开篇 在做一个Low Poly的课题,而这种低多边形的成像效果在现在设计中越来越被喜欢,其中的低多边形都是由三角形组成的. 而如何自动生成这些看起来很特殊的三角形,就是本章要讨论的内容. 项目地址: https://github.com/zhiyishou/polyer Demo:https://zhiyishou.github.io/Polyer 选择 其是最先是由很多离散的点组成,基于这个确定的点集,将点集连接成一定大小的三角形,且分配要相对合理,才能呈现出漂亮的三角化. 这时则要求使用三角

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

参考:<平面域中的Delaunay三角算法>

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                                

本文设计方式采用明德扬至简设计法.利用FPGA来完成显示功能不是个很理想的方式,当显示任务比较复杂,要通过各种算法显示波形或者特定图形时,当然要用单片机通过C语言完成这类流程控制复杂,又对时序要求不高的任务(这也坚定了我学习SOPC的决心).但要驱动如LCD1602/LCD12864打印字符,显示系统工作状态还是比较方便的. 数字系统内部均为二进制比特信息,而打印字符需要先将其转换成BCD码,并进一步转为ASCII字符才能正常显示.这一简单算法的软件实现非常简单,但要是用硬件逻辑完成其中多个乘除

//输入学生的成绩,判断考试是否及格,及格6大于等于0 //第一种写法:三目运算 大多用于单独判断是否满足某个条件 import java.util.Scanner; public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { Scanner a=new Scanner(System.in);//控台输入 System.out.println("请输入学生成绩:"); int b=a.nextInt(); Sys

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

相关介绍:  给定一个数组,找出该数组中第n大的元素的值.其中,1<=n<=length.例如,给定一个数组A={2,3,6,5,7,9,8,1,4},当n=1时,返回9.解决该问题的算法有三种.依据其时间复杂度的高低,分别对其进行讲解 第一种:时间复杂度为O(NlogN)  解决该问题,容易想到的一个办法是,先对数组按元素值从大到小的方式进行排序,之后选取出其符合要求的元素并返回其值.由基于比较的排序算法的时间复咋读,其下界为NlogN,为此,解决该问题的时间复杂度为O(NlogN). 示例

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

最短路算法&模板 最短路问题是图论的基础问题.本篇随笔就图论中最短路问题进行剖析,讲解常用的三种最短路算法:Floyd算法.Dijkstra算法及SPFA算法,并给出三种算法的模板.流畅阅读本篇博客需要有图论的基础知识,了解什么是图,什么是最短路,以及一些基本语法知识和算法基础. 1.Floyd算法 我个人认为,Floyd算法是三种最短路算法中最简单.最好理解的算法.它的适用范围是任意两点之间的最短路.这一点是其他两种算法(单源最短路)无法比拟的.它的实现思路也很简单:用三重循环,枚举断点.起始

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.引子 1.1 介绍 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法.它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但Raft更加容易理解和实践,在工程领域的重要性毋庸置疑.注:本文是在研读Raft算法论文后写出,因原版论文太长,故提炼了一下重点,方便大家快速掌握. 区别于一般一致性算法,Raft算法的特性如下: 强Leader:Raft 使用

c语言求回文数的三种算法的描述 题目描述 注意:(这些回文数都没有前导0) 1位的回文数有0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 共10个: 2位的回文数有11,22,33,44,55,66,77,88,99 共9个: * 请问:n位的回文数有多少个?请编写一个递归函数来解决此问题!!! [输入形式]一行一个正整数,代表多少位 [输出形式]一行一个正整数,代表回文诗的个数 [样例输入]2 [样例输出]9 输入: 3 输出: 90 输入: 5 输出: 900 输入: 10 输出: 90000 输入

转载地址:http://blog.csdn.net/smartbetter/article/details/54017759 有两句话是这么说的: 1)算法和数据结构就是编程的一个重要部分,你若失掉了算法和数据结构,你就把一切都失掉了. 2)编程就是算法和数据结构,算法和数据结构是编程的灵魂. 注意,这可不是我说的,是无数程序员总结的,话说的很实在也很精辟,若想长久可持续发展,多研究算法还是很有必要的,今天我给大家说说加密算法中的对称加密算法,并且这里将教会大家对称加密算法的编程使用.包含DES

SUNDAY 算法描述: 字符串查找算法中,最著名的两个是KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)和BM算法(Boyer-Moore).两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间.但是在实用上,KMP算法并不比最简单的c库函数strstr()快多少,而BM算法则往往比KMP算法快上3-5倍.但是BM算法还不是最快的算法,这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法. 例如我们要在"substring searching algorithm"查找"search",

典型时间复杂度 我们知道算法的执行效率,可以从它的时间复杂度来推算出一二.而典型的时间复杂度有哪些类型呢? 由上图,可以看出,除了常数时间复杂度外,logN型的算法效率是最高的.今天就介绍三种非常easy的logN型算法. 对分查找 给定一个整数X和整数A0,A1,-,An-1,后者已经预先排序并在内存中,求是的Ai= X的下表i,如果X不在数据中,则返回i = -1. - (int)BinarySearch:(NSArray *)originArray element:(int)element

给定一个数组,求和为定值的所有组合, 这道算法题在leetcode应该算是中等偏下难度, 对三到五年工作经验主要做业务开发的同学来说, 一般较难的也就是这种程度了. 简述经过: 不算hr面,总计四面,第一天前三面, 然后过了一个多星期第四面(领导一般都比较忙~) 平均每一面都是一小时,面完前三面已经很辛苦了. 我之前去美团面试从一面到hr面,总计四面 面了一下午将近四个小时...还不包括来回路程,所以面试是项体力+脑力的活,准备的充分了,面试成功率高少跑几次了~就会轻松不少~大部分同学面试面上几

动态分区分配是根据进程的实际需要,动态的为之分配内存空间.而在实现可变分区分配时,将涉及到分区分配中 所用的数据结构.分区分配算法和分区的分配与内存回收的过程. 分区分配中的数据结构:(1)描述空闲块的数据结构.(2)内存块的描述. #define PROCESS_NAME_LEN 32 //进程名长度 #define MIN_SLICE 10 //最小碎片的大小 #define DEFAULT_MEM_SIZE 1024 //内存大小 #define DEFAULT_MEM_START 0 /

#1069 : 最近公共祖先·三 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 上上回说到,小Hi和小Ho使用了Tarjan算法来优化了他们的“最近公共祖先”网站,但是很快这样一个离线算法就出现了问题:如果只有一个人提 出了询问,那么小Hi和小Ho很难决定到底是针对这个询问就直接进行计算还是等待一定数量的询问一起计算.毕竟无论是一个询问还是很多个询问,使用离线算 法都是只需要做一次深度优先搜索就可以了的. 那么问题就来了,如果每次计算都只针对一个询问进行的话,那么

在开始分析算法原理之前,简单说明下rsync的增量传输功能. 假设待传输文件为A,如果目标路径下没有文件A,则rsync会直接传输文件A,如果目标路径下已存在文件A,则发送端视情况决定是否要传输文件A.rsync默认使用"quick check"算法,它会比较源文件和目标文件(如果存在)的文件大小和修改时间mtime,如果两端文件的大小或mtime不同,则发送端会传输该文件,否则将忽略该文件. 如果"quick check"算法决定了要传输文件A,它不会传输整个文件