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LSCM 工具箱包含 Least Squares Conformal Mapping 算法，用于从 3D 对象中创建 2D uv 网格。

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简介：
Levy 等研究人员开发的 LSCM 算法得到了应用 [1]。此外，该系统还包含一个用于读取基本的 Wavefront OBJ 文件格式的阅读器，并利用加速技术实现，其计算过程依赖于来自 Accelereyes 的 JACKET 引擎在 NVIDIA GPU 平台上进行。 [1] B. Lévy、S. Petitjean、N. Ray 和 J. Maillot，“用于自动纹理图集生成的最小二乘共形贴图”，ACM Trans。 图。，卷。 21，2002，第 362-371 页。

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  • LSCM工具箱：利用Least Squares Conformal Mapping算法为3D对象生成2D UV网格。
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    LSCM工具箱采用Least Squares Conformal Mapping算法，旨在高效地将三维物体转换成二维UV贴图网格，便于进行纹理绘制和渲染优化。 实现了Levy等人提出的LSCM算法。此外还包括一个基本的Wavefront OBJ文件格式阅读器，并且利用Accelereyes的JACKET在NVIDIA GPU上加速执行部分计算。 参考文献： B. Lévy、S. Petitjean、N. Ray 和 J. Maillot，“用于自动纹理图集生成的最小二乘共形贴图”，ACM Trans。 图。，卷 21，2002 年，第362-371页。
     
  • 基于Least Square Conformal Mapping (LSCM)的纹理映射：在MATLAB中的实现...
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    本研究探讨了利用Least Square Conformal Mapping(LSCM)技术进行高效的纹理映射方法，并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的具体实现过程与应用。 最小二乘保形映射 - 纹理映射问题 (LSCM-TMP) 包包含一个用 Matlab 编写的用于解决纹理映射问题的例程库。该软件包很快会有更详细的描述。 从程序员的角度来看，这个例子展示了如何使用： - OOP（参见 https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/matlab_oop.pdf）； - 预先设置绘图属性（请参考 http://it.mathworks.com/help/matlab/ref/plot.html）； 参考资料：布鲁诺·莱维等人。用于自动纹理图集生成的最小二乘保形贴图。 下载地址：https://members.loria.fr/Bruno.Levy/papers/LSCM_SIGGRAPH_2002.pdf
     
  • Toolbox Fast Marching：适用于2D和3D中Fast Marching算法计算的工具箱 - matl...
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    Toolbox Fast Marching是一款MATLAB工具箱，专为在二维和三维空间中高效实现快速行进(Fast Marching)算法而设计。它提供了强大的功能支持距离变换、最短路径规划等应用需求，适用于科研与工程开发领域。 Sethian (1996) 引入的 Fast Marching 算法是一种数值方法，能够求解 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘性解。水平集 {x \ F(x)=t} 可以被视为一个在速度 P(x) 下推进的前沿。所得到的距离函数 D 如果速度 P 为常数，则它表示从一组起点到各点的距离。Fast Marching 方法与用于图上最短路径搜索的 Dijkstra 算法类似，通过使用距离函数 D 的梯度下降方法，在各种设置（P 常数值下的欧几里德空间和 P 变化的加权黎曼流形）中可以提取出测地线的良好近似。关于 Fast Marching 方法的主要参考资料是 Sethian 撰写的《计算几何、流体力学、计算机视觉和材料科学中的水平集方法与快速行进方法》，该书由剑桥大学出版社于1999年出版，属于剑桥应用和计算数学专著系列，并且包含有关 3D 快速行进及其一些应用程序的良好评述。
     
  • Methods for Nonlinear Least Squares Problems
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    本书介绍了求解非线性最小二乘问题的各种方法，涵盖了算法理论、数值稳定性和高效实现等内容。 Miroslav Balda撰写了一份关于非线性最小误差优化的文档，涵盖了梯度法、牛顿法、LM法以及QUASI-NEWTON方法等内容。
     
  • 在OpenCASCADE6.7.0中实现单文档多视图（包含2D和3D）的创建方法
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    本文介绍了如何使用OpenCASCADE 6.7.0版本开发一个支持二维及三维图形显示的单文档多视窗界面，为用户提供灵活的CAD模型浏览方式。 使用OpenCASCADE与MFC（Microsoft Foundation Classes）搭建最简单的2D、3D图形显示界面的过程如下： 1. **环境准备**：首先需要安装并配置好Visual Studio开发环境，然后下载并集成OpenCASCADE库到项目中。 2. **创建新工程**： - 打开Visual Studio，选择MFC应用程序模板来新建一个C++ MFC项目。 3. **引入OpenCASCADE头文件和链接库**：在项目的属性页里设置包含路径及库的搜索目录，并将所需的OpenCASCADE静态或动态链接库添加到项目中。 4. **初始化图形显示环境**： - 创建一个新的MFC对话框类，用于放置2D/3D视图控件。 - 在该对话框类中引入必要的头文件并实现绘图功能的接口函数。例如：`OnDraw(CDC* pDC)` 函数。 5. **绘制图形**： - 使用OpenCASCADE提供的API创建几何实体，如线、圆等2D对象或更复杂的3D模型。 - 将这些对象转换为可以显示在MFC窗口中的格式，并通过适当的渲染技术将它们呈现在屏幕上。这通常涉及到使用`V3d_Viewer`, `AIS_Shape` 和相关类来实现。 6. **事件处理**：添加必要的消息映射以响应用户的操作，如鼠标拖动、缩放等交互行为。 7. **编译并运行项目**： - 编译整个工程，并在调试模式下启动程序查看效果。确保所有依赖项都已正确链接并且没有编译错误。 以上步骤提供了一个基本的框架来开始使用OpenCASCADE和MFC进行2D/3D图形开发工作，具体实现细节可能需要根据项目需求进一步调整和完善。
     
  • Iterative Re-Weighted Least Squares by Burrus C S.pdf
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    本文档由C. Sidney Burrus撰写，介绍了一种迭代重加权最小二乘法的技术，用于信号处理和相关领域的参数估计问题。文档详细阐述了该算法的理论基础及应用实例。 该论文介绍了一种强大的优化算法，通过迭代解决加权最小二乘近似问题来求解L_p近似问题。
     
  • A Simulation Program for Direct Least Squares Ellipse Fitting
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    本论文提出了一种用于直接最小二乘椭圆拟合的仿真程序，通过优化算法实现对数据点集的有效椭圆拟合，适用于图像处理和数据分析等领域。 本程序对Andrew Fitzgibbon的论文《直接最小二乘椭圆拟合》进行了算法仿真，并已调试通过。
     
  • Java中的对象创建
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    在Java编程中，了解如何有效和高效地创建对象是基础技能之一。本话题将深入探讨类加载、new关键字背后的机制以及内存分配等核心概念。 在Java中，只要知道了类的全名（包括包路径），就可以创建该类的对象实例。通常可以通过调用该类提供的构造方法来实现这一目的： ```java NewObject o = new NewObject(); ``` 或者 ```java NewObject o = new NewObject(test); ``` 以及 ```java NewObject o = new NewObject(new String[]{aaa, bbb}); ``` 除了直接使用构造函数，还可以利用`java.lang.Class`类来实现Java类的实例化。 例如，如果一个类拥有空构造方法，则可以如下所示： ```java public class NewObject { String name; } ``` 在这种情况下，可以通过反射机制使用`Class.forName()`或类似的方法创建该对象。
     
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    本文探讨了在C++编程语言中，使用new运算符动态分配内存创建对象和直接创建局部或成员对象的方式之间的区别。通过比较这两种方法在内存管理、作用域及生命周期等方面的特性，帮助开发者理解何时何地应选用哪种方式来初始化对象。 我们知道在C++中有三种创建对象的方法： ```cpp #include using namespace std; class A { private: int n; public: A(int m) : n(m) {} ~A() {} }; int main() { A a(1); // 栈中分配 A b = A(1); // 栈中分配 A* c = new A(1); // 堆中分配 delete c; return 0; } ``` 第一种和第二种方法没有本质区别，一个隐式调用构造函数，另一个显式调用。这两种方式都在进程虚拟地址空间的栈上分配内存，而第三种则在堆上分配内存。
     
  • MATLAB中的最小二乘法椭圆拟合-Least-Squares-Ellipse-Fit
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现最小二乘法进行椭圆拟合的技术，适用于数据分析和图形处理领域。 在Matlab中使用最小二乘法进行椭圆拟合的方法适合初学者学习，并希望能对大家有所帮助。