数据可视化一直是机器学习的重要部分,大多数数据可视化教程的基本内容包括:散点图,线图,箱形图,条形图和热图,虽然这些对于数据预处理来说基本够用,但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系: x - y , x - z和y - z 。在本文中,我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
(这类风格的模型可以网上下载或自己制作,要点在于“转换曲面为网格”,“缩减网格面数”,“三角化网格” 这几个Rhino命令,具体就不深入讲解了,当然如果能掌握多边形建模工具,比如t-splines,这类模型就是小菜一碟)
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真,这些方法引入了多视图约束作为正则化,以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展,但由于形状-颜色的模糊性,它们往往无法捕获准确的3D形状,从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中,来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性,它学习了一种改进的形状表示。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.15
有趣的镜子不是平面镜子,而是凸/凹反射表面的组合,它们会产生扭曲效果,当我们在这些镜子前面移动时,这些效果看起来很有趣。
这个专栏本不计划继续更新,掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容,美赛M奖应该唾手可得。但是,再往上,进阶到<1%的F奖和O奖,除了模型与运气,更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称,美赛是作图大赛。确有其道理,精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想,而且能极大提高审阅人的印象分。 因此,我开设此专栏的番外篇,主要针对论文的画图问题,记录分享相关的经验、技巧,后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
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斯坦福大学计算机图形学实验室教授Patrick Hanrahan和计算机科学家、皮克斯动画工作室联合创始人Edwin Catmull获得了这一计算机领域最高荣誉!二人均为Pixar(皮克斯)的创始成员。
随着文本生成图像的语言模型兴起,SolidUI想帮人们快速构建可视化工具,可视化内容包括2D,3D,3D场景,从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目,旨在将自然语言处理(NLP)与计算机图形学相结合,实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型,SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
Create 绘图 绘制图素,建立2D,3D几何模型并完成工程作图
2. 绘制空间曲面 绘制空间曲面的步骤为:绘制平面网格,计算网格上的函数值,绘制网面 首先是绘制平面网格[X,Y]=meshgrid(x,y) %x,y向量表示需要采样的具体坐标,由此生成各个网格点 如果网格的范围是:x [4,9] y[1,6] 且间隔为1,如下图。
点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示,而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。不经如此,除(X,Y,Z)代表的几何位置信息之外,点云数据还可以表示一个点的RGB颜色,灰度值,深度,分割结果等。
3D 图是可视化具有三个维度的数据(例如具有两个因变量和一个自变量的数据)的非常重要的工具。通过在 3D 图中绘制数据,我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。
解题技巧:遇到非完整的面可以先进行补面,而后利用高斯公式简化,其次还要去除补面的另一侧,注意二重积分三重积分的计算。
Matplotlib 也可以绘制 3D 图像,与二维图像不同的是,绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是,使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示,所以一般绘制三维图像时,同样需要载入 pyplot 模块。 mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是: mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkits.mpl
前面几节讨论了直接从二维观测重建三维对象的方法。本节展示了如何使用附加提示,如中间表示和时间相关性来促进三维重建。
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义,并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结,可能有些地方有理解有误,请大家抱着批判的态度学习。
基于体积表示的方法在计算上非常浪费,因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是,网格或点云等常见表示没有规则的结构,因此,它们不容易适应深度学习体系结构,特别是使用CNN的体系结构。本节介绍用于解决此问题的技术,将最新技术分为三大类:基于参数化、基于模板变形和基于点的方法。
使用Scribus的Python Scripter功能创建一个显示RGB色谱图的3D立方体。
一道曲面积分的多种求解方法 计算曲面积分 \displaystyle \underset{S}{\iint}\frac{axdydz+(z+a)dzdy}{\sqrt{x^2+y^2+z^2}} ,其中 S 是下半球面 z=-\sqrt{a^2-x^2-y^2} 的上侧,且 a 是大于零的常数 【解析】:首先曲面 S 的方程满足积分的式子,带入得 \displaystyle I= \underset{S}{\iint}\frac{axdydz+(z+a)dzdy}{\sqrt{x^2+y^2+z^2}}=\
在数控编程工作中经常会用到mastercam投影刀路,下面就谈一谈mastercam投影刀路的编程用法。
本教程是线性代数的简短实用介绍,因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用,并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
前言 设计师需求中3D视觉平移到互动H5中的项目越来越多,three.js和PBR工作流的结合却一直没有被系统化地整理。 和各位前端神仙一起做项目,也一起磕磕碰碰出了爱与痛的领悟。小小总结,希望3D去往H5的道路天堑变通途。 本手册主要分为两大部分: Part 1 理论篇:主要让设计师了解计算机到底是如何理解和实时渲染我们设计的3D项目,以及three.js材质和预期材质的对应关系。 Part 2 实践篇:基于three.js的实现性,提供场景、材质贴图的制作思路、以及gltf工作流,并动态讨论项目常
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图,支持简单的 3D 图形,包括曲面、线框、散点图和条形图。
3DEXPERIENCE SOLIDWORKS 产品将 SOLIDWORKS 3D CAD 解决方案与基于云的产品开发环境 3DEXPERIENCE 平台相连接。
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图,类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
除此之外还有 meshc函数:除了mesh函数图形外,还在xy平面上绘制曲面的等高线。 meshz函数:除了mesh函数图形外,还在xy平面上绘制曲面的底座。
>> [x y]=meshgrid(a,b) x = 1 2 3 1 2 3 1 2 3 y = 2 2 2 3 3 3 4 4 4
文章:M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
本章重点介绍基础知识和最常用的操作命令。通过本章的学习,用户可以了解Mastercam软件的功能特点以及最常用的操作。
数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分,能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。
人们普遍认为,从单一角度合成 3D 数据是人类视觉的基本功能。但这对计算机视觉算法来说极具挑战性。但随着激光雷达(LiDAR)、 RGB-D 摄像头(RealSense、 Kinect)和 3D 扫描仪等 3D 传感器的普及和价格的降低,最新的 3D 采集技术已经取得了巨大飞跃。与广泛使用的 2D 数据不同,3D 数据具有丰富的尺度和几何信息,可以帮助机器更好的理解环境。然而,与 2D 数据相比, 3D 数据的可用性相对较低,而且采集成本较高。因此,近年来许多深度学习方法被提出,可以不依赖任何 3D 传感器,从可用的 2D 数据中合成 3D 数据。在我们深入研究这些方法之前,先了解下要处理的 3D 数据的格式。
开发基于 OpenGL 的应用程序,必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格,提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式: . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等,分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库,从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型,f 代表 float 型,d 代表 double 型,u 代表无符号整型。 例如: glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库,参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸,创建和命令图层,并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中,可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。(例如墙体或标注)
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。
除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线,meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座
本想用自动纹理坐标生成做的,可是红宝书上说得一点都不明白。网上有个人的课程设计是自己画的球,就是一个个四边形的拼个球,然后再给四边形贴图。这样太麻烦了!逛啊逛,让我找到了另一种方法,仅仅几行代码: // 画地球 void OpenGL::DrawEarth(void) ...{ GLUquadricObj *quadObj = gluNewQuadric();//创建一个二次曲面物体 gluQuadricTexture(quadObj,GL_TRUE); //启用
本节继续探讨数值关系型图表的绘制,主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
本次介绍一个发表于Computer Vision and Image Understanding的经典三维点云描述子RCS。
█ 本文译自 Wolfram 高级UI架构师 Christopher Carlson 于2018年1月26日的博客文章:The Wolfram Language Bridges Mathematics and the Arts. 在每年夏天召开的桥梁会议(http://bridgesmathart.org/)中,都会有200多位艺术家、数学家和技术专家欢聚一堂,庆祝数学和艺术之间的联系。在这为期五天的会晤中,大家就从诗歌到雕塑等各种艺术领域的课题进行分享、探索、答疑、建构、演绎和讨论。 对许多与会者而言,
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分。
今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface,真的非常强大,图片质量可以达到出版级别,而且 3D 图像可以旋转 ,可以从不同角度来看某个 3D 立体图,但是我发现各大中文开源社区有关 3D 绘图的代码都是千篇一律的,现除了看源码说明,我几乎得不到半点有关 plot_surface 的重要参数说明,而且我感觉纯英文的源码说明晦涩难懂,而且没有任何配图,初学者看得是云里雾里,经过一晚上的调试,我才完全弄明白所有参数的含义,以及如何改变这些参数控制图形的显示,现将一点心得分享出来
在普通的matplotlib的三维投影中,我们似乎并不能获得我们想要的结果,尤其是视觉上的,虽然倾斜了图形,但是文字等标注仍然是二维的,例如下面这张图片:
今天给大家介绍三剑客之一Matplotlib的使用。首先简单介绍用Matplotlib绘制2D和3D图表,具体的方法和属性并没有过多介绍,但是代码中都做了响应的介绍。
即使一个深层网络能够通过选择参数表达所需的函数,也不清楚什么时候可以通过(随机)梯度下降将公式(3)中的训练误差 εTrain((w,D) 下降来成功地找到这组参数。这种误差曲面的典型特征、它对训练样本数量和网络结构的依赖性,以及它对学习动力学的影响,成为人们非常感兴趣的问题。
即使一个深层网络能够通过选择参数表达所需的函数,也不清楚什么时候可以通过(随机)梯度下降将公式(3)中的训练误差 下降来成功地找到这组参数。这种误差曲面的典型特征、它对训练样本数量和网络结构的依赖性,以及它对学习动态的影响,成为人们非常感兴趣的问题。
题目就到这里了,主要讲的就是三重积分的计算方法,注意题型,加强练习。成功来源于积累。
本次介绍一个发表于Pattern Recognition的经典三维点云描述子TOLDI,首先进行算法阐述,然后再给出数据集的介绍、局部参考坐标系与描述子的评估方法。
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