http://doc.cgal.org/latest/Surface_reconstruction_points_3/ The following example reads a point set, creates a Poisson implicit function and reconstructs a surface. File Surface_reconstruction_points_3/poisson_reconstruction_example.cpp #include <CGA

CGAL带岛多边形三角化,并输出(*.ply)格式的模型 模型输出的关键是节点和索引 #include <CGAL/Triangulation_vertex_base_with_id_2.h>#include <CGAL/Triangulation_face_base_with_info_2.h> 因此注意这两个泛型,对比不带信息的 #include <CGAL/Triangulation_vertex_base_2.h>#include <CGAL/Triang

贪婪投影三角化算法是一种对原始点云进行快速三角化的算法,该算法假设曲面光滑,点云密度变化均匀,不能在三角化的同时对曲面进行平滑和孔洞修复. 方法: (1)将三维点通过法线投影到某一平面 (2)对投影得到的点云作平面内的三角化 (3)根据平面内三位点的拓扑连接关系获得一个三角网格曲面模型 在平面区域的三角化过程中用到了基于Delaunay的空间区域增长算法,该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,最后根据投影点云的连接关系确定各原始三维点间的拓扑

之前无意中看到Ovilia 用threejs做了个LOW POLY,也就是图片平面三角化的效果,觉得很惊艳,然后就自己花了点时间尝试了一下. 我是没怎么用过threejs,所以就直接用canvas的2d绘图API来做,因为感觉似乎这效果也用不上threejs. 直接上demo先:http://whxaxes.github.io/canvas-test/src/Funny-demo/lowpoly/index.html   (也可以在移动端看,不过因为计算量比较大,移动设备计算起来会比PC要多花些

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

VINS-Mono / VINS-Fusion中triangulatePoint()函数通过三角化求解空间点坐标,代码所体现的数学描述不是很直观,查找资料,发现参考文献[1]对这个问题进行详细解释,记录笔记以备忘. 1. VINS-Mono中相关代码 void FeatureManager::triangulatePoint(Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose0, Eigen::Matrix<double, 3, 4> &Pose1,

将学习到什么 从 Schur 的酉三角化定理可以收获一批结果,在这一部分介绍重要的几个.   迹与行列式 相似矩阵具有相同的特征多项式, 从特征多项式一节中, 我们又知道,相似矩阵的迹以及行列式都是相同的,且分别用所有特征值的和与积表示,所以对于矩阵 \(A\in M_n\), \(\mathrm{tr}\,A\) 和 \(\mathrm{det}\,A\) 都可以用任何与 \(A\) 相似矩阵来计算,酉三角化中的上三角矩阵 \(T\) 的主对角线元素就是矩阵 \(A\) 的特征值,所以计算非常

参考:<平面域中的Delaunay三角算法>

Kinect想必大家已经很熟悉了,最近基于Kinect的创意应用更是呈井喷状态啊!看到很多国外大牛用Kinect做三维重建,其中最著名的要数来自微软研究院的Kinect Fusion了,可以看看下面这个视频http://v.ku6.com/show/7q2Sa__pa4-rWcAVtB3Xuw...html,或者http://v.youku.com/v_show/id_XNDcxOTg3MzUy.html. 可惜Kinect Fusion是不开源的,不过PCL实现了一个差不多的开源版本,http

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白:师兄,师兄,你在<从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网>.<从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计>中都提到了点云网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢? 师兄:别急,是这样的:你看我们之前处理的都是一个个点,不管是滤波还是平滑,我们都是对一个

在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分, (1)用最小二乘法对点云进行平滑处理 新建文件resampling.cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法.虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征.然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征值,因此采用点特征表示法,其直接结果就减少了全局的特征信息.那么三维特征描述子中一位成员:点特征直方图(Point Feature Histograms),我们简称为PFH,从PCL实现的角度讨论其实施细节.PFH特征

http://lib.csdn.net/article/opencv/24548 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的. 目录: 问题简化 求第三个相机的变换矩阵 加入更多图像 代码实现 测试 思考 下载 问题简化 终于有时间来填坑了,这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧.首先,为了简化问题,我们要做一个重要假设:用于多目重建的图像是有序的,即相邻图像的拍摄位置也是相邻的.多目重建本身比较复杂,我会尽量说得清晰,如有表述不清的地方,还请

目录 1. 背景 1.1 CGAL 1.2 cgal-bindings(Python包) 1.3 vtk-python 1.4 PyQt5 2. 功能设计 2.1 基本目标 2.2 待实现目标 3. 功能实现 参考: 1. 背景 本应用基于CGAL中的Delaunay进行三角网构建, 通过PyQt5和vtk进行界面展示 1.1 CGAL CGAL是Computational Geometry Algorithms Library(计算几何算法库)的缩写,用C++语言提供高效.可靠的算法库.被广泛

目录 1. 概述 2. 实现 3. 结果 4. 参考 1. 概述 对于平面上的点集,通过Delaunay三角剖分算法能够构建一个具有空圆特性和最大化最小角特性的三角网.空圆特性其实就是对于两个共边的三角形,任意一个三角形的外接圆中都不能包含有另一个三角形的顶点,这种形式的剖分产生的最小角最大. 更进一步的,可以给Delaunay三角网加入一些线段的约束条件,使得构建的Delaunay三角网能够利用这些线段.利用这个特性,可以将一个多边形剖分成Delaunay三角网,开源工具CGAL就正好提供了这

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

转自:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已

HP (惠普)于2014年5月27日宣布了它的新的云产品线 HP Helion,并宣布在接下来的两年时间内向该产品线投资10亿美金.应该说这是一笔很大的投入,充分显示了HP 在云这个领域的决心.本文试着基于公开获取的信息,对HP Cloud 做个大致的分析.一家之言而已. 资料来源: slideshare.net 中 HP Cloud 相关的文档 http://www8.hp.com/us/en/cloud/ http://en.wikipedia.org/wiki/HP_Cloud Googl

辛辛苦苦写的,转载请注明一下,这点信任我想还是有的吧,谢谢了. http://www.cnblogs.com/applerosa/p/7162268.html 之前做了直播,一直没时间写,好不容易闲下来,所以总结记录一下. 需要注意的是,在获取环信聊天室ID和腾讯云三个推/拉流地址的时候,需要先去注册,获取所用开发者账号. 所以这个教程所必须的东西: 1.环信开发者账号; 2.腾讯云开发者账号; 一.做直播,肯定要有一个直播模型,这里我们用直播间来做示例: 这里只是做个基础的演示,所以都是必须的

一.实验报告封面 课程:Java程序设计 班级:1752班 姓名:艾星言 学号:20175224 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2019年4月29日 实验时间:13:45 - 15:25 实验序号:24 实验名称:敏捷开发与XP实验 二.实验目的 一.安装alibaba 插件,解决代码中的规范问题.在IDEA中使用工具(Code->Reformate Code)格式化代码,研究一下Code菜单,比较功能. 二.在码云上把自己的学习搭档加入自己的项目中,下载搭档实验二的Complex代码,加入不少于

一.起因: 昨天在简书上看到这么一篇文章<中国的父母,大都有毛病>,看完之后个人是比较认同作者的观点. 不过,翻了下评论,发现评论区争议颇大,基本两极化.好奇,想看看整体的评论是个什么样,就写个爬虫,做了词云. 二.怎么做: ① 观察页面,找到获取评论的请求,查看评论数据样式,写爬虫 ② 用 jieba 模块,将爬取的评论做分词处理 ③ 用 wordcloud 模块,生成词云 三.代码如下: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- impo