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基于QT5.8与OpenGL的三维模型展示及拉普拉斯网格编辑

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简介：
本项目采用Qt5.8框架结合OpenGL技术，实现三维模型的高效渲染和交互式展示，并支持拉普拉斯方法进行精细的网格编辑操作。 使用QT和OpenGL实现了三维模型的显示，并且实现了拉普拉斯网格编辑。开发IDE为VS2015+QT5.8。

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  • 基于QT5.8与OpenGL的三维模型展示及拉普拉斯网格编辑
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    本项目采用Qt5.8框架结合OpenGL技术，实现三维模型的高效渲染和交互式展示，并支持拉普拉斯方法进行精细的网格编辑操作。 使用QT和OpenGL实现了三维模型的显示，并且实现了拉普拉斯网格编辑。开发IDE为VS2015+QT5.8。
     
  • 三角网格上的拉普拉斯算子计算：使用MATLAB实现网格拉普拉斯算子。
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    本项目采用MATLAB编程语言，专注于在三角网格上高效地计算拉普拉斯算子。通过详细代码和注释，深入解析了算法原理及其应用，适合对数值分析与计算机图形学感兴趣的读者学习参考。 MESH_LAPLACIAN：用于计算不规则三角形网格的拉普拉斯算子。 用法： [lap,edge] = mesh_laplacian(vertex,face) 返回值包括“lap”，即不规则三角形网格上的拉普拉斯算子（二阶空间导数），以及“edge”，表示顶点之间线性距离。这两个输出矩阵都是方形的，大小为 [Nvertices,Nvertices]，通常比较稀疏。 输入参数： - “vertex” 包含每个顶点的 (x,y,z) 笛卡尔坐标。 - “face” 表示三角剖分中各面的索引，“vertex”，从 1 到 Nvertices 编号。有关更多关于三角测量的信息，请参考相关文档。 对于给定顶点“i”的相邻顶点，可以使用以下命令获取： k = find(edge(i,:)); 该程序使用的数学计算方法参见 Oostendorp, Oosterom & Huiskamp (1989) 的文献。
     
  • 基于拉普拉斯收缩的三维模型骨架提取算法及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。
     
  • 拉普拉斯金字塔模型
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    拉普拉斯金字塔模型是一种多分辨率信号表示方法，在计算机视觉和图像处理领域中被广泛用于图像压缩、分割及细节增强等任务。 将程序拷贝到MATLAB工作目录中，以实现拉普拉斯图像融合。
     
  • NACA0012翼型“C”型网格的拉普拉斯方程生成与求解
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    本研究探讨了使用 C 型网格对NACA0012翼型进行数值模拟的方法，详细介绍了基于拉普拉斯方程的流体动力学问题求解过程。 使用MATLAB生成NACA0012翼型的“C”型网格，并通过求解不含源项的拉普拉斯方程获得正交网格。
     
  • 基于MATLAB的拉普拉斯锐化程序编写
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    本简介介绍如何使用MATLAB编程实现图像处理中的拉普拉斯锐化算法，包括代码编写、调试及应用实例分析。 基于拉普拉斯算子的锐化程序如下：设mg为锐化后的结果，A为待锐化的图像。
     
  • matlab_source_code.rar_4KD_matlab源码_局部拉普拉斯_局部拉普拉斯滤波_拉普
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    本资源包提供了用于实现局部拉普拉斯滤波技术的MATLAB源代码。该方法主要用于图像处理领域，通过增强图像边缘细节来改善图像质量。文件内含详细的注释和示例数据，便于用户理解和应用。 局部拉普拉斯滤波代码效果很好，可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的拉普拉斯变换及逆变换
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    本文章介绍了如何利用MATLAB软件进行拉普拉斯变换及其逆变换的操作与应用，并提供了具体实例和代码。 基于MATLAB的Laplace变换与逆变换功能强大且应用广泛，在信号处理、控制系统分析等领域具有重要作用。通过利用MATLAB内置函数如`laplace()`进行正向转换，以及使用`ilaplace()`实现反向还原，研究人员能够便捷地解决复杂的数学问题和工程挑战。这些工具不仅简化了繁琐的手动计算过程，还提高了结果的准确性和效率。
     
  • 拉普拉斯噪声：基于 RANDL 的 MATLAB 拉普拉斯分布伪随机数生成器
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    本文介绍了一种基于RANDL函数在MATLAB环境下生成拉普拉斯分布伪随机数的方法，并探讨了其应用与特性。 RANDL 用于生成拉普拉斯分布的伪随机数。使用 R = RANDL(N) 可以返回一个 N×N 的矩阵，其中包含从拉普拉斯分布中提取的伪随机值。同样地，RANDL(M,N) 或者 RANDL([M,N]) 返回的是 M×N 矩阵；而 RANDL(M,N,P,...) 或 RANDL([M,N,P,...]) 则生成一个 M-by-N-by-P 的数组。此外，RANDL 也可以返回单个标量值，并且可以通过使用 RANDL(SIZE(A)) 来创建与 A 大小相同的数组。 需要注意的是，大小参数如 M, N, P 等应当是非负整数；如果输入为负整数，则这些数值将被视为零。 示例： 1. 从均值为 1、标准差为 2 的拉普拉斯分布中生成随机值：r = 1 + 2.*randl(100,1); 2. 根据指定的均值向量和协方差矩阵，从二元拉普拉斯分布生成数值。例如： - 均值向量为亩=[1 2]; - 协方差矩阵为西格玛 = [1 .5; .5 2]； 接下来计算 R=chol(Sigma); 最后得到随机数 z。
     
  • 基于MATLAB的高斯与拉普拉斯金字塔分解源码
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    本作品提供了一套基于MATLAB环境实现的高斯与拉普拉斯金字塔分解算法源代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究者和技术开发者。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于matlab的高斯金字塔分解和拉普拉斯金字塔分解 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员