Advertisement

2D-External-Visual-Hulls: Python中2D外部视觉外壳的实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
2D-External-Visual-Hulls 是一个Python项目,实现了二维空间中外物体的外部视觉包壳算法。该项目提供了计算和可视化物体在不同视角下的外部轮廓的功能。 我一直在寻找“外部视觉外壳”的概念,因为该网格不具有不会影响轮廓的缩进,而只会增加模型的复杂性。虽然维基百科页面和其他大量资源通常仅指从有限的一组视点(例如一组真实的相机)创建的视觉外壳,但Laurentini引入了术语“外部视觉外壳”,它是指使用凸包之外的所有可能视点来创建的一种外观。这意味着无论从凸包外部任何位置以何种角度查看时,其轮廓都将与原始网格完全相同。 文献[1]中包含了一种计算多面体的外部视觉外壳的算法,但该算法是蛮力方法且复杂度为O(n^12)。而在文献[2]中,Petit等人提出了改进的方法。我的目标是在Python环境下实现一个用于创建二维外部视觉外壳的基础算法,并将其作为在Blender插件内构建三维模型壳体的一个前期准备步骤。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2D-External-Visual-Hulls: Python2D
    优质
    2D-External-Visual-Hulls 是一个Python项目,实现了二维空间中外物体的外部视觉包壳算法。该项目提供了计算和可视化物体在不同视角下的外部轮廓的功能。 我一直在寻找“外部视觉外壳”的概念,因为该网格不具有不会影响轮廓的缩进,而只会增加模型的复杂性。虽然维基百科页面和其他大量资源通常仅指从有限的一组视点(例如一组真实的相机)创建的视觉外壳,但Laurentini引入了术语“外部视觉外壳”,它是指使用凸包之外的所有可能视点来创建的一种外观。这意味着无论从凸包外部任何位置以何种角度查看时,其轮廓都将与原始网格完全相同。 文献[1]中包含了一种计算多面体的外部视觉外壳的算法,但该算法是蛮力方法且复杂度为O(n^12)。而在文献[2]中,Petit等人提出了改进的方法。我的目标是在Python环境下实现一个用于创建二维外部视觉外壳的基础算法,并将其作为在Blender插件内构建三维模型壳体的一个前期准备步骤。
  • 排序算法在C++: external-sort
    优质
    external-sort项目专注于探讨和实践外部排序算法在处理大规模数据集时的应用,采用C++语言实现在内存限制条件下的高效数据排序。 外部排序项目是C++中“外部排序”算法的实现。该算法主要用于需要排序的数据量过大,无法一次性放入RAM的情况,在这种情况下,数据必须被分块读取并逐步处理以解决问题。具体来说,这个过程包含两个主要步骤:首先,将数据按块逐次加载到内存中进行内部排序,并将其写回到临时文件;其次,重复合并这些经过排序的临时文件(例如先两两合并、再三者合并等),直至所有数据被完全有序化,这一过程类似于归并排序。
  • 2D与3D引导系统配置
    优质
    本文章探讨了2D和3D视觉引导系统在自动化领域的应用及配置方法,旨在提高机器人的定位精度和工作效率。 本段落介绍了2D和3D视觉系统的设置方法,通过使用视觉系统软件建立视觉画面上的点位与机器人位置之间的对应关系,实现对工件进行视觉成像并与已标定工件进行比较,以得出偏差值,并据此调整机器人的抓放位置。此外,文章还探讨了2D和3D视觉引导系统的设置方法,并为读者提供了实用的技术指导。
  • FANUC 2D调试指南说明书
    优质
    本手册为用户提供详尽的FANUC 2D视觉系统调试步骤和技巧,帮助用户掌握从安装到运行的各项操作,适用于工业自动化领域的技术人员。 《FANU2D视觉调试说明书》是一份详尽的指南,专为FANUC工业机器人的2D视觉系统调试、安装与编程提供指导。FANUC作为全球领先的机器人制造商,其2D视觉系统在自动化生产线中扮演着至关重要的角色,帮助机器人实现精确的定位和操作。 该系统的应用主要依赖于图像处理技术,能够捕获、分析并理解工作环境中的图像信息,从而为机器人提供准确的目标位置数据。这份说明书详细介绍了如何设置和优化FANU2D视觉系统,以确保机器人的高效与精准作业。 调试过程包括硬件安装和软件配置两部分。在硬件阶段,需要正确连接相机、光源及通讯线缆,并设定好相机的位置角度等参数,保证图像质量和定位精度。接下来的软件配置涉及调整曝光时间、增益等设置,以便获得最佳拍摄效果;同时定义目标特征(如颜色、形状大小),以确保系统能够准确识别工作对象。 编程阶段则需掌握FANUC机器人的专用语言,并编写调试程序来指示机器人根据视觉信息执行任务。说明书将涵盖基本指令使用、条件判断语句及循环结构等编程技巧,以及错误处理方法。此外,还介绍了诸如路径规划、动态目标跟踪和多目标处理等功能的高级应用。 在实际操作中可能会遇到图像模糊或识别不准确等问题,对此说明书提供了详细的故障排查与解决办法,帮助用户快速诊断并修复问题以确保系统稳定运行。 《FANU2D视觉调试说明书》是一份全面参考手册,不仅涵盖基础安装、调试和编程知识,还涉及高级应用及故障排除。对于希望掌握FANUC机器人视觉系统的操作者而言,这无疑是一份宝贵的资源。通过深入学习与实践,用户可以充分发挥该系统的潜力,并提高自动化生产线的性能和效率。
  • Python在计算机用于标定相机参数
    优质
    本研究探讨了利用Python编程语言进行相机内部和外部参数标定的方法,在计算机视觉领域有着广泛应用。通过精确标定提升图像处理精度与效率。 采用张正友相机标定的方法,通过对黑白棋盘格角点计算相机的内外参数,并将所有图片各自角点的三维、二维坐标传入进行相机标定。使用cv2.calibrateCamera()函数可以返回相机矩阵、畸变系数以及旋转和平移向量等信息。
  • Unity 2DA星寻路算法(涉及2D和2.5D)
    优质
    本篇文章详细介绍了在Unity游戏引擎中如何使用A*算法来实现在二维及二点五维场景中的智能路径规划,帮助开发者优化角色或物体自动导航功能。 这是我个人在Unity 2D环境中开发的寻路系统,包含两个文件夹:AIPath 是用于正面2D环境,45AIPath 则是适用于斜45度角(类似2.5D)环境。本资源附带一份PDF格式的教学文档,其中使用繁体中文进行说明。在文档最后部分我还提出了一些问题,希望有经验的高手能给予解答。此外,我对该算法进行了简单的优化处理,比如用一维数组替代了二维数组,并采用了插入排序来改进探索列表的功能。
  • 2D-DCT算法
    优质
    2D-DCT算法的实现主要介绍了二维离散余弦变换(2D-DCT)的基本原理及其高效实现方法,探讨了其在图像压缩等领域的应用价值。 二维DCT算法基于FPGA的实现已经验证是有效的。
  • 基于FPGA2D-DCT
    优质
    本项目基于FPGA平台实现了二维离散余弦变换(2D-DCT),旨在优化图像压缩算法中的关键步骤,提升视频编码效率与图像处理性能。 本段落提出了一种采用FPGA实现2D-DCT的方案,并针对其中的关键部分——乘加运算,设计了基于查找表的分布式算法。该设计方案在节省资源的同时提高了运算速度。仿真结果显示,经过2D-DCT变换后的数据与预期结果总体上一致,这为数字图像和视频压缩的研究提供了重要的参考价值。
  • 一套含2台川崎机器人2DHFangzuo1115.pg
    优质
    这套系统包含两台川崎品牌的工业机器人和2D视觉识别技术,适用于精准定位与抓取作业,特别针对型号为HFangzuo1115的产品进行自动化装配或检测。 一套包含两个川崎机器人2D视觉程序的示例代码,通过TCP socket与欧姆龙视觉系统进行通讯。
  • LabVIEW机器触发硬触发相机.rar
    优质
    本资源提供了一个基于LabVIEW平台的机器视觉项目文件,重点展示了如何通过硬件实现相机的外部触发功能,适用于工业检测和自动化领域。 在编写LabVIEW程序以实现相机的外部触发(硬触发)并获取图像时,请注意以下几点:将注意事项直接标注在程序框图上。