原文链接 网格有哪些数据结构 网格的数据结构其实就是一个图结构：点，边，面。可以是有向图，比如半边结构，也可以是无向图。在不同的软件或者开发包里，网格数据结构的实现都是有差异的。...它的优点在于网格信息的拾取非常方便，缺点是网格连接关系变动后，需要维护的信息也比较多。另外，半边结构表达的网格需要是流形结构，半边结构的构造也需要一定的时间开销。...网格的常见属性也由这三个元素的属性来表达。...这时，顶点和纹理坐标是一对多的关系。其实，UV展开在UV域生成了一个二维网格，UV域的网格的顶点和原始网格的面点是一一对应的。...比如网格内有面退化的时候，该如何处理呢？ 有兴趣的读者，欢迎参考视频：三维网格表示 网格半边结构
之前发过一个划分均匀三角形网格的例子。下面结合一个悬臂梁说说如何在规则区域划分均匀矩形网格。 将一个矩形平面区域划分成相同大小的矩形。...采用如图所示的算法，程序可自动得到节点编号、坐标以及各单元所包含的节点。利用patch函数可画出网格图。...nex=3，ney=3时，得到的网格 nex=10，ney=10时，得到的网格 patch是个底层的图形函数，用来创建补片图形对象。一个补片对象是由其顶点坐标确定的一个或多个多边形。...可以指定补片对象的颜色和灯光。今后在画应力云图的时候还将用到。 划分单元网格是随心所欲的，所遵循的原则就是尽量提高计算精度。下面是一个规则区域划分均匀三角形网格的例子。...nex=2，ney=2时，得到的网格 nex=5，ney=5时，得到的网格 patch是个底层的图形函数，用来创建补片图形对象。一个补片对象是由其顶点坐标确定的一个或多个多边形。
其中FME方式可以沿线生成均匀的节点，通过调整参数，可以实现生成线的功能，也可以实现生成非均匀节点。而ArcGIS方式，可以直接生成线、均匀的、不均匀的都写了，通过调整，也可以实现生成点的功能。...有朋友有个需求：将一段线、按照均匀的距离生成点。但在实际操作中，遇到了一些问题：线段的实际长度，和线段的测量值（measure）是不一样的。经过了解，发现线段是三维的线，有Z值。...以往的数次推送中，生成点或者拆分线，针对的都是二维对象，这次增加了一个维度，直接用之前的方法，会有些问题。不过，简单调整下就可以了，至于怎么调，往下看就行！ 本文知识点：转换器调参数、拆分三维线！...需要注意的是，在拆分三维线的时候，需要线的三维长度，FME长度计算转换器，默认计算的是二维投影面长度，需要按照如下图中进行参数调整： 传入步长 这里我发布了一个步长参数，可以传入一个数字，来拆分线。...我们在做工作的时候，如果不了解这些参数，一直处于一种一知半解的状态，就很难做到灵活的调整参数来满足各种需求。 就像我以前写过怎么把二维的线进行均匀的拆分，那么现在突然来了个拆三维的需求。
文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...1 griddata函数介绍 官网介绍 2 离散点插值到均匀网格 def interp2d_station_to_grid(lon,lat,data,loc_range = [18,54,73,135...站点数据插值到loc_range这个范围 det_grid: 插值形成的网格空间分辨率 method: 所选插值方法，默认 0.125 return: [lon_grid,lat_grid,data_grid...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。...inputs: point_lon_lat: 给定点的经纬度，eg:[42.353,110.137] lon_grid: 经度网格 lat_grid: 纬度网格 return: index: [index_lat
尤其是标准的网格渲染器中包含一个叫做光栅化的离散采样操作，该操作阻止了梯度流入网格顶点。...这个方法还解决了标准光栅化器的核心问题，即由于离散采样操作，标准光栅化器无法将梯度从像素流到几何体（下）。...基于单图像的三维无监督网格重建 由于SoftRas仅仅基于渲染损失向网格生成器提供强错误信号，因此可以从单个图像中实现网格重建，而无需任何3D监督。 ?...基于图像的三维推理 1.单视图网格重建：从图像像素到形状和颜色生成器的直接梯度使作者能够实现三维无监督网格重建，下图展示了本文的框架： ?...从单个图像重建三维网格，从左到右分别是输入图像、真实值、SoftRas、Neural Mesh Renderer和Pixel2mesh ? 彩色网格重建结果 ?
划分单元网格是随心所欲的，所遵循的原则就是尽量提高计算精度。下面是一个规则区域划分均匀三角形网格的例子。 如图所示，将一个矩形平面区域划分成相同大小的直角三角形。...采用如图所示的算法，程序可自动得到节点编号、坐标以及各单元所包含的节点。利用patch函数可画出网格图。 nex=2，ney=2时，得到的网格 ? nex=5，ney=5时，得到的网格 ?...patch是个底层的图形函数，用来创建补片图形对象。一个补片对象是由其顶点坐标确定的一个或多个多边形。可以指定补片对象的颜色和灯光。今后在画应力云图的时候还将用到。
但是之前的方法都是基于一个强烈的假设，即输出点与输入点的三维坐标的相同，因此不能用于三维点云补全。 为了解决上述问题，我们引入3D网格作为中间的表征来规范化无序点云，从而明确地保留了点云的结构和背景。...接下来，Gridding Reverse将输出的三维网格转换为粗点云，将每个三维网格单元替换为一个新点，其坐标为三维网格单元八个顶点的加权和。...接下来的三次特征采样通过将该点所在的三维网格单元对应的八个顶点的特征进行串联，提取粗点云中每个点的特征。粗点云和特征送入到MLP，得到最终补全的点云。本文的贡献如下。...网格残差网络 GRNet 在以粗糙到精细的方式从不完整的点云中恢复完整的点云。它由五个部分组成，分别是网格化、3D卷积神经网络、反向网格化、立方特征采样和多层感知器，如图1所示。 ? ? 网格化 ?...数据集 ShapeNet：最初在 ShapeNet 数据集是 PCN 的工作，由来自8个类别的30,974个3D模型组成。真实值在网格表面上均匀采样 16,384个点。
利用back-projecting 2d网格结构化数据到三维点云处理点云网络，back-project差异映射到R3空间，第一和第二组件描述其2d网格坐标，第三个组件存储其差异值，将这种表现称为3D ROI...实例分割网络 每个3D ROI包含不同数量的点。为了便于训练，将三维感兴趣区域统一采样到1024个点，并将所有的三维感兴趣区域收集为张量。...L 3Dmask与L 2Dmask相同，是预测概率mask与匹配ground truth之间的交叉熵损失。 掩模连续性： 对1024个点进行三维ROI均匀采样。...然而，预测的掩模为M3D，其轮廓是敏感的伪激光雷达采样策略。下图说明了一个不理想的采样。为了补偿不理想的效果，引入了掩模连续性损失。 不理想的抽样例子。蓝色区域代表前景。...假设均匀采样左图中的每个网格中心点，结果在右图的占用网格中显示点云。红色的叉是不需要的采样点，它们仅仅在前景对象的外面，使得采样后的形状与原来的形状不同。
尤为重要的是，这种基于细分表示的网格卷积神经网络的提出，使得VGG、ResNet和DeepLabV3+等二维图像的骨干网络模型可以方便地应用到三维模型的学习上，从而突破了二维图像和三维模型在深度学习上的壁垒...1 三角网格上的卷积网络 三维几何学习是计算机视觉与图形学中的一个重要研究方向，基于三维体素、点云、网格（mesh）等数据表示，学习物体的几何形状特征。其中，网格广泛应用于建模、渲染、3D打印等。...该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上/下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...上采样时，同样对面片进行“一分四”的分裂。这样定义上下采样方式是规则且均匀的，还可以实现双线性插值等需求。...图4 细分曲面的示意图 由于卷积和上下采样规则且灵活，Jittor团队实现了VGG、ResNet和DeepLabV3+等网络架构，在三维网格模型的实验中取得了显著的效果。
公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货分享。未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。...摘要 本文提出了一种从自动驾驶车辆的LiDAR测量数据中中快速且鲁棒地估计地面表面的方法。地面表面被建模为一个均匀B样条，该样条对不同的测量密度具有鲁棒性，并且通过一个单一参数来控制平滑性先验。...最后，他们在实际场景中的研究车辆上进行了验证。此外，文章还介绍了图1中的实验结果。通过提取每个网格单元中的最大观测反射高度，可以构建一个组合高度图，该高度图显示了地面表面的估计结果。...图1：估计的地面表面（顶部）是所提出方法的结果。在随后的处理步骤中，我们可以使用每个网格单元中观测到的最大反射高度（中间）来构建一个组合高度图（底部）。白色/蓝色/红色：无/低/高数值。...总体而言，UBS模型具有最低的误差。与多项式模型相比，随着测量距离的增加，误差仅略微增加，因为对UBS模型的测量的影响仅局限于局部区域，因此几乎不受局部变化的测量密度的影响。
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该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...三角网格上的卷积网络 三维几何学习是计算机视觉与图形学中的一个重要研究方向，基于三维体素、点云、网格（mesh）等数据表示，学习物体的几何形状特征。其中，网格广泛应用于建模、渲染、3D 打印等。...该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...上采样时，同样对面片进行 「一分四」的分裂。这样定义上下采样方式是规则且均匀的，还可以实现双线性插值等需求。...图 4 细分曲面的示意图 由于卷积和上下采样规则且灵活，Jittor 团队实现了 VGG、ResNet 和 DeepLabV3 + 等网络架构，在三维网格模型的实验中取得了显著的效果。
最近，清华大学计图（Jittor）团队，就首次提出了一种针对三角网格面片的卷积神经网络SubdivNet。 基于SubdivNet，就可以将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...对于输入的网格数据，先进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示；而后，再上重头戏——面片卷积方法和上下采样方法。...上下采样方法 再来看上下采样的部分。 SubdivNet受到传统的Loop细分曲面建模的启发，构造了一种基于细分结构的上下采样方法。...也就是说，在池化（下采样）过程中，由于网格数据已经经过重网格化，其面片具有细分连接结构，就可以4片变1片，从高分辨率转为低分辨率，实现面片特征的池化操作。...而在上采样的过程中，则反过来，让面片一分为四。 如此一来，上下采样方式就是规则且均匀的，还可以实现双线性插值等需求。
给出参考网格图形，然后下采样创建出一系列分辨率不同的网格作为分层次训练的材料，下采样时需要考虑顶点差距生成最合适的下采样，然后抛弃参考网格 生成的多级别的采样网格图形成为GAN的训练材料 从最粗糙低级的训练材料开始...用求平均解决顶点偏移重叠问题，然后替换顶点得到生成的网格 将生成的网格和对应的参考采样网格输入GAN的判别器 判别器以patch为单位判断生成的面块是否为真，加权损失后得到生成器所需的梯度 反复训练直到这个尺度级别的...PartB 三维网格图形的表示 首先需要处理的就是三角网格的表示方法，这决定了如何优化神经网络的学习。...三角网格图形是一种特殊的图，可以用一个顶点和三角形集合(V,F)来表示，其中V是无序的三维顶点集，F是面集，每个面是由一个点的三元组组成的，这个面集隐含地描述了三角形的边 然后为了描述各个面与邻域面的关系...为了让这里生成的局部纹理更均匀和平滑，这篇文章还加入了两个正则化项优化，均匀化项最小化边与参考边的长度差，平滑项减少顶点与其单环邻域顶点的平均坐标的距离。如下式，此处di是顶点间的角度 ?
三维重建：将多视图姿态图像输入基于SDF的通用神经曲面重建模块，进行360°网格重建 由于无需使用开销较大的优化操作，该方法在重建3D形状时相比其他方法耗时显著缩短。...给定一个物体的单张图像，可以利用Zero123生成多视图图像，但能否使用传统的基于NeRF或基于SDF的方法从这些预测中重建高质量的三维网格呢？...给定单幅图像后，研究人员首先使用Zero123从球面均匀采样相机姿态，生成32幅多视角图像，然后将预测结果输入基于NeRF的方法（TensoRF）和基于SDF的方法（NeuS），分别优化密度场和SDF场...为了使预测结果与真实网格对齐，线性搜索缩放因子和旋转角度，对采样点云应用迭代最邻近点（ICP），并选择离群值最多的点云。...在运行时间方面，与基于优化的方法相比，该方法具有明显优势，其性能与Point-E和Shap-E等三维原生扩散模型相当，即三维重建模块只需要大约5秒钟就可以重建一个三维网格，剩余时间主要用于Zero123
然而，之前的方法无法使用离散的方式（如三角形网格或体素网格）以相同的保真度再现具有复杂几何形状的真实场景，迄今为止也仅限于表示具有低几何复杂性的简单形状，从而导致渲染过度平滑。...三维重建（ NeRF函数 ） 三维重建部分的工作即可用上图中蓝框区域内表示。...从上述过程中可以看出：体密度只和空间位置有关，而颜色则与空间位置以及观察的视角都有关系。 渲染（ 体绘制方法 ） 所谓体绘制就是显示离散三维采样数据集的二维投影技术。...确定性求积（Deterministic Quadrature）： 一般在需要求积的区域均匀采样N个点进行近似计算。 缺点：限制了神经辐射场的分辨率。 2....作者提出分层抽样(Stratified Sampling)的方法： 首先将射线需要积分的区域 [tn , tf] 均匀分为 N 份，再在每个小区域进行均匀随机采样： 基于这些采样点，可以将上面的积分简化为求和的形式
像二维ax.contour图一样，ax.contour3D要求所有输入数据都是二维规则网格的形式，带有每个点求得的Z数据。...线框和曲面图 处理网格化数据的另外两种类型的三维图是线框和曲面图。它们接受值的网格，并将其投影到指定的三维表面上，并且可以使得到的三维形式非常容易可视化。..., Z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none'); 表面的三角剖分 对于某些应用，上述例程所需的均匀采样网格过于严格且不方便...在这些情况下，基于三角剖分的图形可能非常有用。如果我们不从笛卡尔坐标或极坐标网格中均匀抽取，而是随机抽取一组的话，会如何呢？...，来了解我们从中采样的表面： ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis', linewidth=0.5)
第2种是基于网格采样的方式，通过将每个候选框切分成若干大小均匀的网格，以每个网格的中心点坐标为球心，通过球查询的方式捕获周围兴趣点的特征信息，从而得到每个网格点的特征向量，最后使用所有网格中心点的特征信息来表示候选框特征...而对于三维点云数据来说，其输入特征中本身就包含其空间位置信息，本研究以每个网格的中心点坐标 为球心，通过球查询的方式获得近邻点坐标，位置编码的公式为P_{centre}r式中： 表示网格中心点坐标；...F最终点云Transformer的结构图如图2 所示，在输入层中输入网格中心点以及近邻点的三维坐标 ，以及各点所对应的特征集合 。经过该模块后可获得以网格点为中心的局部特征 。...针对这一问题本研究从基本分布中进行采样，将原始分布参数移动到期望函数内作为系数，最终特征表达式相对于 的梯度可重新表达为s(i|r)其中，基本理论分布 中的 为1时表示在整个三维空间中进行采样，当...加入基于密度感知的球查询半径预测模块，根据点云的密度自适应的调整球查询范围，解决了应对点云分布不均匀的问题。
折叠操作是将特征与二维网格样本结合，将二维网格折叠成三维模型。这个操作可以节省大量的内存。他们的在点云重建中，折叠操作是一种有效的扩展维度的方法，如。...⑥ Jiaxin Li 等人提出了一种新的基于自组织映射(SOM)采样分组模型的特征提取方法，取代了 PointNet ++中最远点采样的直接采样方法。大大提高了分类精度。 2....多尺度特征提取 在这里，使用率改进的多尺度分层编码器。通过最远点采样(FPS)得到局部区域中心，即在静止点集中迭代地选择距离之前所有采样点最远的点。利用一维卷积层和最大池化层提取局部区域特征。...损失函数的影响 通过不同的损耗函数来训练模型，可以看到 CD 和 RMS 可以保留模型的基本轮廓，但会导致重建不均匀。虽然 EMD 可以得到更均匀的结果，但它生成的图比较粗糙。...多尺度CD 和 多尺度RMS 也遵循着同样的规律。 综上，多尺度CD 是最佳的损耗函数，对网络进行精确、均匀的重构具有强大的训练能力。
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