Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：
CGAL (Computational Geometry Algorithms Library)
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。
这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建，系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括：图像获取，摄像机标定，特征提取（稠密匹配中这一步可以省略），立体匹配，三维重建。我在做双目立体视觉问题时，主要关注的点是立体匹配，本文主要关注最后一个步骤三维重建中的：三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现。
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继之前通过测量一些简单算法在微信小程序上运行时间衡量手机综合性能：不服跑个分！-解Laplace偏微分方程测手机/PC性能。此次，又做了大量《传热学》或《流体力学》相关算例补充（热辐射和对流的例子尚没有完成）。
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
我在之前的文章《基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现》中，根据《Coordinates for Instant Image Cloning》这篇论文，详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法——均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现。其实在这篇论文中，还提出了两种优化实现，能够进一步提升效率，这里就论述一下其优化算法的具体实现。
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
Mathematica 12 为偏微分方程（PDE）的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法（FEM）的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法，包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件；随后我们将通过一个具体的非线性问题，说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后，我们将展示一些物理和化学实例，如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到，本文大部分内容都以此为基础（教程链接见文末）。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏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。于是我们来学习一下. 分析 首先，先来
使用THREE.CanvasTexture通过echarts图表库canvas生成Texture，然后贴图，render时设置材质更新。
在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。我们首先使用C＃的“换脸”程序将另外一张脸叠加到布拉德利的脸上，然后用数字得到方式将其插入到布拉德利奥斯卡自拍照中。
《传热学》相关小程序演示动画如下（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算，结果收敛！）：
按了水泵电源按钮后，上水阀门旋转开启，水流入水池，流入到一定高度时，管道里开始有水流动，测压管水位缓缓上升，集水池水位缓缓增加，最后回流到潜水泵箱体。关闭电源，水箱液位下降，测压管道水位下降。流速可调，慢速，中速、高速。 实现实验切换->伯努利方程验证实验、沿程阻力系数测定、局部阻力系数测定等。
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。
项目地址：https://github.com/neoatlantis/coolprop-js
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.05593v4.pdf
您需要的两个多边形不构成原始船体。如果您只想使用（0,0）作为顶点之一将原始集合分成三角形，则可以执行此操作：
一个计算水蒸气性质的js库，可以根据压力和温度确定其他参数，如熵、焓，导热系数、比热、表面张力系数等：
特别注意：由于视频结束时下课停止录制，视频公式没有推导完成，最终请参考后边草稿：
隐式（implicitly）求解泊松方程（Poisson Equations），例如理想流体的流动，静态电场，溶质扩散，常物性参数的稳态导热方程。
1.Follow Anything: Open-set detection, tracking, and following in real-time
近期学《流体力学泵与风机》，发现swf文件在OFFICE2016-PPT课件中不能正常播放，想不安装FlashPlayer插件便能够在线查看。于是提取了PPT中的swf文件，使用swf2js库（https://github.com/ienaga/swf2js）解析为canvas绘图并播放。示意代码如下：
本文提出了一种用于密集人体3D动作追踪的模型，该模型使用合成数据进行监督，并利用可微渲染和自监督学习进行训练。该模型在2D姿态估计和3D人体姿势预测方面表现出色，优于其他基准模型，并且可以轻松扩展到其他3D人物重定向任务。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】来自南京大学和清华大学的最新研究论文《从单目图像中恢复三维人体网格》，提出了从而二维数据提升至三维网格过程中基于优化和基于回归的两种范式，第一次关注单目3D人体网格恢复任务的研究，并讨论了有待解决的问题和未来的发展方向。 从单目图像中估计人体的姿势和形状是计算机视觉领域中一个长期存在的问题。自统计学人体模型发布以来，三维人体网格恢复一直受到广泛关注。 为了获得有序的、符合物理规律的网格数据而开发了两种范式，以克服从二维到三维提升过程中的挑战：i）基于
Mesh Filter 组件包含对网格的引用。该组件与同一个游戏对象上的 Mesh Renderer 组件配合使用；Mesh Renderer 组件渲染 Mesh Filter 组件引用的网格。
随着移动设备的发展，美颜已成为多媒体内容生成链路中不可缺少的一种基本能力，尤其是在来疯直播秀场业务的场景下，主播的颜值就意味着生产力，直接影响主播及平台的收入。
应用：人脸检测的核心技术 代码： #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> #include <fstream> using namespace cv; using namespace std; static void help() { cout << "\nThis program demonstrates iterative construction of\n"
ICCV 由IEEE 主办，每两年召开一次，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。据了解，今年一共收到4328篇投稿，与上一届 2143 篇相比，数量超出一倍，“竞争”激烈。10 月 27 日 - 11 月 2 日，ICCV 2019 将在韩国首尔举行。
3.19.2. Format of the Interpolation File
该paper是由普林斯顿大学3个英特尔实验室4个复旦大学数据科学学院以及5个腾讯人工智能实验室研究员合作的。来自于复旦大学计算机科学学院上海市智能信息处理重点实验室。该论文已经投中ECCV2018。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
下面的视频展示了DARPA Urban Challenge(DARPA 2007)中Stanford Racing Team的无人车Junior使用的运动规划(Motion Planning)算法Hy
作者：Georgia Gkioxari、Shubham Tulsiani、David Novotny
文章：Multi-modal curb detection and filtering
deform环件轧制工艺是一种环形坯壁厚减薄、直径扩大的塑性成形工艺，坯料和工艺设计均有成熟的理论指导，但在实际生产中仍存在很多问题，尤其截面复杂的环形零件，例如主辊与坯料接触的宏观打滑问题、端面裂纹和凹陷、周边飞刺等等各种问题。
某项目边坡，高约28米，采用格构梁+锚杆支护方式，锚杆直径为22，格构梁尺寸为0.4mx0.4m，坡脚挡墙采用C15混凝土，边坡材料为填土+中风化泥岩，采用Midas-NX分析其稳定性。
文章：CT-ICP: Real-time Elastic LiDAR Odometry with Loop Closure
近日，清华大学校友、MIT 在读的中国博士生杨珩与团队合作开发了第一套针对自动驾驶汽车的“可认证的感知”算法，有助于提高下一代自动驾驶汽车的行驶安全。
最近这几篇OpenCV相关的文章都是与人脸有关，其实最主要是就是想做人脸替换的小试验，大概流程是：
本文主要从二维图像及其轮廓的集合中，学习一个自监督的、单视图的三维重建模型，预测目标物体的3D网格形状、纹理和相机位姿。提出的方法不需要3D监督、注释的关键点、物体的多视图或者一个先验的网格模板。关键之处在于，物体可以表示为可形变部分的集合，在同一类别的不同实例中，每个部分在语义上是一致的。
3D 衣物建模是计算机领域的一个关键且具有挑战性的任务，具体是指如何在计算机中构建一件 3D 的虚拟衣物。构建 3D 衣物具有多种实际应用，包括 3D 虚拟试衣、虚拟数字人和服装设计。最近基于学习的衣物建模方法收到越来越多的关注，然而，现有方法多针对特定类别或相对简单拓扑的衣物进行建模。
https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/7864898.html
来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
本文介绍了计算几何中的算法及相关问题，从几何及算法的角度分析了计算机科学中的相关算法，包括B样条、NURBS曲线、曲面、计算几何中的经典问题，如Voronoi图、Delaunay三角剖分、地图叠合、运动规划、三维重建等。文章还介绍了计算机辅助几何设计在计算机图形学、计算机视觉、机器人学、人工智能等新兴学科中的应用。
这是一篇在2020年发表在ICLR的论文，论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程，文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化，也就是说在求解偏微分划分网格时，网格可以是不均匀的，由于所求解的控制方程是未知的，在表示控制方程时，作者使用了消息传递的图神经网络进行参数化。
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