Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

翻译自:https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/topics/best-practices/optimizing-ui-controls?playlist=30089 这一章节关注一些特定的UI控件.大部分UI控件在性能方面是相似的,其中有两个控件在游戏快完成时,可能会遇到许多性能问题. UI text Unity 内置的Text组件可以很方便的将光栅化的文本符号显示到UI中.然而又很多不被知道的问题,会频繁的产生性能开销点.当你像UI中添加文本时,请时刻记

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对

1. 点云的提取 点云的获取:RGBD获取 点云的获取:图像匹配获取(通过摄影测量提取点云数据) 点云的获取:三维激光扫描仪 2. PCL简介 PCL是Point Cloud Library的简称,是一个开源的用C++语言开发的点云库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.而且支持多种操作平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说OpenCV是2

报告目录: 一.ARPG手游总体性能开销分析 二.ARPG手游CPU模块性能开销分析 三.ARPG手游内存模块性能开销分析 四.ARPG手游资源管理分析 五.UWA对于ARPG手游研发团队的建议 一.ARPG手游总体性能开销分析 iOS设备的CPU性能普遍高于Android设备,Android设备的CPU均值主体范围为12.4~66.2 ms,iOS设备的CPU均值主体范围为7.0~57.5 ms. 我们选择了测评次数最多的四款机型来进行统计,这四款机型分别是红米2.红米Note2.华为6Plu

http://www.cnblogs.com/suoluo/p/5417152.html http://blog.csdn.net/uwa4d/article/details/54344423 http://blog.csdn.net/rhett_yuan/article/details/56695170 目标能将UI消耗控制到2到3毫秒 真机查看手机profile http://www.cnblogs.com/alps/p/7787060.html UGUI主要耗时需要注意的时间(具体unit

https://blog.uwa4d.com/archives/QA_UGUI-1.html 关于Unity中的UGUI优化,你可能遇到这些问题 作者:admin / 时间:2016年11月08日 / 浏览:23818 次 / 分类:厚积薄发 关键字 界面制作网格重建界面切换加载相关字体 一.界面制作 Q1:UGUI里的这个选项 ,应该是ETC2拆分Alpha通道的意思,但是在使用中并没起作用?请问有没有什么拆分的标准和特别要求呢? 据我们所知,alpha split 的功能最初只对 Unity

学习资料 来自UWA的分享,针对于Unity 4.x 及5.3 以下版本,Unity5.5及更高版本可能适用. 文章:UWA技术直播视频集锦 UGUI &NGUI http://blog.uwa4d.com/archives/video_UI.html 视频:UWA直播回顾| UGUI性能优化技巧 https://v.qq.com/x/page/r0329jx2ijw.html 其它:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24265362 NGUI 1. (动静分离)动态的U

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=29 什么是PCL PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.支持多种操作系统平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说

UI Kit 快速入门 首先我们来进行 UI Kit 的快速入门 制作一个界面的,步骤如下: 准备 生成代码 逻辑编写 运行 1. 准备 先创建一个场景 TestUIHomePanel. 删除 Hierarchy 其他的 GameObject. 搜索 UIRoot.prefab,拖入 Hierarchy. 在 UIRoot / Design GameObject 下创建 Panel ( 右击 Design -> UI -> Panel ). 将该 Panel 改名为 UIHomePanel.

作者:吴艳敏 来源:83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗? 前言 1. 本文由知乎作者小吴同学同步发布于https://zhuanlan.zhihu.com/p/115599978/并持续更新. 2. 本文简单将各种开源视觉SLAM方案分为以下 7 类(固然有不少文章无法恰当分类): ·Geometric SLAM ·Semantic / Learning SLAM ·Multi-Landmarks / Object SLAM ·VIO / VISLAM ·Dynamic SLAM ·Ma

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

作者:Longway Date:2020-04-25 来源:单图像三维重建.2D到3D风格迁移和3D DeepDream 项目网址:http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html 代码网址:https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer 论文名称:Neural 3D Mesh Renderer(CVPR2018) 概述 对于二维图像背后的三维世界建模,哪一种三维表示最合适?现在常

完整的 multi view stereo pipeline 会有以下步骤 structure from motion(SfM)==> camera parameters, sparse point cloud multi view stereo(MVS)==>depth map, dense point cloud surface reconstruction(SR)==>poisson or delauny reconstruction, mesh texture mapping(T

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 三.我们的方法 3.1 边缘卷积Edge Convolution 3.2动态图更新 3.3 性质 3.4 与现有方法比较 四.评估 4.1 分类 4.2 模型复杂度 4.3 在ModelNet40上的更多实验 4.4 部件分割 4.5 室内场景分割 五.讨论 Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github

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

poisson曲面重建算法 pcl-1.8测试通过 #include <iostream> #include <pcl/common/common.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/search/kdtree.h> #include <pcl/features/normal_3d_omp.h> #include <pcl/

pcl网格模型有三种可选的显示模式,分别是面片模式(surface)显示,线框图模式(wireframe)显示,点模式(point)显示.默认为面片模式进行显示.设置函数分别为: void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToSurfaceForAllActors ( ) void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToWireframeForAllAct

VRIP(Volumetric Range Image Processing),顾名思义,是从深度图重建网格的一种方法.VRIP是Brian Curless和Marc Levoy在1996年提出来的方法,距今已经有20年的历史了,依然属于最好的方法之一. VRIP的核心问题是 已知世界坐标系下,某物体表面\(f\)在不同视角下的深度图\(\hat{f_1},...,\hat{f_K}\),求\(f\).这里隐含深度图在世界坐标系下的位姿是已知的. 许多三维测量方法,比如激光.TOF.结构光.双目