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基于VTK的CGAL布尔运算、三角剖分、修补孔洞及模型偏置(膨胀)、降采样和骨架提取应用

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简介:
本研究利用VTK与CGAL结合,实现了复杂几何模型的布尔运算、三角网格生成、修复、膨胀、简化及骨架化等关键技术,提升三维建模效率。 只要你的工程配备了VTK和CGAL5.5环境就可以使用。

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客服
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  • VTKCGAL)、
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    本研究利用VTK与CGAL结合,实现了复杂几何模型的布尔运算、三角网格生成、修复、膨胀、简化及骨架化等关键技术,提升三维建模效率。 只要你的工程配备了VTK和CGAL5.5环境就可以使用。
  • 法.zip_点云_点云网_网格复方法
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    本资源提供了一种高效的点云数据处理技术,专注于填补点云中的空洞区域。通过构建三角网络,优化了网格模型的完整性与连续性,适用于多种场景下的三维重建和建模需求。 用于点云三角网格模型的孔洞修补方法已经过亲测验证有效。
  • Unity CSG 插件
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    Unity CSG布尔运算插件是一款强大的工具,专门设计用于在Unity中执行复杂的几何体操作,如模型打孔、打洞等,帮助开发者高效创建复杂场景。 这是从Asset Store下载的CSG编辑器扩展/建模工具,包含实例和说明文档。经过测试发现非常实用,并且附有中文说明文档。
  • CGAL代码
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    这段代码实现了利用CGAL库进行三维模型的布尔运算处理,包括交集、并集和差集等操作,适用于几何建模与计算机图形学领域。 CGAL(计算几何算法库)是一个开源库,专注于解决各种复杂的几何问题,并提供了一系列高效的算法与数据结构支持,如点、线段、多边形以及三维模型等的表示与操作。在本项目中,我们利用了CGAL进行三维模型布尔运算功能开发,例如合并、切割和相交等。 1. **CGAL库介绍**: CGAL提供了一系列几何对象及其相关算法的支持,包括凸包计算、最近点查询及Delaunay三角剖分等功能。在处理复杂的三维布尔操作时,如求两个或多个模型的并集、差集与交集等方面,CGAL提供了高效且精确的方法。 2. **动态链接库生成**: 项目中包含了`DllFunction.cpp`和`dllmain.cpp`等文件用于构建一个动态链接库(DLL),以实现代码重用及提高系统性能。其中核心的布尔运算函数可能位于`DllFunction.cpp`,而入口点则在`dllmain.cpp`。 3. **CgalPolyhedron类**: `CgalPolyhedron.h`和`.cpp`文件定义了一个名为`CgalPolyhedron`的类,用于封装CGAL库中三维多面体的数据结构及操作方法。通过该类可以方便地加载、保存模型,并执行布尔运算。 4. **配置CGAL与Boost**: 在Windows环境下开发此项目时需要正确配置CGAL和Boost库,因为前者依赖于后者提供的某些组件。这包括设置包含路径、链接器选项等步骤以确保编译顺利进行。 5. **在UE4中使用**: Unreal Engine 4支持C++插件的创建与集成,因此可以将此布尔运算DLL作为UE4的一个插件来实现CGAL功能的应用整合。开发者需要配置DLL路径并在代码里调用相应的函数来处理几何模型。 6. **实际应用案例**: 在游戏开发中,通过使用CGAL提供的精确几何操作能力,能够高效地创建复杂的地形、建筑及道具等三维模型,并且在碰撞检测等方面表现出色。 7. **性能考量与优化建议**: 尽管CGAL提供了强大的功能支持,但在处理大量复杂数据时仍需注意计算资源的消耗。因此,在实际应用中可考虑对模型进行预处理或减少不必要的运算以提高效率。
  • 3D形网格源代码
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    本项目提供了一套用于修复3D三角形网格模型中孔洞的C++源代码。通过算法自动检测并填补模型中的缺陷区域,提高三维数据的质量和完整性。 3D三角形网格模型补洞算法的源代码最初是在Linux平台上编译的,现已改为在Windows环境下运行。由于使用了C++11的新特性,需要通过VS2013或更高版本进行编译。
  • PCL点云网格
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    本研究提出了一种基于PCL库的高效算法,用于修复3D模型中的三角网格孔洞问题,提升模型完整性和应用效果。 在C++语言的PCL环境下进行三角形网格孔洞修复。主要针对曲面重建后模型出现大量孔洞的情况,需要对其进行修复。修复步骤很简单,就是基于最小角的剖分方法来进行修复。
  • Openmesh
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    本研究探讨了基于Openmesh平台的高效孔洞修复算法,旨在提升三维模型完整性与质量,为后续处理提供坚实基础。 基于Openmesh的孔洞修补算法,适用于包含孔洞的模型。
  • 拉普拉斯收缩MATLAB实现
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    本研究提出了一种创新的三维模型骨架提取方法——拉普拉斯收缩法,并详细介绍了其在MATLAB环境下的实现过程和应用效果。 本段落介绍了三维模型骨架的概念及其数学表达,并阐述了几种常用的三维模型骨架提取算法的原理及适用性。特别地,文中选择了基于拉普拉斯收缩的方法来提取三维模型的骨架,并详细描述了该方法的应用过程以及其在Matlab中的实现方式。
  • 区域点云
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    本研究提出了一种创新方法,利用区域分割算法从复杂点云数据中高效准确地提取结构骨架,为三维建模与分析提供坚实基础。 基于区域分割的算法用于点云骨架提取。
  • OpenCV进行、腐蚀开闭
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    本教程详解如何运用OpenCV库执行图像处理中的基本形态学操作,包括膨胀、腐蚀以及开闭运算,帮助用户掌握这些技术以优化图像分析。 使用OpenCV3.1.0可以实现图像的膨胀、腐蚀以及开闭运算。这些操作是形态学处理的重要组成部分,在图像预处理阶段非常有用,能够帮助改善图像的质量或提取感兴趣的特征。具体来说,通过调用OpenCV中的相关函数,如dilate()进行膨胀操作和erode()执行腐蚀操作,并利用它们组合成的opening()(开运算)与closing()(闭运算),可以有效去除噪声或者填充对象内部的小孔洞等效果。 在实际应用中,开发者可以根据需要灵活选择不同的结构元素形状及大小来适应不同场景下的需求。例如,在进行边缘检测时可能会使用较小尺寸且具有特定方向性的结构元;而在处理大范围背景区域的分割问题上,则可能倾向于采用较大面积、圆形或方形的形态学算子。 通过深入理解和掌握这些基本操作,可以为后续更复杂的图像分析任务打下坚实的基础。