最简单的情形,多边形网格不过是一个多边形列表:三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格.多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用,用来模拟复杂物体的表面,如建筑.车辆.人体,当然还有茶壶等.图14.1给出一些例子: 当然,任意多边形网格都能转换成三角网格,三角网格以其简单性而吸引人,相对于一般多边形网格,许多操作对三角网格更容易. 1 表示网格 三角网格为一个三角形列表,所以最直接的表示方法是用三角形数组: Listing 14.1: A trivial representation of a

背景 最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作

背景 继上一篇三角网格Dijkstra寻路算法之后,本篇将继续介绍一种更加智能,更具效率的寻路算法-A*算法,本文将首先介绍该算法的思想原理,再通过对比来说明二者之间的相同与不同之处,然后采用类似Dijkstra方式实现算法,算法利用了二叉堆数据结构,最后再通过一些小实验的效果展示其寻路效果. 搜索方法之启发式搜索 我们知道之所以Dijkstra算法并不高效,即使采用了好的数据结构优化,原因在于访问的节点数量太多.而A*相比于Dijkstra的优势就在于利用了更多的信息.访问更少的节点.为了方便

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11681069.html 一.初始化世界以及模型 /// 冲突配置包含内存的默认设置,冲突设置.高级用户可以创建自己的配置. btDefaultCollisionConfiguration* collisionConfiguration = new btDefaultCollisionConfiguration(); /// 使用默认的冲突调度程序.对于并行处理,您可以使用不同的分派器(参见E

近期须要用到三角网格生成的一些东西,所以就把TRIANGLE这个库编译了一下,发现编译过程还是略微有些纠结,于是就想到写下来.希望以后有些童鞋看到少走一些弯路. 首先很感谢eryar的帮助,很感谢! 在编译之前还是先看一下eryar的博文: http://www.cnblogs.com/opencascade/p/3632705.html 我是在visual studio 2010 windows环境以下编译的. 刚開始磕磕绊绊的也编译完了,可是在c++以下是不能使用的.所以求助eryar才最后

SE11 进入数据显示界面后 在  Settings -> User Parameters,  Data Browser 页面 勾选ALV Grid display 即可.

http://www.cnblogs.com/chnhideyoshi/p/AStar.html

点云场景中进行物体识别,使用全局特征的方法严重依赖于点云分割,难以适应杂乱场景.使用局部特征,即对点云进行提取类似于3D SURF.ROPS之类的局部特征,需要寻找离散点云块的局部显著性. 点云的基本局部显著性有某一点处的曲率. 一.几何尺寸 可表述为显著性曲率的曲率阈值与物体的几何大小有关.                  典型三维模型Dragon和ball两个物体,ball也可以进行三维剖分,但其三维剖分没有任何几何意义,而deagon的三维剖分有特异性. 二.无规则三角化 参考PCL官方

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 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

EasyUI Datagrid 数据网格 扩展自 $.fn.panel.defaults.通过 $.fn.datagrid.defaults 重写默认的 defaults. 数据网格(datagrid)以表格格式显示数据,并为选择.排序.分组和编辑数据提供了丰富的支持.数据网格(datagrid)的设计目的是为了减少开发时间,且不要求开发人员具备指定的知识.它是轻量级的,但是功能丰富.它的特性包括单元格合并,多列页眉,冻结列和页脚,等等. 依赖 panel resizable linkbutto

前言 这是本博客网格生成算法系列的第三篇,第一篇里面介绍了最为流行的MarchingCubes算法,第二篇中使用新三角形表来对MC算法进行了简化改进,形成了SMC算法.而这篇将介绍一种新的不同与MC算法思路的新网格生成算法,叫做Cuberille法,这种算法的思想相比MC算法要简单,更加易于实现. 体素立方体模型 根据第一篇的介绍,我们知道MC算法的基本模型是把组成三维图像的体素都当作空间上的点而8体素组成的体元作为立方体单元.相比于MC算法,Cuberille算法是把体素都想象成立方体,而没有

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

在前面的文章中对于Kendo UI中的Grid控件的一些基础的配置和使用做了一些介绍,本文来看看如何将Kendo UI 中的Grid网格控件绑定到远程数据. 众所周知Grid网格控件是用户界面的一个重要的接口,尽管jQuery已经使得界面项目变得更加的容易,但是当网页设计时网格依旧是有一点玄乎.Kendo UI 中的Grid控件包含了快速模版引擎以及内置的数据源,使得我们可以非常快速的创建和运行网格. 创建Grid网格 在页面上首先需要一个网格,一个简单的描述了列表头的表格就可以了,如果你要自己

模拟物体变形最简单的方法就是采用弹簧质点系统(Spring-Mass System),由于模型简单并且实用,它已被广泛应用于服饰.毛发以及弹性固体的动态模拟.对于三角网格而言,弹簧质点系统将网格中的顶点看作系统中的质点,而网格的边则是连接这些质点的弹簧.这样,弹簧质点系统模型就将物体简化成由弹簧和质点组成的系统,并利用弹簧质点的运动规律来描述物体的弹性变形过程. Verlet积分是求解牛顿运动方程的数值方法,原理简单描述如下:首先将系统t+dt时刻的位置x(t+dt)以及系统t-dt时刻的位置x

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

数据通常是以 XML 格式提供给 Web 应用程序的.但是,XML 数据本质上是分层的,因此您可能希望能够在基于列表的控件中使用 XML 数据,如 GridView 或 DropDownList 控件.此演练演示如何将 XML 数据视为表格数据库表中的数据进行处理. 通过此演练,您将学会如何执行以下任务: ·使用数据源控件读取 XML 数据并将数据提供给列表控件. ·将 GridView 和 DataList 控件绑定到 XML 数据. ·创建显示逻辑相关的 XML 数据的主详细信息页. ·对

关键字:WebGL,STL,ThreeJS,Chrome,Viewer,Python3.4, HTML5,Canvas. OS:Windows 10. 本文介绍如何使用ThreeJS来实现一个WebGL的Viewer,用来浏览STL文件. STL 文件是在计算机图形应用系统中,用于表示三角形网格的一种文件格式. 它的文件格式非常简单, 应用很广泛. STL是最多快速原型系统所应用的标准文件类型.STL是用三角网格来表现3D CAD模型.     1.新建一个STL.html文件如下: <!DOC

Axure默认的界面是没有吧网格显示出来,没有网格在制作原型的时候,对齐方面不是很好,个人习惯还是把网格显示出来,便于组件对齐和布局. 其实本来这篇文章应该叫做网格与参考线,只是本人对参考线的应用还很局限,特别是栅格化应用. 1. 网格的显示与隐藏 2. 其他网格相关设置 最好在吧  对齐网格  同时勾选,这样在拖动组件的时候,可以让组件自动对齐到网格,使组件对齐更加智能化 把网格的间距设为5像素,更加利于组件的对齐,如图: 来自:非原型不设计

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

上三角▲ width: 0; height: 0; line-height: 0; font-size: 0; border-width: 10px; border-style: solid; border-color: transparent transparent #000 transparent; 下三角▼ width: 0; height: 0; line-height: 0; font-size: 0; border-width: 10px; border-style: solid;