计算三维模型曲面上的点

是指在三维空间中，根据给定的曲面模型，计算出曲面上的点的坐标。这个过程通常涉及到数学计算和图形学算法。

曲面模型可以是由多个曲线组成的，比如贝塞尔曲线、B样条曲线等。计算曲面上的点可以通过参数化的方式进行，即通过给定曲面上的参数值，计算出对应点的坐标。

在计算曲面上的点时，可以使用数值计算方法，如数值逼近、插值等。也可以使用图形学算法，如三角剖分、曲面拟合等。

计算三维模型曲面上的点在许多领域都有应用，比如计算机图形学、计算机辅助设计（CAD）、虚拟现实（VR）、游戏开发等。在这些领域中，计算曲面上的点可以用于生成真实感的图像、进行模型编辑和变形、进行碰撞检测等。

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基于三维点云的卷积运算综述

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学界 | CVPR2017精彩论文解读：直接处理三维点云的深度学习模型

受采集设备以及坐标系影响，同一个物体使用不同的设备或者位置扫描，三维点的排列顺序千差万别，这样的数据很难直接通过End2End的模型处理。 2.点云具有稀疏性。...这种极强的稀疏性让基于点云的高层语义感知变得尤其困难。 3.点云信息量有限。点云的数据结构就是一些三维空间的点坐标构成的点集，本质是对三维世界几何形状的低分辨率重采样，因此只能提供片面的几何信息。...而原始的三维点云数据往往是空间中的一些无序点集，假设某一个点云中包含N个三维点，每一个点用(x,y,z)三维坐标表示，即使不考虑遮挡，视角等变化，单就这些点的先后顺序排列组合，就有 N! 种可能。...对齐后的数据会以点为单位，通过一个共享参数的双层感知机模型进行特征提取。...A：深度神经网络处理三维离散点云数据的难点主要在于点云的无序性和输入维度变化。

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云计算的拓展点

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惊！八宝山殡仪馆用3D打印遗体，逝者面部10小时内完成

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游戏3d模型如何放到计算机中,三维建模技术在三维游戏中的应用

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基于PPF方式改进的物体检测与位姿估计算法

摘要：本文基于原始点对特征对于三维目标识别与位姿估计提出了一种改进的通道，该方法采用自相似点对表示三维目标对象，然后在简化的位姿参数空间上使用高效的霍夫投票方案将该模型与三维场景匹配，将目标检测与粗到细的分割相结合...但由于平面斑块不能很好地表示局部结构的邻域，因此一阶方法不能准确地表示三维模型。一种更好的方法是使用二阶项，其中凹凸性也可以建模。尽管在线阶段计算二阶近似代价很高，但在离线阶段使用它们是安全的。...，这是由权重函数决定的，点被投影到二阶曲面上。...给定一个半球Ω,集合在一个表面上的点与正常n可以通过计算获得可见度函数的积分，V是一个狄拉克函数，定义为1如果p在w的方向被遮挡，否则为0，这个积分通过从几个角度渲染模型和积累每个顶点的可见性来逼近。...只要找到一个模型对，对应于一个场景对，就建立一个中间坐标系，其中和通过物体围绕法线旋转来对齐。预先计算了该模型的平面旋转角曲线，在线计算了场景点的类似曲线。

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大场景三维点云的语义分割综述

一．点云语义分割输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。 ? ?...该方法能够准确地对激光雷达点云进行全语义分割。我们利用距离图像作为中间表示，并结合利用旋转激光雷达传感器模型的卷积神经网络(CNN)。...2.我们的一阶段可以得到精炼的高召回率的候选点云簇，极大降低了后续点云处理的计算量及耗时。3.我们的数据增广方法可以消除坐标偏差提高表现。4.在KITTI上测试优于SOTA。...一阶段仅仅耗时5ms提出30个候选簇可以得到89.5%的逐点召回率，将原始点云近30k个点降低到5k个点，降低了后续的计算量。 ? ? ? ? ? ?...manner）将注意力机制用在三维点云语义分割中。

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使用深度学习的三维点云分类的介绍

大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道，无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云，无处不在...在点云数据方面的挑战：（1）缺少数据：扫描的模型通常被遮挡，部分数据丢失。（2）噪音：所有传感器都是嘈杂的。有几种类型的噪声，包括点云扰动和异常值。...它包含约40个对象类别（如飞机，表格，植物等），用三角形网格表示的12311个CAD模型。数据分为9843个培训模式和2468个测试模式，如下图 ?...可以看到，在2015年，大多数方法都用于多视图数据（这是一种简短的说法 - 让我们拍摄3D模型的几张照片并使用2D方法处理它们），2016年更多的方法使用了体素表示的点云学习和2017年的基于点的方法有了大幅度的增长...对于每个输入点云数据，都需要上采样，下采样或训练一个新模型。在Modelnet40上报告了1024点（深度10树）的90.6％准确度数据集和〜32K点（深度15树）的91.8％。

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基于语义图的三维点云场景识别

，提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题，不同于大部分基于原始点云数据局部、全局和统计特征对场景进行描述，本文的方法主要依靠语义信息来提高对不同场景的适应性。...首先我们创新地提出了语义图的表达方式，直接保留了原始点云的语义和拓扑信息，随后将场景识别建模为图匹配问题，利用提出的网络计算图间的相似度。...本文方法的流程如上图所示，主要分为语义图表达与基于学习的图相似度计算两个部分。 A 语义图表达 ?...我们利用RangeNet++使用SemanticKITTI的语义标签对数据进行语义分割，再通过聚类获得语义目标，如上图所示，每一个节点由中心点坐标以及语义信息构成； B 图相似度网络 ?...对每个结点进行加权来获得一个整体图的表达，通过上式来计算一个全局的图上下文信息(Global Graph Context)； ?

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网格测量

比如一张平面上的直线的测地曲率为0，法曲率为0，如果把这张纸弯曲成圆柱，纸上的直线在三维空间就弯曲了，但是测地曲率还是为0。测地线：测地曲率为0的曲线就是测地线。...比如一般认为圆柱也有非零曲率值，因为它的最大主曲率非零。 ---- 曲率相关的测地线有时候，用户需要测地线能吸附到特征边上。可以通过曲率信息来改变网格的测度。...如下图所示，中图的线为普通的测地线，右图是吸附到特征边的测地线。 ---- 软件中的单位系统三维数据一般都有自己的单位，比如1可能代表1米或者1毫米。...数字的单位需要用户指定，或者导入的数据文件有标明单位。一般的模型文件，如stl，obj，asc等，都没有单位信息的。导入模型文件后，需要软件用户指定单位。数值计算是没有单位概念的。...具体计算的时候，数据统一到同一个单位系统就可以了。比如1米+1毫米，可以是（1000+1）毫米，也可以是(1+0.001)米。

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计算几何之点的内包

在计算几何中，判断点是否内包于多边形之中，就是点的内包问题。解决的思路就是，对于给定点p，作一条沿x轴正方向的射线，然后计算这条射线与多边形的边相交的次数。...首先判断点p是否在边上，如果在边上的话就直接return 如果相交的次数是奇数，那么它就是内包的。否则，点处于多边形的外部。...具体求相交次数的方法就是遍历多边形上相邻的两点gi gi+1 ,设向量a = gi – p, b = gi+1– p 如果a的y坐标大于b的y坐标，那么就交换a、b 这时，如果a、b的外积为正，且a、...b的y坐标一负一正，那么射线与线段gigi+1相交。...const //叉乘 { return x * p.y - y * p.x; } double operator*(const Point &p) const //点乘

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三维点云拼接的方法_图像拼接算法研究

将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点，2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。...(xs1)，normalizes Pts to have 均值 0 and 样本标准偏差为 2 \sqrt {2} 2 的变换矩阵C 其中，样本标准偏差计算公式：返回3*3 矩阵 C1，...，所以需要转置由于代入A 中计算的特征点是 condition points，即此处的 H*(C1 * xs1) = C2 * xs2，所以 decondition 后的H为 C 2 − 1...++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...：则 X, Y 维度都是100 *100，以画布左顶点为参考变换画布顶点的坐标，则Mv = [X(:)-off(1), Y(:)-off(2)]; 此时以左图左顶点为参考对每一个网格顶点，计算其与

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基于三维卷积神经网络的点云标记

特别是，我们提出了在培训和测试过程中处理大数据的解决方案。在包含7类对象的城市点云数据集上进行的实验显示了我们应用程序的鲁棒性。介绍点云标记是计算机视觉和目标识别中的一项重要任务。...四体素化我们通过以下过程将点云转化为三维体素。我们首先计算全点云的边界框。然后，我们描述了如果选择点云的中心点，如何保持局部体素化。...计算每个单元的值有几种方法。最简单的方法是计算占用值，即，如果其中有一个点，则该值变为1，否则变为0。一个稍微复杂的版本是计算密度值，这可以通过计算每个细胞内有多少个点来实现。...形式上，3d max pooling layer 第l层的第m个特征图上的位置（x，y，z）的输出是 ? 为了增加非线性，我们在每个池层后使用双曲正切tanh（.）激活函数。...在实际应用中，当有足够的计算资源时，我们可以改变中心并重新进行分类处理，最后，我们可以使用投票方案来决定分配给每个点的标签。 ?

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PointNet：三维点云分割与分类的深度学习

体积 CNN： [28,17,18]是在体素化形状上应用 3D卷积神经网络的先驱。然而，由于 3D卷积的数据稀疏性和计算成本，体积表示受到其分辨率的限制。...基于特征的 DNN： [6,8]首先通过提取传统形状特征将三维数据转换为矢量，然后使用全连接的网络对形状进行分类。我们认为这种方法受到提取特征表示能力的限制。...我们的模型将为 n 个点和 m个语义子类别中的每一个输出 n×m 分数。 ? 图2 PointNet 架构。...这意味着点不是孤立的，并且相邻点形成一个有意义的点子集。因此，该模型需要能够捕获附近点的局部结构以及局部结构之间的组合相互作用。...我们的解决方案可以在图 2 中看到（分割网络）。在计算全局点云特征向量之后，通过将全局特征与每个点特征相连接，将其反馈给每点特征。

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边缘计算 | 在移动设备上部署深度学习模型的思路与注意点 ⛵

我们还会介绍到移动小处理设备的类型，适用移动设备的模型框架等。模型压缩&加速方法深度学习模型需要内存和计算资源，移动设备上这些都是紧缺的。...最直接的处理方式是，通过降低深度学习模型的空间复杂性（参数数量）来适配移动设备，从而在保持精度不太变的同时减少计算量。...重用中间结果另外一种加速思路是减少运算，比如有一些场景下我们可以避免冗余的计算。多任务之间数据重用对于具有相同输入的不同但相关任务，如果并行运行多个模型就会有冗余的计算。...总结深度模型需要在资源有限的移动设备上部署应用，需要克服计算速度和内存资源等限制。...我们提到了一些方法来减小模型大小和加快计算速度，包括网络端、数据端不同的思路，大家在进行移动端AI应用时可以参考和优化。

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