Advertisement

PJCurvature：计算离散点曲率的方法

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

简介：
本项目介绍了一种新颖的算法，用于高效准确地计算三维空间中离散点集的局部曲率，为几何建模与处理提供强大工具。 线曲率的数值解由张培金编写，使用了Python和MATLAB进行三点计算。相关英文文档为PJCurv.pdf。引用时请参考上述内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PJCurvature：计算离散点曲率的方法
    优质
    本项目介绍了一种新颖的算法，用于高效准确地计算三维空间中离散点集的局部曲率，为几何建模与处理提供强大工具。 线曲率的数值解由张培金编写，使用了Python和MATLAB进行三点计算。相关英文文档为PJCurv.pdf。引用时请参考上述内容。
     
  • 基于MATLAB的离散点曲率计算方法
    优质
    本研究提出了一种在MATLAB环境下实现的高效算法，用于精确计算三维空间中离散点集的曲率。此方法结合了局部几何特征分析与数值优化技术，为表面重建和形态分析提供了强有力工具。 计算NURBS曲率涉及对NURBs曲线的数学分析。这一过程通常包括求导数以及应用微分几何中的相关公式来确定给定点处的曲率值。
     
  • 基于NURBS的离散点曲率计算及曲线曲率分析
    优质
    本研究探讨了利用NURBS技术进行离散点集曲率计算的方法，并深入分析了曲线曲率特性，为几何建模与计算机图形学提供了新的理论支持。 NURBS曲线的曲率计算方法涉及复杂的数学公式和算法。为了准确地进行这项工作，需要深入了解参数化曲线理论、几何学以及计算机图形学的相关知识。计算过程中通常会用到导数的概念来确定给定点处的曲率值，并且可能涉及到贝塞尔函数或多项式插值技术以获得更精确的结果。 在实践中，开发者和工程师经常使用专业的软件库或者编程语言中的特定模块来进行NURBS曲线分析。这些工具能够简化计算步骤并提高效率，使得复杂的设计任务变得更加可行和高效。
     
  • C++中离散点曲率计算的源代码
    优质
    这段C++源代码提供了高效的算法来计算三维空间中离散点集合的曲率信息，适用于计算机图形学和几何建模等领域。 离散点曲率计算方法研究
     
  • MATLAB算法：计算三维散乱点云的曲率（含主曲率、高斯曲率及平均曲率）
    优质
    本文章介绍了一种使用MATLAB编程实现计算三维散乱点云数据集中的主曲率、高斯曲率和平均曲率的方法，为几何建模与分析提供有效的工具。 在MATLAB中可以编写算法来计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率、高斯曲率和平均曲率。
     
  • MATLAB算法：三维散乱点云曲率计算（含主曲率、高斯曲率及平均曲率）
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下对三维散乱点云进行曲率计算的方法，包括如何求解主曲率、高斯曲率和平均曲率，并提供详细的算法实现步骤。 在MATLAB中编写算法来计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率、高斯曲率和平均曲率。
     
  • MATLAB中三维散乱点云的曲率算法
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境下实现三维散乱点云数据处理的一种方法，特别关注于开发有效的曲率计算算法。通过优化的数据结构和高效的数学模型，提出的方法能够准确地估计点云中的局部几何特性——曲率，这对于形状分析、表面重建等应用至关重要。 在MATLAB中实现三维散乱点云的曲率算法，包括主曲率、高斯曲率和平均曲率计算，用于确定点云模型上每个顶点的法向量和曲率值。
     
  • 曲率的点云计算
    优质
    曲率的点云计算探索了在分布式计算环境中利用微小数据点及空间几何特性优化信息处理和传输的新方法，强调提高效率与灵活性。 使用C++编写的程序来计算点云数据的曲率，该程序能够针对每个点进行曲率的计算。
     
  • 基于MATLAB的三维离散点云有向法线重建及曲率评估
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种算法，用于从三维离散点云数据中重构物体表面的方向法线，并进行精确的曲率分析。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：使用 MATLAB 实现三维离散点云的有向法矢重建及曲率（表面变化率）评估 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于MATLAB Delaunay算法的离散点边界提取方法
    优质
    本研究提出了一种利用MATLAB中的Delaunay三角剖分算法来有效提取离散点集边界的创新方法。通过优化后的算法，能够准确、高效地识别复杂形状中离散数据的边界特征，适用于图像处理和地理信息系统等领域。 最近在项目进行过程中遇到需要提取离散点边界的问题，对于不太熟悉 MATLAB 的人来说可能会感到困惑，不知道应该选择哪种算法来有效地获取所有已知点的轮廓线。经过大量的文献搜索及代码实验后，我找到了几种效果较好的轮廓提取方法，并在此总结一下希望能对有类似需求的朋友有所帮助。 关于离散点边界提取的方法主要包括以下三种： 1. 使用 Convhull 算法获得离散点集的边界。 2. 采用 Alpha Shape 算法检测边缘点。 3. 应用 Delaunay 三角剖分算法。 前两种方法在之前的博客中已经有所介绍，这里不再赘述。接下来重点讲解第三种方法——Delaunay 三角剖分算法。 该算法的主要步骤如下： 1、利用 MATLAB 的 delaunay 函数对所有数据点进行处理。 2、通过 Delaunay 三角化结果来确定离散点的边界轮廓线。