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Marching Cubes Module下载
weixin_39821526
2019-07-19 05:30:31
Marching Cubes Module Marching Cubes Module Marching Cubes Module
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s_pytorch:PyTorch环境的M
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s实现
PyTorch中的行进多维数据集 用于PyTorch环境的行进多维数据集。 后端是使用C ++和CUDA实现的。 当前,CUDA代码仅适用于具有2的幂的大小的网格单元(例如32、64、128,...)。 如果您希望使用非2的幂的代码,请在使用零之前用零填充以使尺寸成为2的幂。 有关详情,请参见 。 建造 $ python setup.py build_ext -i 用法 有关详细信息,请参见 。 import numpy as np import open3d as o3d import torch from m
cube
s import m
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s , grid_interp # Grid data N = 128 x , y , z = np . mgrid [: N , : N , : N ] x = ( x / N ). astype ( 'float32'
PCL库中M
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s(移动立方体)算法的解析
PCL库中M
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s(移动立方体)算法解析 1. M
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s算法的原理这里不再赘述,不懂的话,提供一下文献资源: 链接:M
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HING
CUBE
S A HIGH RESOLUTION 3D SURFACE CONSTRUCTION ALGORITHM.pdf 提取码:n0wb 或者看这里的讲解:M
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s算法提取等值面的基本原理 2. 提供一下PCL里面的源码,有需要的可以
下载
: 链接:m
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s.zip 提取码:oyw1 打开之后,有四
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Cube
s算法在医学三维重建中的应用
概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据。在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像。比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像。其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别。如下图的人体足骨扫描图像。医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药。 这类应用在计算机领域叫做科学可视化。由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现
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s Purpose: This
module
will try to explain how you can model algebraic surfaces with M
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s, a known (and unfortu
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