最近在用Silverlight做打印功能的时候 发现一个很严重的问题那就是打印出来的字很模糊，尤其是针式打印机打印的时候更加严重，原因在下面： 我们知道，Silverlight的默认中文字体是【雅黑】，它是一种矢量字体，有点是可以保证在文字大小变化时也不失真。但是它的效果真的如我们想想中那么好吗？我们做一个实验，一段简单的XAML<TextBlock FontSize="14" T
体素(voxel)：是体积元素(volumepixel)的简称。一如其名，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域。概念上类似二维空间的最小单位——像素，像素用在二维计算机图像的影像数据上。有些真正的三维显示器运用体素来描述它们的分辨率，举例来说：可以显示512×512×512体素的显示器。如同像素，体素本身并不含有空间中位置的数据(即它们的坐标)，然而却可
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2023-11-01 20:38:17
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像素化是将平面上的2D图像转化为一个个小正方形，与此类似，RecastNavigation的体素化过程是把空间几何体转换为一个个小长方体的组合（与游戏：我的世界相似）
体素化过程如下：一. 将整个场景体素化对于任何一个在欧几里得坐标系里的场景，都可以找到一个完全包含场景的三边与xyz轴平行的最小长方体，组成长方体的体素的长和宽相同，均为cellSize，对应的高为cellHeight（以下简称cs
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2024-04-22 10:08:47
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Dense voxel 基于体素的表示方法传统上是密集表示法，它通过3D空间中的体积网格来描述3D形状数据，网格中的每个体素都会记录其占用状态（即已占用或未占用）。 2015年，3D ShapeNets被__等人提出，这是将深度神经网络应用于体积表示的最早的方法之一。他们使用CAD数据作为训练数据，使用卷积DBN（Deep Belief Network）网络构建了一个模型–3D ShapeNet
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2024-04-17 10:44:42
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效果
基于体素的射线检测 一个漏检的射线检测从起点一直递增指定步长即可得到一个稀疏的检测bool Raycast(Vector3 from, Vector3 forword, float maxDistance)
{
int loop = 6666;
Vector3 pos = from;
Debug.DrawLine(from, fr
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2024-05-31 21:31:49
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体素化（Voxelization）是将物体的几何形式表示转换成最接近该物体的体素表示形式，产生体数据集，其不仅包含模型的表面信息，而且能描述模型的内部属性。表示模型的空间体素跟表示图像的二维像素比较相似，只不过从二维的点扩展到三维的立方体单元，而且基于体素的三维模型有诸多应用。由于使用的需要，需对模型进行体素化操作，这里采用了一种简单但却有效的操作方法。首先设定模型体素化的分辨率，假设为 N *
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2024-05-07 08:44:56
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在本文中，我们探索了 3D 模型的体素化过程，重点是使用导入的 glTF 模型创建 3D 像素艺术。 本文包括一个最终演示，涵盖了可以使用体素化实现的各种 3D 效果。 我们将提供涵盖以下主题的分步指南：确定 XYZ 坐标是否在 3D 网格内的数学方法将标准 Three.js 几何体分解为体素导入的 glTF 模型的实现体素化方法的局限性和优化设置体素样式和动画的方法推荐：用 NSDT设计器 快速
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2024-07-29 14:57:47
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体素(voxel)，是体积元素(volumepixel)的简称。一如其名，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域。概念上类似二维空间的最小单位——像素，像素用在二维计算机图像的影像数据上。有些真正的三维显示器运用体素来描述它们的分辨率，举例来说：可以显示512×512×512体素的显示器。体数据是对一种数据类型的描述，只要是包含了体细节的数据，都可以称之为
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2024-07-07 20:03:17
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首先明确分析的思路步骤：一、提出问题二、理解数据1、导入数据2、查看数据集信息3、数据理解4、简单关系图三、特征选择四、构建模型五、总结 其他三、数据清洗1、数据预处理2、特征选择 一、提出问题预测哪些人在泰坦尼克号上更容易存活？二、理解数据1、导入数据，导入pandas库和numpy库 cd D:\Documents\Tencent Files\2698968530\Fil
说到当前的深度学习框架，我们往往绕不开 TensorFlow 和 PyTorch。
但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，其中之一便是 JAX。
它具有正向和反向自动微分功能，非常擅长计算高阶导数。
这一崭露头角的框架究竟有多好用？
怎样用它来展示神经网络内部复杂的梯度更新和反向传播？
本文是一个教程贴，教你理解 Jax
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2024-09-12 07:11:04
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# 使用Python实现体素（Voxel）效果的入门指南
在计算机图形学中，体素（Voxel）表示三维空间中的一个个立方体元素。体素图形与传统的2D像素不同，因其在三维空间中为物体提供了体积。对于新手来说，实现体素图形可能会有些困难，但本文将帮助你逐步了解如何使用Python创建基本的体素效果。
## 实现流程
以下是实现体素效果的基本流程：
| 步骤 | 描述
文章目录购物车一、购物车分析二、购物车实现思路三、具体步骤1、前期准备搭建项目导入依赖配置文件数据库准备bean包mapper包service包controller包filter包启动类运行结果页面展示2、优化中interceptor包config包controller包前端部分运行结果3、优化中分布式验证码controller包前端部分运行结果4、优化中实现登录前端部分index.htmllo
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2024-07-31 22:30:00
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.binvox文件binvox是一种体素文件的格式，比较省空间。 可以用python进行读写。参考ShapeNet简介和下载、binvox文件python示例 可视化可以在线用这个工具：https://raahii.github.io/simple_voxel_viewer/index.htmlbinvox软件: 3D模型生成体素binvox是一个可执行程序输入obj,plt 等格式的三维几何形状
# Python体素绘制教程
## 目录
- [引言](#引言)
- [整体流程](#整体流程)
- [详细步骤](#详细步骤)
- [步骤1：导入必要的库](#步骤1导入必要的库)
- [步骤2：创建体素对象](#步骤2创建体素对象)
- [步骤3：设置体素对象属性](#步骤3设置体素对象属性)
- [步骤4：绘制体素](#步骤4绘制体素)
- [步骤5：显示绘制结果](#
原创
2023-12-02 05:42:19
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文章目录体素化方法基于CPU的体素化方法三角面片距离方法三角面片插值点总结基于渲染的体素化方法 体素化方法体素化能够对模型进行简化，得到均匀的网格，在求模型的测地线，求交等过程中有较好的应用。个人理解，把体素化分为基于CPU的方法和基于GPU渲染的方法。输入是三角面片，输出体素化格子。 其它文章：3D模型体素化（Voxelization）过程实现与分析（二）基于CPU的体素化方法体素化无非是对模
医学影像中的一般的预处理包括重采样，调整坐标系，强度映射（归一化），裁剪等操作因为图像是三维的，所以区别于二维有几个比较坑的点：像素（又叫体素）是有他自己的物理大小的，这就是spacing三维的片子的物理尺寸是不变的，也就是说他和真实世界是1：1还原的因为拍的是人体的结构，所以图像位置坐标必然是存在实际意义的，也就是说图上的点和人身上的要能够对应“体素大小”（Voxel Spacing） 是指两个
第一步下载AI Navigation第二部打开Navigation第三步 将场景中的建筑或者不需要移动的物体设置为静态第四步点击Navigation面板的back，即可自动生成寻路网格。第五步选择你需要移动的物体，添加Nav Mesh Agent组件第六步通过脚本使物体自己寻路target为你想要移动的终点物体。使用GetComponent<NavMeshAgent>().SetDes
3D mesh重建003-Texformer：3D Human Texture Estimation from a Single Image with Transformers 文章目录 0 个人理解 1 论文结构 0 个人理解 作者提出一种使用tansformer注意力的人体mesh的texture处理方法，区别于之前的CNN结构，tansformer的自注意力机制应该能让纹理
前言基于体素的三维重建方法，在重建效果，鲁棒性等都有自己的优势，也被很多热门的三维重建方法所使用，如BundleFusion、KinectFusion等。这篇于1996年发表的论文《A Volumetric Method for Building Complex Models from Range Images》，可以说是这一领域的“鼻祖论文”了，想从算法层面好好理解基于体素的三维重建，一定绕不开
当我们谈论3DCS软件时，我们指的是一种强大的三维建模与仿真解决方案。这款软件具备高度的灵活性和易用性，使其在多个行业领域得到广泛应用。为了更好地了解这款软件的授权机制和使用方法，本文将详细介绍如何获取3DCS软件的使用许可。一、3DCS软件的特点和优势三维建模功能强大：3DCS软件具备强大的三维建模功能，可以轻松创建复杂的几何体、曲面和实体。通过使用先进的建模工具，用户可以根据实际需求进行精细的
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2024-06-21 13:37:59
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