提要 Marching squares 主要是用于从一个地图(用二维数组表示)生成轮廓的算法.Marching cubes则相应的是在空间生成网格的方法.最常见的应用就是天气预报中气压图的生成.还经常使用于随机地形的生成. Marching squares 先说算法步骤. (1) 输入是一个Scalar grid,它是一张二维的表. 这张表能够从一张二维图像生成.也能够从高度图生成等等. 每一个顶点相应一个Scalar值. (2) 接下来要做的就是将顶点值和与一个标准值 σ 相减,得到一张 +/…

https://en.wikipedia.org/wiki/Marching_squares  http://blog.csdn.net/coolingcoding/article/details/17278959  根据一个Square的四个顶点信心分别标记边界,连起来就行 还有一种:每种Square都有一种移动方式走一圈就是边界…

1. 前言     最近连续做了很多代码动态生成Mesh的工作,从动态生成修改瞄准范围的Mesh到可破坏的墙壁,以及之前写了一半导航网格生成.     想借此机会整理下最近的积累,如果在阅读过程中发现一些问题或是有争议的地方,欢迎交流 2. Mesh数据简介          一个Mesh的必要结构有: 顶点,三角形     用于渲染的Mesh一般就会有:         UV:   一般会有多组,一般0是主贴图uv,Unity中1是lightmaps使用 2是dynamic GI使用     …

参考:      critterai  http://www.critterai.org      recast & Detour https://github.com/recastnavigation/recastnavigation  关于理解 NavMesh 生成: 体素 http://critterai.org/projects/cainav/doc/html/6fb3041b-e9be-4f03-868b-dcac944df19b.htm  生成 http://critterai.or…

准备灰度图 grayTest.png,放置于Assets下StreamingAssets文件夹中.   在场景中添加RawImage用于显示最后的等值线图.   生成等值线的过程,使用Marching squares中Isolines方式. https://en.wikipedia.org/wiki/Marching_squares   首先将顶点数据与阈值比较,对顶点进行标记.根据四个顶点的标记情况,连接各个线段的中点,组成等值线.   测试中在texture2d对线段中点进行涂色以显示.  …

在2d图形可视化开发中,经常要绘制对象的选中效果. 一般来说,表达对象选中可以使用边框,轮廓或者发光的效果.  发光的效果,可以使用canvas的阴影功能,比较容易实现,此处不在赘述. 绘制边框 绘制边框是最容易实现的效果,比如下面的图片 要绘制边框,只需要使用strokeRect的方式即可.效果如下图所示: 这个代码也很简单,如下所示: ctx1.strokeStyle = "red"; ctx1.lineWidth = 2; ctx1.drawImage(img, 1, 1,img…

Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法,其主要应用于医学领域的可视化场景,例如CT扫描和MRI扫描的3D重建等. 算法主要的思想是在三维离散数据场中通过线性插值来逼近等值面,具体如下:三维离散数据场中每个栅格单元作为一个体素,体素的每个顶点都存在对应的标量值.如果体素顶点上的值大于或等于等值面值,则定义该顶点位于等值面之外,标记为“0”:而如果体素顶点上的值小于等值面值,则定义该顶点位于等值面之内,标记为“1”.由于每个体素单元有8个顶点,那么共存在2^8 = 2…

百度百科: 医学图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制,另一类是三维体绘制.体绘制能够更真实地反映物体结构,但由于其运算量大,即使利用高性能的计算机也无法满足实际应用中交互操作的需要.因此,面绘制是目前医学图像三维重建的主流算法. ··MarchingCubes(MC)算法是面绘制算法中的经典算法,它是W.Lorensen等人于1987年提出来的一种体素级重建方法.因其原理简单容易实现,得到了广泛的应用. ·MC算法实际上是一个分而治之的方法,因为其将等值面的抽取分布于每一个体素(vo…

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式…

GPU-Marching-Cubes An Implementation of the Marching Cubes[1] Algorithm Marching Cubes Matlab The Standford Volume Data Archive BrainWeb: Simulated Brain Database Polygonising a scalar field Paul's Projects…