其实是由多个彼此相连的三角面构成。三维空间中，构成这些三角形的点和边的集合就是Mesh。原理即动态创建一个Mesh，设置三角形和顶点数据，然后赋值给MeshF
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2024-03-27 06:10:36
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Wi-Fi真是一个好东西，有了它，家里的任何设备都能联网。但Wi-Fi也不是万能的，因为总是有各种地方无法被覆盖到。我们平时会有各种办法消除家里覆盖的盲区，但盲区的情况多种多样，那有没有一种终极解决办法呢？小米路由器Mesh就是这样的产品，你能想到的各种连接方式、扩展方式它都有了，轻松让信号覆盖范围翻倍。至于它是如何做到的，现在就揭晓答案。 我们手里的这款是公测版，和零售版可能会有所不
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2024-04-16 09:54:33
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文章目录语法说明示例创建正弦函数网格图为网格图指定颜色更改网格图的光照和线条宽度提示 mesh:网格图 语法mesh(X,Y,Z)
mesh(Z)
mesh(...,C)
mesh(...,'PropertyName',PropertyValue,...)
mesh(axes_handles,...)
s = mesh(...)说明mesh(X,Y,Z) 使用 Z 确定的颜色绘制线框网格，因此
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2024-03-25 14:06:56
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1、多平面重建( MPR) 多平面重建是将扫描范围内所有的轴位图 像叠加起来再对某些标线标定的重组线所 指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度 斜位图像重组。 MPR优点 能任意产生新的断层图像，而无需重复扫描。 原图像的密度值被忠实保持到了结果图像上。 曲面重组能在一幅图像里展开显示弯曲物体的全长。 MPR缺点 难以表达复杂的空间结构 曲面重组易造成假阳性。 表面阴影法重建( SSD) 采用象素阈
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2024-05-05 21:50:57
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周六的时候，在线参加了“首届服务网格峰会”，听了很多业界的研究分享，便整理了这篇文章，一来,为了反思自己在服务网格这边的落地方向是不是偏离社区，二来，希望对读者有用，能够有所收获。 本次峰会，参与者众多，阿里，腾讯，蚂蚁，网易等等大厂都有参加，并都做了相应的内容分享，算是收获颇丰  
蓝⽛Mesh⽹络使⽤，依赖于低功耗蓝⽛(BLE)。低功耗蓝⽛技术是蓝⽛Mesh使用的无线通信协议栈，蓝牙BR/EDR能够与实现一台设备到另一台设备的连接和通信，建立“一对一”的关系，大多数人所熟悉的“配对”一词就是这个意思。蓝牙Mesh能够让我们建立无线设备之间的“多对多”（m：m）关系。此外，设备能够将数据中继到不在初始设备直接无线电覆盖范围内的设备，这样，Mesh网络就能够跨越非常大的物理区域
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2023-07-10 15:22:51
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多边形网格处理（8）Mapping参数化和Deformation的本质都是MappingIntroductionMesh-based mapping仿射变换，定义在每个三角形面片上的Meshless mappingApplicationsParameterizationDeformationMesh improvementCompatible remeshing基础要求Basic requirem
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2024-04-09 07:26:46
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Red Hat OpenShift Service Mesh 部署简介核心功能安装Operator创建 ServiceMeshControlPlane控制层面Bookinfo 示例应用程序 简介Service Mesh 基于开源 Istio 项目，为创建部署的服务提供发现、负载均衡、服务对服务身份验证、故障恢复、指标和监控的服务网络提供了便捷的方法。服务网格还提供更复杂的操作功能，其中包括 A/
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2024-05-11 15:32:36
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