1 画好草图,点击曲线-分割线   2 选择要投影的草图和被投影的面(那个球面),最后效果如下图所示   3 为了获取连续的轨迹,我们可以再次选择这个草图,然后在投影面中选择平面,最后得到的图形如下图所示.                

画好草图之后(草图是在上视基准面上画的)然后点击曲线,投影曲线   面选择要投影的曲面,然后就得到了平面曲线在曲面上的投影得到的空间曲线   注意这种方法对于开环轮廓也是可以用的,比如下面,我定义一个开环的样条曲线,结果还是可以投影成功.   但是一个草图必须最多只有一个开环轮廓,比如如果把样条曲线做成下面这样就是不可以的.   所以说,像下面这样,想要把一个近似的字母h投影到曲面上,也是不可以的,因为他有不止一个开环轮廓      

在逆向工程中,由于设备或模型的原因,我们获取得到的三维模型数据往往并不完整,从而使得生成的网格模型存在孔洞,这对后续的模型分析会造成影响.下面介绍一种基于径向基函数(RBF:Radial Basis Function)的三角网格补洞方法. Step 1:检测孔洞边界 三角网格是由一系列顶点(V)以及由这些顶点所构成的三角面片(F)所组成,由三角面片可以得到网格的边(E).通常一条边连接两个三角面片,这种边称为网格内部边,而如果某条边仅连接一个三角面片,那么称这条边为网格边界边,所有的边界边按顺序

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如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

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前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig