CGAL Mesh分割

2024-02-15 22:52
文章标签 分割 mesh cgal

本文主要是介绍CGAL Mesh分割,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 一、简介
  • 二、实现代码
  • 三、实现效果
  • 参考资料

一、简介

网格分割是将一个网格分解成更小的、有意义的子网格的过程。该过程用于建模,索具,纹理,形状检索,变形等应用。CGAL为我们提供了一个依赖于形状直径函数(SDF)的算法实现,即给定一个三角形表面网格包围一个3D实体对象,SDF为网格的每个面提供一个局部对象直径的估计(SDF值)。分割算法首先会使用相关的SDF值对切面应用软聚类,然后通过使用图切算法基于表面的特征(二面角和凹凸度)以及软聚类结果获得最终的分割结果。

其中,形状直径函数(SDF)提供了表面网格和附属3D有界对象体积之间的连接。更具体地说,SDF是定义在网格面上的标量值函数,其用于测量网格相应的局部对象直径,SDF用于通过向切面添加局部厚度概念来区分薄厚零件。此外,SDF具有位姿不变性:即在位姿改变后,SDF值基本不受影响:

二、实现代码


                                    

这篇关于CGAL Mesh分割的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/712779

相关文章

SAM2POINT:以zero-shot且快速的方式将任何 3D 视频分割为视频

摘要 我们介绍 SAM2POINT,这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频,并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割,无需进一步训练或 2D-3D 投影。 我们的框架支持各种提示类型,包括 3D 点、框和掩模,并且可以泛化到不同的场景,例如 3D 对象、室

数据集 3DPW-开源户外三维人体建模-姿态估计-人体关键点-人体mesh建模 >> DataBall

3DPW 3DPW-开源户外三维人体建模数据集-姿态估计-人体关键点-人体mesh建模 开源户外三维人体数据集 @inproceedings{vonMarcard2018, title = {Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera}, author = {von Marc

基于YOLO8的图片实例分割系统

文章目录 在线体验快速开始一、项目介绍篇1.1 YOLO81.2 ultralytics1.3 模块介绍1.3.1 scan_task1.3.2 scan_taskflow.py1.3.3 segment_app.py 二、核心代码介绍篇2.1 segment_app.py2.2 scan_taskflow.py 三、结语 代码资源:计算机视觉领域YOLO8技术的图片实例分割实

数据集 Ubody人体smplx三维建模mesh-姿态估计 >> DataBall

Ubody开源人体三维源数据集-smplx-三维建模-姿态估计 UBody:一个连接全身网格恢复和真实生活场景的上半身数据集,旨在拟合全身网格恢复任务与现实场景之间的差距。 UBody包含来自多人的现实场景的1051k张高质量图像,这些图像拥有2D全身关键点、3D SMPLX模型。 UBody由国际数字经济学院(IDEA)提供。 (UBody was used for mesh r

如何将卷积神经网络(CNN)应用于医学图像分析:从分类到分割和检测的实用指南

引言 在现代医疗领域,医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多,包括但不限于X射线、CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图,有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战,其中包括: 图像数据的复杂性:医学图像通常具有高维度和复杂的结构

图像分割分析效果2

这次加了结构化损失 # 训练集dice: 0.9219 - iou: 0.8611 - loss: 0.0318 - mae: 0.0220 - total: 0.8915  # dropout后:dice: 0.9143 - iou: 0.8488 - loss: 0.0335 - mae: 0.0236 - total: 0.8816 # 加了结构化损失后:avg_score: 0.89

linux分割和合并文件命令

split命令: for i in {1..30}; do num=$(printf "%05d\n" "$i");name="model-$num-of-00030.safetensors";split -b 3G $name tmp/$name-;echo $name;done 合并命令: for i in {1..30}; do num=$(printf "%05d\n" "$i")

学习CGAL:配置QT支持

发现问题 在之前的博客《学习CGAL:编译第一个工程》中,我成功生成了工程并编译,也貌似成功让CGAL的算法执行了。不过,我在执行工程中的draw_triangulation_2项目时,好像并没有达到期望的效果: 看起来这个程序应该能“画”出来什么东西,然而现在失败了。我想,这是因为CGAL本身只是包含算法的,要想可视化必须额外做些事情。 回头看官方文档可以发现,其实它已经提示了:很多CGA

学习CGAL:编译第一个工程

前言 CGAL对现在的我来说是个新的东西,我对他的用法用途都一无所知。但从他的名字:The Computational Geometry Algorithms Library看起来,应该是和图形学算法相关的,因此我有很强的兴趣。 首先,我想跟着官方指引下载安装,并尝试运行起来第一个范例。 1.安装boost CGAL强依赖于 Boost ,二进制库可以在SourceForge中找到。boos