首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于“法线”的线和点的剔除

基于"法线"的线和点的剔除是一种在计算机图形学中常用的技术,用于提高渲染效率和减少不必要的计算。它基于物体表面的法线信息来判断哪些线和点是可见的,从而排除那些在渲染过程中不会对最终结果产生影响的线和点。

在三维图形中,每个顶点都有一个法线向量,它指示了该顶点所在面的方向。通过计算相邻面的法线向量之间的夹角,可以确定哪些面是朝向相机的,而哪些面是背向相机的。基于这个信息,可以进行线和点的剔除。

线的剔除是通过判断线的两个端点所在的面是否朝向相机来实现的。如果两个端点所在的面都是背向相机的,那么这条线就是不可见的,可以被剔除。

点的剔除是通过判断点所在的面是否朝向相机来实现的。如果点所在的面是背向相机的,那么这个点就是不可见的,可以被剔除。

基于"法线"的线和点的剔除可以提高渲染效率,减少不必要的计算和渲染时间。它在许多图形应用中都有广泛的应用,例如游戏开发、虚拟现实、建筑可视化等领域。

腾讯云提供了一系列与图形计算相关的产品和服务,包括云服务器、GPU云服务器、云原生应用平台等。您可以通过以下链接了解更多信息:

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

估计云中曲面法线

曲面法线是几何表面的重要属性,并且在诸如计算机图形应用许多领域中被大量使用,应用在矫正光源产生阴影其他视觉效果。...然而,由于我们获取云数据集代表真实表面上一组点样本,因此有两种方法: 利用曲面网格划分技术,从获取云数据集中获取潜在面,然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从云数据集中推断曲面法线...确定曲面上某一法线问题近似于估计与曲面相切平面法线问题,进而成为一个最小二乘平面拟合估计问题。...因此,估计表面法线解决方案被简化为对由查询最近邻创建协方差矩阵特征向量特征值(或PCA主成分分析)进行分析。具体地说,对于每个Pi,我们如下构成协方差矩阵: ?...如果缩放系数太大(图右半部分),即从相邻范围覆盖更大集,估计特征表达失真,得到两个平面边缘上旋转曲面法线,模糊边缘与细节。 ? 目前必须根据应用程序所需详细程度来选择确定点邻域范围。

1.3K10

估计云中曲面法线

曲面法线是几何表面的重要属性,并且在诸如计算机图形应用许多领域中被大量使用,应用在矫正光源产生阴影其他视觉效果。 给定几何表面,通常用垂直于曲面的向量来推断曲面上某一法线方向是很简单。...然而,由于我们获取云数据集代表真实表面上一组点样本,因此有两种方法: 利用曲面网格划分技术,从获取云数据集中获取潜在面,然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从云数据集中推断曲面法线 本教程将针对后者...确定曲面上某一法线问题近似于估计与曲面相切平面法线问题,进而成为一个最小二乘平面拟合估计问题。...因此,估计表面法线解决方案被简化为对由查询最近邻创建协方差矩阵特征向量特征值(或PCA主成分分析)进行分析。具体地说,对于每个Pi,我们如下构成协方差矩阵: ?...如果缩放系数太大(图右半部分),即从相邻范围覆盖更大集,估计特征表达失真,得到两个平面边缘上旋转曲面法线,模糊边缘与细节。 ? 目前必须根据应用程序所需详细程度来选择确定点邻域范围。

75320

基于法线边缘检测

实际使用时可以根据W值(不用Z深度)来画出远近粗细一样线条 这次提到基于法线方法, 其实跟2D空间域边缘检测很相似, 如果要求结果是绘制物体线条图而不仅仅是一个边缘轮廓时, 它就派上用场了....(还是要用PS去算, 实际使用时要注意性能问题) 基本渲染流程(2 pass): 第一个pass用于生成法线图到一张RenderTarget上, 第二个pass跟据这张法线图来做边缘检测....实际使用时可以采用Multi-RenderTarget来加速 法线信息要在pixel shader里进行向量化, 不然会在一些面上出块很淡颜色. 如果对质量要求不高, 可以在VS中进行向量化...., 我用是D3DFMT_A16B16G16R16F(因为法线有负值, 你也可以自己压缩到[0,1]再解开) 有了这张法线图就很好办了, 对每个像素计算它与周围像素法线夹角余弦值, 再取反(1-degree...), 这样就能计算出来边缘了 依据就是边缘处法线夹角比较大, 余弦值更接近0甚至为负值. sampler TexNormal; float2 fInverseViewportDimensions;

60130

基于法线边缘检测

实际使用时可以根据W值(不用Z深度)来画出远近粗细一样线条 这次提到基于法线方法, 其实跟2D空间域边缘检测很相似, 如果要求结果是绘制物体线条图而不仅仅是一个边缘轮廓时, 它就派上用场了....(还是要用PS去算, 实际使用时要注意性能问题) 基本渲染流程(2 pass): 第一个pass用于生成法线图到一张RenderTarget上, 第二个pass跟据这张法线图来做边缘检测....实际使用时可以采用Multi-RenderTarget来加速 法线信息要在pixel shader里进行向量化, 不然会在一些面上出块很淡颜色. 如果对质量要求不高, 可以在VS中进行向量化...., 我用是D3DFMT_A16B16G16R16F(因为法线有负值, 你也可以自己压缩到[0,1]再解开) 有了这张法线图就很好办了, 对每个像素计算它与周围像素法线夹角余弦值, 再取反(1-degree...), 这样就能计算出来边缘了 依据就是边缘处法线夹角比较大, 余弦值更接近0甚至为负值. .sampler TexNormal;   float2 fInverseViewportDimensions

91930

使用基于法线分割超像素表面分析基于立体地形可穿越性分析

Dargazany 摘要:在本文中,基于立体可穿越性分析方法适用于越野移动机器人中所有地形,例如,提出了无人地面车辆(UGV)。...这种方法将地形可穿越性分析问题重新分为两个主要问题:(1)三维地形重建和(2)地形全部表面检测分析。所提出方法是使用立体相机进行地形感知3D重建。...为了将3D重建地形中所有现有表面检测为超像素表面(即,片段),使用基于几何特征(基于像素表面法线)来应用图像分割技术。...提出SSTA方法基于:(1)超像素表面法线和平面估计,(2)使用超像素表面平面的可穿越性分析。...在根据它们可穿越性分析了所有超像素表面之后,这些表面最终被分为以下五个主要类别:可穿越,半可穿越,不可穿越,未知未定。

55930

AdaFit:一种对基于学习法线估计方法新思考(ICCV2021)

但由于存在噪声、密度变化结构缺失问题,对鲁棒且准确表面法线估计任务仍然十分具有挑战性。...本文提出了一种用于对云进行鲁棒法线估计神经网络AdaFit,该网络可以处理具有噪声密度变化云。...基于此,作者针对当前法线估计两个固有问题:第一个是由真实表面拟合表面之间不一致多项式阶数引起。不同点拟合表面通常具有不同多项式阶数,而现有方法总是为所有点选择一个恒定阶数。...图4 使用权重直接拟合曲面使用偏移拟合两个示例。绿色箭头是真实法线方向,而红色箭头表示预测法线方向。...结果表明 AdaFit 在所有设置中均优于传统方法基于学习方法,这证明了使用偏移量来调整点集优势。

1K10

通信约束下机器人视觉任务中剔除

二、客户端点云剔除 1、场景熵 离散随机变量 香农熵定义为: 其中 ,在云基础架构中,由于有限带宽和网络延迟,会遇到重大困难。在这些通信限制下,我们在传输之前选择性地剔除云数据。...这种剔除是通过测量连续云帧场景熵来完成。 为了定义场景熵,机器人当前视点提供云中体素密度被用作概率分布。...该特征向量表示为: 特征向量由特定点笛卡尔坐标 、颜色通道值 表面法线坐标组成。...集合 C 由所有六件物品组成:盒子、咖啡罐、热水器、纸卷、鞋子梭子。 在表中,我们展示了执行剔除结果。...通过剔除,每组对象分类性能保持一致(与不执行剔除相比),同时减少了传输帧总数。 总结与展望 客户端(机器人)在连接到云环境中服务器时,可以理想地利用数据资源进行处理。

60630

基于传统方法车道线检测

(平滑图像) [Canny自带] 求亮度梯度:在平滑图像上用 Sobel/Roberts/Prewitt 核沿 x 轴 y 轴检测边缘是水平/垂直/对角线 非极大值抑制:细化边缘。...将笛卡尔坐标系中一系列可能被连成线 -> 该点在霍夫空间中对应线 找到霍夫空间中交点(m,b)就是那条线方程 特殊情况:线垂直时梯度无穷大,无法在霍夫空间中表示出来。...霍夫空间中相交曲线越多,交点表示线在笛卡尔坐标系对应越多。我们在霍夫空间中定义交点最小阈值来检测线。霍夫变换跟踪了帧中每个霍夫空间交点。...如果交点数量超过了阈值就确定一条对应参数 θ d线。 ?...4.获取车道线并叠加到原始图像中 综合所有线,求得两条车道线平均斜率截距 def calculate_line(frame, lines): left = [] right = []

1.1K30

基于canvasol标注避让实现

概述 在做地图时候,标注展示是一个非常常见功能,但是十几种点在某些区域比较密集是非常常见,但是业务表达中却需要将之展示出来。基于此需求,本文结合canvasol做一简单实现。...效果 实现: 密集区标注通过牵引线方式引出展示; 地图放大时候更新展示; 思路 实现代码 const points = [ { "properties": {"name":"测试名称应该...canvasWidth canvas.height = canvasHeight const context = canvas.getContext('2d'); // 数据聚类处理,根据上下左右距离进行判断...res[key]) res[key] = [] res[key].push(d) } return res } // 绘制两边为圆矩形 function drawRoundRect...ctx.fillText(text, px - 7, py) } // 绘制矩形 drawRoundRect(ctx, x, y, width, height) // 绘制左边图标

54320

基于相交线立体平面SLAM

综上所述,我们贡献如下: •一种基于相交线立体图像平面特征计算方法。 •使用提取计算平面的立体SLAM系统。 •在公共数据集上进行评估,系统得到了稳健准确估计结果,并实现了先进性能。...中心pc由直线端点pspe计算。从前两个条件中,实际上找到了那些紧密线段用线方向向量叉乘来计算平面法向量。 ?...在立体相机处理中,我们从左右图像中提取特征线段,并基于描述子对这些特征进行匹配。然后我们可以使用上述方法计算平面特征。在跟踪过程中,根据匹配特征估计出摄像机每个姿态。...因此,需要额外约束来保证平面法向量单位长度,在优化中增加了额外计算量。为了克服这个问题,在优化中使用平面t最小化参数,其中 括号里分别是平面法线方位角仰角: ?...我们给出了两个公共数据集实验结果,证明了系统准确性鲁棒性。 从实验结果来看,我们系统明显优于目前最先进基于特征SLAM系统。与基于线SLAM系统相比,我们系统也得到了可比结果。

1.1K31

运动”与“线”,竟然能产生错觉???

于是乎就发现了下面这个有趣动图。 ? 图1:正常速度版 你看到是两个点在水平还是竖直振荡?还是两个点在顺时针或者逆时针地旋转?又或者是两个对角线点在互相闪烁?还是其他情况呢?...车轮效应 Wagon-wheel effect 上面的gif仅仅显示四个闪烁,而闪烁恰恰会使你大脑感到困惑,会自认为看到是不同类型运动。 ?...基于眨眼或者频闪速率,我们大脑可能会将闪烁感知为运动不同阶段(比如左右横跳或者旋转等)。我们就会觉得两之间在运动,虽然事实上根本没有运动发生。[2] 比如频闪液滴就是一个很通俗例子。...看上去车轮就是完全静止了。 ? 看电影 如果轮子旋转速度稍微慢一,你就会看到辐条在每个连续帧中向后倾斜,轮子看上去就是在向后旋转。 运动可能会产生错觉,那运动线(面)呢?...虽然我们现在可能还不太确定贝汉圆盘中额外颜色是怎么产生,其中原理是怎么样。但是科学家确实有基于我们眼睛是如何感知图像理论。

64320

VP-SLAM:具有点、线单目实时VSLAM

基于特征方法中,新研究已经发展到使用以外几何元素(如直线和平面)从环境中获取更多信息。这是因为在许多以“曼哈顿世界”为特征的人造环境中,几何元素(如线和平面)占据了环境中大部分空间。...为了提高基于方法鲁棒性,作者在文献[9]中从环境中提取了线特征,并提出了一种将它们集成到单目扩展卡尔曼滤波器SLAM系统(EKF-SLAM)中算法。...最后,在PL-SLAM[1]中,将线同时提取到基于系统中。...前端负责实时VO,提供自我运动估计,对当前帧关键帧决策进行局部优化,而后端负责地图表示、局部地图优化以及插入剔除关键帧策略。...表示s列法线 可以从 获得,其中 是相机矩阵; ,其中, 是图像平面上线端点。最后,随着使用SVD解决这个问题,我们获得了当前 帧中相互正交主导方向 集合。

1.9K10

VP-SLAM:具有点、线单目实时VSLAM

基于特征方法中,新研究已经发展到使用以外几何元素(如直线和平面)从环境中获取更多信息。这是因为在许多以“曼哈顿世界”为特征的人造环境中,几何元素(如线和平面)占据了环境中大部分空间。...为了提高基于方法鲁棒性,作者在文献[9]中从环境中提取了线特征,并提出了一种将它们集成到单目扩展卡尔曼滤波器SLAM系统(EKF-SLAM)中算法。...最后,在PL-SLAM[1]中,将线同时提取到基于系统中。...前端负责实时VO,提供自我运动估计,对当前帧关键帧决策进行局部优化,而后端负责地图表示、局部地图优化以及插入剔除关键帧策略。...表示s列法线 可以从 获得,其中 是相机矩阵; ,其中, 是图像平面上线端点。最后,随着使用SVD解决这个问题,我们获得了当前 帧中相互正交主导方向 集合。

76510

用于实时 3D 重建深度法线高速同测量

因此,需要单帧高速测量方法来处理移动或变形目标,例如传送带上产品、手势非刚体。另一方面,在仅具有单帧基于三角测量方法中,测量 3D 云将是稀疏,因为它难以获得密集对应关系。...对于高速测量,使用高速相机高速图像处理基于三角化方案是可选方案之一。除此之外,波分测量允许在单个帧相同时间段内复用多个测量。...高速深度-法线融合 并行化稠密化方案 基于 Nehab 等人提出方法[1],为了有效地将深度信息法线信息融合,系统所测量稀疏深度信息需要与法线信息一样有着同样密度。...除此之外, 是一个权重函数,它根据输入2D距离给出一个权重,距离越小,权重越大。该插值基于以下假设:目标的表面局部区域非常光滑,以至于足够相邻位于测量表面法线定义同一平面上。...由此得到下面的等式: (2) 其中 是测量得到 法线向量。该插值方式只有在满足等式2邻近充足情况下才能实行。但是,它同时也帮助避免了邻域搜索条件分支。

78930

【今晚7】:基于AINPUCodec变革

但是随着用户数量增加,高质量压缩方案也是变得更迫切,而边缘计算平台性能提升也为解码增强提供了算力支持。AI算法进步则提供了更丰富计算方式。...今晚7 LiveVideoStack特别邀请到了中兴微电子 多媒体技术总监 孔德辉老师为大家带来以基于AINPUCodec变革为主题内容分享。...演讲内容及讲师信息: 主题:基于AINPUCodec变革 1. 经典编码标准在应用中困境; 2. AI-Codec发展现状,益处与困境; 3....AI-NPU-Codec可能形态探讨; 孔德辉 中兴微电子 多媒体技术总监 2017年电子科技大学博士毕业加入中兴微,专注与视频核心技术前沿探索及其与硬件加速结合方案,负责应用与IPTV视频核心IP...设计,两代基于DSAAI加速器架构设计,发表论文与专利20+,目前负责多媒体核心IP平台化以及在不同场景落地。

30930

LaneLoc:基于高精地图车道线定位

本文为之前分享Road-Map中对俯视图生成云,及云路标地图建图定位。...i∈ R3(纬度、经度、高度)ai⊂ {实心、虚线、路沿、停车线},对于虚线,每个pi指定道路上标记线段起点终点,停车线通常垂直于行驶方向。...图5.基于Velodyne云数据手动标记车道标线交叉口地图 B 在线定位 Pink提出基于车道线标记定位是基于迭代解算器,该解算器将卫星图像生成地图中车道标记块匹配到相机图像中,如果有足够数量匹配标记...图8.一条虚线车道标记鸟瞰图处三种测量连接情况;红色表示测量值,连接/残差显示为绿线 (A) 显示是最好情况,现实中不可能 (B) 显示无纵向约束最小点线距离匹配 (C) 显示与来自贴图线采样连接...D 云标记提取 1) 车道线:定向匹配滤波器用于检测车道标线,因为它被成功地用作常见车道检测系统中稳健车道测量提取[8]。

1.8K20

基于云强度信息几何关系闭环检测

资源 自动驾驶及定位相关分享 【云论文速读】基于激光雷达里程计及3D云地图中定位方法 自动驾驶中基于光流运动物体检测 基于语义分割相机外参标定 综述:用于自动驾驶全景鱼眼相机理论模型感知介绍...高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述 Patchwork++:基于快速、稳健地面分割方法 PaGO-LOAM:基于地面优化激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准...、定位建图框架 动态城市环境中杆状物提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达运动畸变矫正 快速紧耦合稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机低分辨率激光雷达三维车辆检测 用于三维云语义分割标注工具城市数据集...(代码开源) 用于三维云语义分割标注工具城市数据集 更多文章可查看:云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍 结构化PLP-SLAM:单目...【论文速读】AVP-SLAM:自动泊车系统中语义SLAM 【云论文速读】StructSLAM:结构化线特征SLAM SLAMAR综述 常用3D深度相机 AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价

43020

安全防护场景与安全报警:“线、面”

安全运维人员,最需要关注分析就是安全威胁预警情报,而对大量安全资产,这个预警情报相对个人处理能力来说几乎是海量,如果组织抽象这些威胁信息,是安全运维人员不得不面对问题,下面给出了一定信息组织原则...:安全威胁情报汇聚线、面”。...各个系统情报输出是多样化,都是自成一体,非有机数据孤岛,我们通过数据结构化,数据聚合,总体上,将威胁情报, 从抽象形式上分成三种形态:线、面。 :高危威胁预警报警。...图数据库就是一种对应技术落地手段。 ? 0x05 焦点聚焦与高危情报 :高危威胁预警报警。“面”线”都是复数形式报警情报,在实际应急处理中,要直接定位到被攻击资产所有者。...我们基于这些原则,把握运维人员在威胁事件处理中,与防护系统间良性互动,不被信息淹没,相对高效化风险于未然。

72230

基于自适应逆透视变换车道线SLAM

基于高精地图车道线定位 基于道路标线城市环境单目定位 这个概念理解起来就是将图像转换成俯视图或者称为鸟瞰图(BEV),鸟瞰图对于检测车道线来说似乎很重要,基于这种俯视图上车道线检测衍生车道线保持等辅助驾驶功能也屡见不鲜...方案用来更新车道线鸟瞰图。...ADAS系统一个重要特征是对道路车道感知,其目的是感知车辆周围环境,本文研究了一种IPM技术,它通常用于基于视觉道路车道感知,IPM利用相机内参以及相机与地面的关系,生成了消除透视效果鸟瞰图像...我们近一步通过下面的侧视图俯视图描述参数中,假设物体高度为0,那么很容易计算出世界坐标系中投影图像,使用侧视图理解,X'方向上X可以写成像素v,相机倾斜角(theta0)垂直角(theta...图5.视觉里程计得出特征,摄像机运动(x、y、z、滚动、俯仰、偏航)可以使用该算法进行计算 图6图7显示了当安装了摄像头车辆遇到减速时,现有IPM模型自适应IPM模型结果之间比较。

2K20
领券