一个简单的利用VTK根据三维坐标点集生成点云的例子,仅供参考. 一.环境:vtk-8.1 & vs2013(需自行配置vtk的环境) 二.我所读取的三维坐标点集为txt格式文件,每个点的x,y,z坐标为单独一行.至于读取方法可以根据自己的点集数据结构重写读取方法,源码如下: #include <fstream> #include <sstream> #include <string> #include <vtkPoints.h> #include &

0x00 前言 首先要说明的是,本文的标题事实上来自于知乎上的一个同名问题:为什么directX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵? - 编程 .因此,正如Milo Yip大神所说的这个标题事实上是存在问题的:矩阵是用于表示变换而不是坐标的.再了解了矩阵的作用之后,我们就要继续思考为什么变换要使用一个4×4的矩阵而不是3×3的矩阵呢?是不是多此一举呢?下面我们就来聊聊这个话题. 0x01 怎么平移一个三维空间中的点? 我们应该怎么平移一个三维空间中的点呢?答案很简单,我们只需要对这个点的坐标中的

/* 爆头 Description gameboy是一个CS高手,他最喜欢的就是扮演警察, 手持M4爆土匪的头.也许这里有人没玩过CS,有必 要介绍一下“爆头”这个术语:所谓爆头,就是子 弹直接命中对方的头部,以秒杀敌人. 现在用一个三维的直角坐标系来描述游戏中的三维空间 (水平面为xoy平面,z轴正方向是上方). 假设游戏中角色的头是一个标准的球.告诉 你土匪的身高,头部半径,所站位置的坐标: gameboy所控警察的身高,头部半径, 所站位置的坐标,以及枪头所指方向的单位向量. gamebo

听云安装过程请参考听云安装指导页面:http://doc.tingyun.com/help/html/doc/server_novice.html 根据自己的服务器系统和语言包下载对应的 安装包 安装探针 (1)RPM安装包 a. 执行rpm安装 64位版本rpm包安装:sudo rpm -Uvh tingyun-agent-php-xxxxx.x86_64.rpm b. 初次安装必要的设置 sudo sh /usr/bin/networkbench-install.sh 在接下来的录入界面输入

之前使用VS+glut实现了gluUnProject使用例子,用于渲染管道的逆过程,将屏幕坐标转换为opengl三维坐标,本文将尝试使用QT来实现. 代码如下:  main.cpp  1234567891011121314   #include "GLWidget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {     QApplication a(argc, argv); GLWidget glw

要画一个光路图,本来可以用proe,但是鼠标不好用,有些操作也忘了,用MATLAB画了个.下面是用到的图片. 但是三维坐标中显示彩色图片的目标没有搞定,做了个灰度图,然后用仿射程序将彩色图片贴到了二维灰度图中. clear all;clc;close all; im1 = rgb2gray(imread('F:\sup.jpg'));% 掩模,第一张图,白色的部分在后面的surf中透明化了 im1 = imresize(im1,[64 64]); im2 = rgb2gray(imread('F

写在前面 Hexo 博客搭好了有差不多两周时间了,这期间走了很多弯路,跳了很多坑.一些坑自己 bing 到了答案,找到了解决方法,一些坑则是自己摸索出来的解决方法.现在准备写几篇关于搭建流程.搭建过程中遇到的问题和解决方法.俗话说得好,好记性不如烂键盘嘛. 暂时准备写三篇关于 Hexo 博客搭建的博文,博客园只放了其中第一篇部署过程,后面两篇在简书和石匠屋可以找到: 关于 Hexo 博客 腾讯云部署过程 关于 Hexo 博客 NexT 主题的美化插件设置 点击这里 关于 Hexo 博客 添加域名

转自原文 OpenGL 获取当前屏幕坐标对应的三维坐标,使用很简单glu库中的一个函数 #include <GL/glut.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> void display(void) { glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glFlush(); } /* Change these values for a different transformation */ void reshape

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

让我们先回顾下前两篇博客: 程序员如何从0到1搭建自己的技术博客 在个人博客中优雅的使用Gitalk评论插件 通过前两篇博客,我们了解了如何快速的从0到1搭建一个个人博客并使用了Gitalk评论插件,虽然博客现在是有了,但是存在一些缺点,主要有以下几点: 访问不稳定 百度收录不好 百度统计功能无法正常使用 作为一个有追求的程序员,岂能容忍这些缺点,哈哈,于是趁着阿里云Hi购季买了一台阿里云服务器,开启了将个人博客迁移至阿里云服务器的历程,谁知竟然倒腾了两三天,本篇博客就详细总结下在这个过程中遇到

cv::estimateAffine3D(MatFrom, MatTo, Transfrom, inlier); Transform得到的是重MatFrom到MatTo的变换矩阵.inlier给一个空矩阵就可以. MatFrom和MatTo都是点的矩阵,每一行就是一个点. 这个函数使用的是点对来估计变换矩阵.是三维的,所以需要XYZ坐标.优化方法是RANSAC.

在MATLAB中建立一个脚本show3Dtxt.m文件,编写代码: clear; %%read 3D data fileID= fopen('E:\博士\深度学习与三维重建\代码实现\voxel_grids_64\chair_0890_0_0_1_062_049_042.txt','r'); %txt文件读成三维元胞数组cell形式 A = textscan(fileID,'%d %d %d'); %X,Y,Z数据类型均为 1*1 cell X=A(:,1); Y=A(:,2); Z=A(:,3

本例子参考于网络,并进行了一些修改,使用glut+vs2008来实现. 在鼠标点击处重新画一个旋转的红色立方体! 参考代码如下:  C++ Code  123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919

在MATLAB中建立一个脚本show3Dmat.m文件,编写代码: clc; clear; %%read 3D data load('E:\博士\深度学习与三维重建\代码实现\3DRecGAN\X_Y_pred_01_0000.mat'); %查看维度 %w=size(X_test); %8*64*64*64 a=X_test(1,:,:,:); %取出第一个样本,1*64*64*64 b=squeeze(a); %去除第一列,64*64*64

题目大意: 给定半径6378km的球上的 多个地点 及其  经纬度 多个询问 给定三个地点 A B C A与B的等距点在球上形成一个大圆 即球面上有一个到两点距离相等的大圆 且大圆所在平面垂直两点连线 求C点到该大圆的最近球面距离 1.特殊情况即A B为同一点 此时整个球面上的点都是等距点 则C到等距点的最近球面距离为0 2.设两点与球心组成一个平面S1 大圆与球面组成的平面S2 则S1与S2垂直 即两个平面相差90度 求出球心到C的向量cd与S1的夹角为ang度 则cd与S2的夹角则为|ang

基础 看了岑安大大的教程学习了3d基础,之前写了篇总结,觉得写的太散废话太多,重写一篇. 本文需要实现的效果如下:3d球 岑安的两篇教程写的很棒,但我感觉改变下顺序或许会更好理解. 我们把画布(此文所讲所见所得均基于canvas)的中心当做是一个空间三维系的中心,画布的x和y轴正方向分别当做三维系的x和y轴的正方向,把垂直画布向内当做z轴正方向,那么三维系大致如下图: 我们假设空间中有个点在围绕y轴转动,那么转动的轨迹就是个圆:如果画面感强的画,可以想象出就像地球上的某个点由于地球的自转做的向心

Geo-CNN的三维点云 Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的最新进展促使研究人员采用CNNs直接对三维点云中的点进行建模.局部结构的建模已经被证明是卷积结构成功的关键,研究人员在特征提取层次中开发了局部点集的建模.对于局部区域内点间几何结构的显式建模研究却很少.提出GeoCNN,它对每个点及其局部邻域应用一种称为GeoConv的类卷积运算.在提取中心点与相邻点

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat

一.默认的相机和所有模型求交的方式 1.1 传统的模型与屏幕点求交的方法如下: osgViewer::View* viewer = dynamic_cast<osgViewer::View*>(&aa); if ( viewer ) { osg::ref_ptr<osgUtil::LineSegmentIntersector> intersector = new osgUtil::LineSegmentIntersector(osgUtil::Intersector::WI

                             基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统的制作方法[技术领域][0001]本发明涉及数字城市三维建模领域,尤其涉及一种基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统.[背景技术][0002]目前,数字城市建模主要有三种方式:利用三维建模软件人工建模.利用激光点云建模.利用航空立体像对建模.利用三维建模软件,如3ds Max.AutoCAD.SketchUp进行建模属于传统方式,虽然能在模型精细程度上有很大的保证,但无法满足城