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    窗口分割

    我们在使用OutLook或者NetAnt等工具的时候,一般都会被其复杂的界面所吸引,在这些界面中窗口被分割为若干的区域,真正做到了窗口的任意分割。 那么我们自己如何创建类似的界面,也实现窗口的任意的分割呢?要解决这个问题,在Visual C++6.0编程中就需要使用到MFC提供的CSplitterWnd类。CSplitterWnd看上去像是一种特殊的框架窗口,每个窗口都被相同的或者不同的视图所填充。当窗口被切分后用户可以使用鼠标移动切分条来调整窗口的相对尺寸。虽然VC6.0支持从AppWizard中创建分割窗口,但是自动加入的分割条总是不能让我们满意,因此我们还是通过手工增加代码来熟悉这个类。本实例采用多模板模式,即实现了窗口的任意分割,又介绍了各个视图如何相互通信。程序编译运行后的界面效果如图一所示:

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    多视图点云配准算法综述

    摘要:以多视图点云配准为研究对象,对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先,阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同,将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类,并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍,其中,多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类;多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后,介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后,对该研究领域研究现状进行总结,指出存在的挑战,并给出了未来研究展望。

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    NeurIPS2022的Spotlight文章,性能超出当前SOTA的神经隐式表面重建方法20%

    近年来,通过基于体渲染技术的神经隐式表面学习来实现多视图三维重建成为计算机三维视觉领域研究的热点。然而,目前仍然存在一个关键性问题亟待解决:现有的方法缺乏明确的多视图几何约束,因此通常无法实现几何一致的三维重建。为了应对这一问题,我们提出了一种几何一致的神经隐式多视图三维重建算法。首先,我们从理论上分析了基于积分的体渲染技术和基于空间点的符号距离函数(SDF)建模之间存在着固有偏差。为了消除这一偏差,我们直接定位到SDF网络的零测度集,并通过利用来自运动恢复结构(SFM)的稀疏三维信息和多视图立体视觉(MVS)中的光度一致性约束来显式地对表面进行多视图几何优化。这保证了我们的符号距离函数优化无偏,并使得多视图几何约束聚焦于真正表面的优化。大量实验表明,我们提出的方法在复杂的精细结构和大范围的平滑区域都实现了高质量的三维重建,从而在性能上大大优于现有技术。

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