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

如何用体素填充3D图形?

体素填充是一种常用的方法,用于生成和表示3D图形模型。体素(Voxel)是三维空间中的离散像素化单位,类似于二维图像中的像素。它们通常由一个固定大小的立方体表示,每个体素都包含有关该位置的信息。

体素填充的过程可以分为以下几个步骤:

  1. 模型构建:首先,需要使用合适的建模工具(如Blender、Maya等)创建一个具有一定几何形状的3D模型。这个模型可以是由多个三角形组成的网格模型。
  2. 离散化:将3D模型离散化为一个包含有限数量的体素的数据结构。通常,可以将整个空间分割为规则的体素网格,每个体素可以表示为一个体素块。
  3. 体素填充:遍历离散化后的体素网格,根据模型的几何信息对每个体素进行填充。如果某个体素与模型的几何形状相交或包含在模型内部,则将该体素标记为填充状态。可以使用射线与三角形的相交测试等算法来判断体素是否与模型相交。
  4. 可视化:将填充后的体素数据转换为可视化的3D图形。可以使用体素的填充状态来生成实心的模型表面或体积渲染。也可以根据需要进行一些后处理操作,如光照、纹理贴图等。

体素填充可以应用于各种领域,例如计算机辅助设计(CAD)、医学图像处理、虚拟现实(VR)、游戏开发等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云图像处理(Image Processing):提供了一系列图像处理和计算机视觉服务,可以用于3D图形的渲染和处理。详情请参考腾讯云图像处理
  • 腾讯云视频处理(Video Processing):提供了视频处理和转码服务,可用于处理与3D图形相关的视频内容。详情请参考腾讯云视频处理

以上是关于如何用体素填充3D图形的解答,希望对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓(水平)曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓(水平)曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形3D 曲面图中的自定义山体阴影...3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D...折线图 3D 箭袋图 旋转 3D 绘图 3D散点图 3D3D 图作为子图 3D 表面(颜色图) 3D表面(纯色) 3D表面(棋盘) 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图...三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D /体积图 numpy 标志的 3D 图 带有 rgb 颜色的 3D /体积图 具有圆柱坐标的 3D /体积图 3D 线框图 旋转...股票图表 表面图 3D条形图: 3D面积图: 3D表面图:

3K00
  • 3D重建总是扭曲、空洞、化?来看看这个连续场模型吧

    选自arXiv 作者:Jeong Joon Park等 机器之心编译 机器之心编辑部 扭曲、空洞、化仍然是很多 3D重建模型的通病,导致视觉效果很不友好。...深度卷积网络直接用于三维空间时,其时间和空间复杂度会急剧增长,且更经典和紧凑的表面表征(三角网格或四边形网格)在训练中会出现问题,因为我们可能需要处理未知数量的顶点和任意拓扑。...尽管在计算机视觉和图形学社区中隐式表面 SDF 广为人知,但之前尚未有研究直接学习 SDF 的连续、可泛化 3D 生成模型。 ?...论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.05103 摘要:计算机图形学、3D 计算机视觉和机器人社区已经产生多种方法来表示用于渲染和重建的 3D 几何。...AtlasNet-Sphere 只能描述拓扑球体,/八叉树类方法(也就是 OGN)只能提供 8 个方向法线,AtlasNet 不能提供定向法线。

    1.4K11

    MIT新系统自动设计和打印复杂的机器人执行器

    软件首先将执行器设计分解为数百万个三维像素或“”,每个像素都可以填充任何材料。然后,它运行数百万次模拟,用不同的材料填充不同的。...最终,它落在每个体中每种材料的最佳位置,以在两个不同的角度生成两个不同的图像。定制的3D打印机通过逐层将正确的材料放入正确的中来制造执行器。...该信号让它知道哪些在标记上,哪些应该被改变。例如,在施加磁场时,在棕色磁性周围添加,移除和移动将改变执行器的角度。但是,系统还必须考虑如何对齐那些棕色会影响图像。...基于分布 为了计算每次迭代时执行器的外观,研究人员采用了一种称为“射线追踪”的计算机图形技术,该技术模拟光与物体相互作用的路径。模拟光束穿过每列处的执行器。可以用超过100个层制造致动器。...但是当执行器倾斜时,光束将照射在未对准的上。棕色可能会偏离光束,而更清晰的可能会移动到光束中,从而产生更轻的色调。该系统使用该技术来对准需要处于平的和成角度图像中的深色和浅色列。

    69730

    3D重建算法综述

    (1)基于 ,作为最简单的形式,通过将2D卷积扩展到3D进行最简单的三维重建: Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale...3D-R2N2: A unified approach for single and multi-view 3d object reconstruction, 2016 Christopher等人基于形式提出的...3D-R2N2模型使用Encoder-3DLSTM-Decoder的网络结构建立2D图形3D模型的映射,完成了基于的单视图/多视图三维重建(多视图的输入会被当做一个序列输入到LSTM中,并输出多个结果...但这种基于的方法存在一个问题,提升精度即需要提升分辨率,而分辨率的增加将大幅增加计算耗时(3D卷积,立次方的计算量)。...模仿动物视觉,直接利用深度学习算法进行三维重建,包括基于、基于点云和基于网格。

    1K10

    用开源的编辑器重新做个 3D 的吧!

    本文适合对图形表现有兴趣的美术或者开发人员 ? 本文作者:HelloGitHub-Joey 早期的的显示设备像素颗粒较大,使得显示内容的颗粒感严重,像是由一堆方块组成的。...像素(Pixel)的概念对应到 3D 空间中就是(Voxel),使用离散的基本单位来表示 3D 空间中的物体,最直白的理解就是一个个小方块,“我的世界”就是一款非常著名的游戏。...这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列,今天要介绍的编辑器 Goxel 就是一款用来创作 3D 艺术作品的编辑器。...第三个按钮提供了清空当前图层所有的功能。 笔刷控制部分包含右边四个按钮,其中前三个按钮为笔刷模式按钮,第四个按钮用来控制笔刷作用的颜色。...笔刷模式包括: 增加模式,鼠标拖动添加当前设定颜色的 删减模式,鼠标拖动删减轨迹上的 修改颜色模式,鼠标拖动将轨迹上体的颜色修改为当前设定颜色 2.2 左边栏按钮简介 根据图中标识的序号对各个按钮进行功能简介

    77420

    解决3D重建难题,伯克利大学根据单张平面彩图重建高精度3D结构

    使用CNN进行预测 3D重建方面的一项最新工作[Choy et al. ECCV 2016, Girdhar et al....ECCV 2016]利用卷积神经网络(CNN)将物体的形状预测为一个3D体积。作为输出的3D体积被细分为体积元素,称为(voxel),每个体被确定为被占用或空着(即,分别属于物体的内部或外部)。...在我们的工作中,我们认为这是一个不必要的限制因素,因为图形的表面实际上只是二维的。我们利用表面的二维性质,通过分层预测高分辨率,根据低分辨率的预测结果来推测表面。...我们的研究的主要任务是根据单一的彩色图像预测出高分辨率的3D图形。...LR hard 基线使用的二进制分配。如果相应的高分辨率中的至少一个被占用,则所有被标记为被占用。LR soft基线使用分数赋值,反映相应高分辨率中占用的百分比。

    95660

    Occupancy Networks:基于学习函数空间的三维重建表示方法

    但是和图像不同的是,在3D中没有规范的表示,既能高效地进行计算,又能有效地存储,同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。...相关工作 现有的基于学习的三维重建工作可以根据输出表示的不同分为基于的、基于点的和基于网格的三种。 基于:由于其简单性,是鉴别和生成3D任务最常用的表示。...为了提高分辨率,实现亚精度,一些研究人员提出预测截断符号距离字段(TSDF),其中3D网格中的每个点储存截断符号距离到最近的3D表面。...方法 在本节中,作者首先介绍了作为三维几何图形表示的占用网络,然后描述了如何学习从各种输入形式(点云、单个图像和低分辨率表示)推断出这种表示的模型,最后,作者描述了提取高质量的三维网格的技术。...1占用网络:理想情况下,我们不仅要在固定的离散的3D位置(就像在表示中)考虑占用率,而且要在每一个可能的3D点p考虑占用率。称以下函数为3D物体的占用函数: ?

    1.5K20

    基于三维点云场景的语义及实例分割:RandLA-Net和3D-BoNet

    3D信息; 2) voxel grids:这是一种化的表达方式,3D中的东西,对应到2D就是像素。...在空间中用一个个小方块()来对物体进行填充,便达到了3D的效果; 3) implicit surfaces:隐式曲面,计算机图形学中的概念,用数学函数形式来表达物体的表面形状; 4) mesh:用一系列的点和面将物体表面围起来...前者将点云先处理成多角度图片集或者网格等,后者则直接把点云以原始的点集直接输入处理。...Voxel就是之前提到的网格,用空间中的填充3D物体,类似于我的世界游戏。...它的好处是它可以使用成熟的3D卷积进行提取特征,而且其实是完备地体现了3D物体的之间的空间结构关系,因此这种方法的效果往往是非常不错的。

    3.2K20

    图像转换3D模型只需5行代码,英伟达推出3D深度学习工具Kaolin

    Kaolin 不仅能够加载和预处理流行的 3D 数据集,而且具有操作网格、点云、符号距离函数和栅格(voxel grid)的本地功能,因而可以减少编写不必要的样本代码。...目前,英伟达推出的 beta 版 Kaolin 库包含几项处理功能,用于网格、、符号距离函数和点云上的 3D 深度学习。...加载的几个流行的数据集( ShapeNet、ModelNet 和 SHREC)支持开箱即用。此外,英伟达还实现了几种 3D 迁移和转换操作。...( Pixel2Mesh、GEOMetrics、OccupancyNets 等); 点云分类和分割(PointNet、PoinNet++、DGCNN 等); 网格分类和分割; 栅格的 3D 超分辨...资产表征包括三角网格、四边形网格、栅格、点云和符号距离函数; 转换:支持所有流行 3D 表征的转换; 实现的模型包括: DGCNN (https://arxiv.org/abs/1801.07829v1

    1.1K10

    随机三维图像中可以找到多少动物和阿尔普物形?

    填充曲线产生变形的棋盘似模式,不会让我们发现生命的存在。以粗粒度方式对填充的曲线进行光栅化,仍然不能提醒我们任何有机形状。但连接的区域尤其是平滑后的区域,却提示了生命个体的存在。...在下一个例子中,如果圆圈与相交,我们随机将圆圈放在三维空间,并使为白色。 结果是对应于连接的区域的三维形状具有更多网络形状。 双侧对称的三维形状 三维动物的二维投影通常没有对称性。...而使用随机函数和从这些随机连续函数导出的值会产生在范围上具有更大均匀性的不同类型的三维形状。 这样,值不再完全不相关。 下面是由此得到的一些区域,以及它们被平滑的版本。...例如,我们可以对这些区域进行四面化,并用球体填充四面。 或使用更小的四面填充。 或添加一些尖刺。 或用立方进行填充。 或加厚或打薄形状。 或者加厚并添加薄片。 或只是添加一些条纹作为掩饰。...如果两个四维共享同一个三维立方体面,我们把这两个四维看作由一条边连接。举例来说,我们使用一个 10*10*10*10 的四维图像。

    1K60

    3D图形渲染技术

    ---- 如何用2D平面展现3D图形 2D图形 在一个平面中有了两个点,知道了他们的XY坐标,就可以把它们链接起来画成一条线 通过控制A和B点的XY坐标可以控制一条线 在3D图像中,点的坐标多了一个...首先屏幕就是一个2D的投影平面,根据投射的算法就可以将3D转成2D的坐标 正交投影 立方的各个边在投影中互相平行,可以说利用数学将3D转换成了2D的坐标系 正交投影是一种平行投影,类似用一束平行光把物体的影像垂直地投射到地面上...透视投射 透视投影可以产生近大远小的效果,就和人类观察世界的方式类似 在真实的3D世界中,平行线段会在远处收敛与一点 为什么复杂图形的绘制要使用三角形 在3D图形学中,我们叫三角形“多边形” 一堆多边形的集合叫做...但是四个点就不一定了、 如果是两个点那么不够定义平面,只能够定义线段;如果是四个点那么可能定义的就不仅仅只有一个平面了,所以3是个完美的数字 填充图形算法 扫面线渲染 线框渲染虽然很酷,但是3D...当决定填充当前像素选择什么颜色时,纹理算法进行查询纹理,从相应的区域取平均颜色,并填充到多边形 GPU:图形处理器 我们可以为这种特定运算进行做专门的硬件来加快速度 其次,我们可以吧3D场景分解成多个小部分

    1.7K20

    SurroundOcc:用于自动驾驶的多摄像头3D占用网格预测

    然后采用Poisson重建来填充空洞,并将网格转化为,以获得密集的占用标签。在nuScenes和SemanticKITTI数据集上的大量实验证明了我们方法的优越性。...最终,使用 3D 卷积来交互相邻的 3D 特征,从而提高了三维场景重建的准确性。 图3....随后,我们使用Poisson Reconstruction来使点密度增加,并对生成的网格进行化,以获得密集的3D占用情况。最后,我们使用最近邻(NN)算法为密集体分配语义标签。...使用 NN 算法进行语义标注 利用 NN 算法将语义标签分配给每个体,以便将密集的点云转换为密集的。...首先对具有语义信息的点云进行化得到稀疏的占据标签,然后使用 NN 算法搜索每个体最近的稀疏,并将其语义标签分配给该。 图5.

    71120

    缩小LiDAR点云语义分割中的域差异

    标注3D点云数据的缺乏阻碍了深层神经网络在语义分割任务上的进一步性能提高。...因此,研究小组假设了一个由3D表面组成的物理世界,并将领域适应挑战作为一个3D表面补全任务来处理。...该团队设计了一个稀疏补全网络(Sparse Voxel Completion Network (SVCN))来完成补全稀疏点云的3D表面。 ? 网络结构包括两个阶段: 表面补全阶段和语义标注阶段。...与语义标签不同,SVCN 获取训练对不需要人工标签,因为表面补全可以通过自监督学习,多视点观察或合成数据集。...一旦恢复了3D 表面,研究人员使用一个稀疏的卷积U-Net预测完成表面上的每个体(voxel)的语义标注。在3D计算机图形中,是定义3D空间中一个点的图形信息单元。 ? ? ?

    1.1K20

    干货 | 平面图像的感知已经基本解决了,那三维数据的呢?

    网格(Voxel grids)源自于点云。「」就像 3D 空间中的像素,网格则可被看成是量化的、大小固定的点云。...然而点云在浮点像素坐标的空间中的任一地方,都可以有无限个点,网格则是每个单元或「」都具有固定大小和离散坐标的 3D 网格。 C....网格架起了 2D 和 3D 视觉之间的桥梁——它们对于图像来说,最接近 3D 表示,可使 2D 深层学习概念(卷积运算符)更易于适配 3D 场景。...这种方法的一个好处是,它允许网络对已知自由的 (例如 LiDAR 光束通过的) 和占用情况未知的 (例如 LiDAR 光束射中的位置后面的) 进行区分。 ?...由于网格与图像非常相似,它们采用的实际跨步卷积和池化操作,只是在 2D 像素上执行的这些操作对 3D 的细微适配。

    82851

    2018-04-23

    受到图像超分辨率CNN(SRCNN)和self-normalization(SNN)的架构的启发,我们开发了一个两阶段修改的Unet框架,它可以同时学习检测整个体积内的ROI并对进行分类而不会丢失原始图像解析度...Abstract:3D卷积神经网络对应用于其输入的转换很敏感。这是一个问题,因为3D对象的化版本(voxelized version)及其旋转的克隆在通过网络的最后一层之后看起来彼此不相关。...相反,理想化的模型会保留化对象的有意义的表示,同时解释两个输入之间的姿态差异。等变表示向量有两个组成部分:不变身份(identity)部分和转换的可辨别编码。...就我们所知,这是第一个用于表示的3D旋转等变CNN。...Abstract:我们从图像数据中提取树结构(气道)的提取,作为图形细化任务。

    42820

    单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream

    使用这个渲染器,可以执行带有轮廓图像监督的单图像三维网格重建,并且该系统比现有的基于的方法更好。...此外,作者还首次在2D监督下执行基于梯度的3D网格编辑操作,2D到3D风格迁移和3D DeepDream。 简介 从二维图像理解三维世界是计算机视觉的基本问题之一。...哪种3D表示方法是最适合建模3D世界?通常有、点云和多边形网格。难以生成高质量的,因为他们是在三维空间有规律地进行采样,并且记忆效率比较低。...神经渲染器的应用 1.单图像三维重建:基于的方法能够直接生成一个3D模型,但是对于网格来说比较困难。因此,在这项工作中,作者不是从头生成网格,而是将预定义网格变形以生成新网格。...第一列:输入图像;第二至第四列:网格重建;第五至第七列:重建。 ? 通过IoU测量重建精度,越高越好。可以看到基于网格的方法在13个类别中有10个类别的性能优于基于的方法。 ?

    1.7K31

    想要制作沙盒游戏?那么这一款插件你一定不能错过(Unity3D)

    VOXL是一款简单且易于理解的多重沙盒游戏,使用Unity的UNET网络系统开发。 由于服务器和客户端是一的,所以我们不用再费心搭建服务器,会大大提高我们的开发效率。...(2)使用二维柏林噪音函数循环生成三维地形,在给定范围内遍历每一个x、z坐标,然后将预制填充到这个范围内的所有方块。...(4)然后我们根据给定位置的八度音节结果决定使用哪种类型,例如如果 小于0.5,我们可以用水填充它,小于0.7用泥土填充它,大于0.7用石头填充或者其他更大的东西。这被称为阈值设定。...我们创建了一个像素预测函数,它可以通过使用八度音节来预测任何给定3D位置的像素类型。 这个函数不会加载任何东西到游戏世界中。 我们还创建了一个像素生成函数,为给定的3D位置生成预测的。...这个函数确实将加载到世界中。

    1.9K30

    在画图软件中,可以画出不同大小或颜色的圆形、矩形等几何图形。几何图形之间有许多共同的特征,它们可以是用某种颜色画出来的,可以是填充的或者不填充的。

    (1)使用继承机制,分别设计实现抽象类 图形类,子类类圆形类、正方形类、长方形类,要求: ①抽象类图形类中有属性包括画笔颜色(String类型)、图形是否填充(boolean类型:true表示填充,false...表示不填充), 有方法获取图形面积、获取图形周长等; ②使用构造方法为其属性赋初值; ③在每个子类中都重写toString()方法,返回所有属性的信息; ④根据文字描述合理设计子类的其他属性和方法...(2)设计实现画板类,要求: ①画一个红色、无填充、长和宽分别为10.0与5.0的长方形; ②画一个绿色、有填充、半径为3.0的圆形; ③画一个黄色、无填充、边长为4.0的正方形; ④分别求三个对象的面积和周长...//抽象类 图形类 public abstract class Graphical { private String colour; private boolean fill...return side*side; } public String toString() { return "正方形的颜色为:"+getColour()+"\t有无填充

    1.8K30

    5篇关于3D 卷积的最新论文推荐

    3D 数据集的分析在现阶段变得特别具有挑战性,因为它们的大小(TB)很大,并且存在散布在成像体积内的伪影。论文训练了 3D 卷积神经网络 (CNN) 来分割 3D 数据集。...3D CNN 能够在大约 60 秒内分割整个 852 x 852 x 250 3D 体积,从而加快了对相变现象(例如树枝状凝固)的更深入理解的进展。...论文提出了一种简单而有效的填充方案——插值感知填充,在非空voxels 的附近填充一些空voxels ,并将它们包含在3D CNN计算中,这样当通过三线性插值计算点向特征时,所有邻近都存在。...对于点特征至关重要的细粒度三维视觉任务,语义分割和三维检测,比使用最近邻插值或具有零填充或八叉树的归一化三线性插值的现有网络实现更高的预测精度-填充方案。...通过对各种 3D 分割和检测任务的广泛比较,证明了 3D 稀疏 CNN 与的论文填充方案结合特征插值的优越性 作者:MonoDeep

    48220
    领券