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对 marching cube 算法的理解

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简介:
本文旨在探讨和解析Marching Cubes算法的核心原理及其应用,通过深入剖析该算法的工作机制,帮助读者理解其在三维等值面提取中的重要作用。 适合初学者的Marching Cubes算法代码实现及详解,作者黑马啸西风于2011年10月17日发布。

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客服
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  • marching cube
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    本文旨在探讨和解析Marching Cubes算法的核心原理及其应用,通过深入剖析该算法的工作机制,帮助读者理解其在三维等值面提取中的重要作用。 适合初学者的Marching Cubes算法代码实现及详解,作者黑马啸西风于2011年10月17日发布。
  • Marching Cubes
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    本文详细解析了Marching Cubes算法的工作原理和实现方法,适用于对三维等值面绘制技术感兴趣的读者和技术开发者。 在MC算法中,假设原始数据是离散的三维空间规则数据场。用于医疗诊断的断层扫描(CT)及核磁共振成像(MRI)产生的图像均属于这一类型。MC算法的基本思想是逐个处理数据场中的体素,并分类出与等值面相交的体素,采用插值计算出等值面与体素棱边的交点。
  • rollup、cube和grouping sets()
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    本文深入探讨了SQL中用于数据聚合的技术——ROLLUP、CUBE以及GROUPING SETS()。通过实例分析,解释了这些高级聚合函数的工作原理及其应用场景,帮助读者更好地理解和运用它们来优化数据分析任务。 关于ROLLUP, CUBE 和 GROUPING SETS() 的个人理解及它们之间的区别: ROLLUP:它是一种多级汇总操作符,在SQL查询语句中使用它可以生成多个层次的聚合结果,从最详细的级别到最高级别的总计。 CUBE: 它与 ROLLUP 类似,但提供了更多的维度组合。通过 CUBE 操作符可以得到所有可能的维度组合以及相应的统计信息,并且包括了所有的子集、交叉和全集情况下的汇总值。 GROUPING SETS(): 这种方式则更加灵活,允许用户明确指定想要进行聚合的具体分组集合,而不仅仅是像 ROLLUP 和 CUBE 那样自动推断。通过 GROUPING SETS() 可以实现更精确地控制统计结果的生成过程。 举例论证区别: 假设有一个销售数据库表 sales ,包含以下字段:product (产品), region(区域) , amount(金额)。 1. 使用ROLLUP: ``` SELECT product,region,SUM(amount) FROM sales GROUP BY ROLLUP(product,region); ``` 2. 使用CUBE: ``` SELECT product,region,SUM(amount) FROM sales GROUP BY CUBE (product , region ); ``` 3. 使用GROUPING SETS: ``` SELECT product,region,sum( amount ) FROM sales GROUP BY GROUPING SETS((product),(region)); ``` 通过以上例子可以看出,ROLLUP会生成一个由低级到高级的层次结构;CUBE则提供了所有可能的维度组合;而GROUPING SETS()允许用户指定特定的分组集合。
  • softmax
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    本文深入浅出地解析了softmax算法的工作原理及其在机器学习中的应用,旨在帮助读者全面理解这一重要技术。 通过介绍可以更好地理解softmax,并且可以通过深入学习来掌握它。
  • mcubes_pytorch: PyTorch中Marching Cubes实现
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    mcubes_pytorch 是一个基于PyTorch框架的库,实现了高效的Marching Cubes算法,用于从等值面上生成高质量的三维网格模型。 在PyTorch环境中使用行进多维数据集处理多维数据集。后端是用C++和CUDA实现的。目前,CUDA代码仅支持大小为2的幂次方的网格单元(如32、64、128等)。如果您需要使用非2的幂次方尺寸的数据,请先用零填充以使尺寸变为2的幂次方。构建时请执行命令 `python setup.py build_ext -i`,具体操作方法可参考相关文档。 导入所需的库: ```python import numpy as np import open3d as o3d import torch from mcubes import marching_cubes, grid_interp # 网格数据N = 128x, y, z = np.mgrid[: N, : N, : N]x = (x / N).astype(np.float32) ```
  • Toolbox Fast Marching:适用于2D和3D中Fast Marching工具箱 - matl...
    优质
    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。
  • LZ77压缩
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    本文深入浅出地解析了LZ77数据压缩算法的工作机制与核心理论,旨在帮助读者理解其编码策略、匹配过程以及滑动窗口技术。 LZ77压缩算法是一种无损数据压缩方法,其核心在于通过建立字典来识别并替换文本中的重复模式,从而减少所需的数据存储空间。此技术在软件工程中广泛应用,尤其是在处理文本、图像及音频文件时,因其高效的性能和对原始数据完整性的维护而受到青睐。 信息熵是理解为何可以进行数据压缩的关键概念之一;它衡量了数据的不确定性和冗余度。高熵值意味着该数据包含大量可预测性或重复内容,因此可通过适当的算法减少其存储需求。LZ77正是基于这一原理来实现对文件的有效压缩。 在LZ77中,有三个主要组成部分: 1. 前向缓冲区:用于临时储存即将进入滑动窗口的待处理数据。 2. 滑动窗口:一个固定大小的数据区域,内含当前正在被分析的部分文本。随着新字符的到来,旧的内容将从另一端移出,并成为字典的一部分。 3. 字典:由滑动窗口中出现的不同长度短语组成,用于查找并替换重复模式。 LZ77的工作流程如下: - 数据从前向缓冲区流入到滑动窗口内形成新的字典条目。 - 算法会在前向缓冲区和当前已处理部分之间搜索最长的匹配短语。 - 发现匹配后,该段会被编码为一个标记,包括在滑动窗口内的起始位置、重复字符的数量以及不匹配时的第一个新字符。 - 若未找到任何匹配,则直接将单个字符进行编码并输出。 - 随着压缩过程继续推进,滑动窗口不断更新以包含最新的短语信息。 解压则是上述步骤的逆向操作:通过解析标记来恢复原始数据。对于重复模式,解码器会在字典中找到对应的偏移量,并复制该段到结果集中;而单字符则直接添加至输出流中。 LZ77的优点在于其能够提供较高的压缩比率,特别是在面对含有大量重复结构的数据时更为明显。不过,这一算法的缺点是压缩速度相对较慢,因为需要频繁地寻找匹配短语导致计算量较大。然而,在解压阶段却能实现较快的速度和低延迟的表现,这是因为每个标记都提供了明确的指导信息用于还原原始数据。 总的来说,LZ77是一种实用且高效的无损压缩技术,适用于那些必须保持文件完整性的应用场景中。对于开发者而言,理解这种算法的工作原理有助于根据特定的应用需求选择合适的压缩策略。
  • Marching Cubes在点云数据中实现
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    《Marching Cubes算法在点云数据中的实现》一文探讨了如何利用Marching Cubes算法高效地处理和可视化三维点云数据,详细介绍其实现细节及优化方法。 利用Marching Cube算法对点云数据进行三维重建。
  • 适用于VTK中Marching CubesDICOM序列文件
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    本项目提供了一种基于VTK库实现Marching Cubes算法处理DICOM医学影像序列的方法,适用于三维重建等应用。 该文件包含一系列人头DICOM文件,可用于测试VTK下的MC算法。
  • 基于Marching Cubes切片集三维重建实现
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    本文介绍了采用Marching Cubes算法进行切片集三维重建的方法和技术细节,展示了如何高效地从二维图像序列中构建出逼真的三维模型。 该代码能够完美地对基于某一阈值的二维切片进行三维重建。它已经解决了Marching cubes算法中的歧义性问题,并且经过了测试,在公司产品中得到了应用。