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Marching Cubes算法(MC算法)是一种用于生成三维模型的常用方法。

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简介:
该文档旨在对移动立方体算法(MC算法),又称Marching Cubes Algorithm,的相关理论知识进行系统性的梳理与总结。它将深入探讨该算法的原理、应用以及关键技术细节,为读者提供全面而深入的理解。

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  • Marching Cubes详解
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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。
  • Marching Cubes切片集重建实现
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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。
  • Marching Cubes重建查找表实现代码
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    本项目利用Marching Cubes算法进行三维模型重建,并实现了优化后的查找表技术以提高重构效率和精度,适用于医学影像处理及CAD等领域。 Marching cubes算法是实现三维重建的经典方法之一。该算法的一个难点在于查找表的构造,而本代码所构建的查找表能够排除三维模型中的漏点,并已通过测试应用于公司产品中。
  • 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) ```
  • 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。
  • Marching CubesVTK重建
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    本研究采用Marching Cubes算法结合VTK工具包实现复杂物体的精细三维重建,适用于医学影像处理与分析。 采用移动立方体的绘制方法对CT数据进行三维可视化。
  • 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。
  • GAN数据分析
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    本研究提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的一维数据生成方法,旨在有效增强一维数据集的多样性和规模,提升机器学习模型性能。通过创新性地设计损失函数和生成器结构,该方法能够合成高质量、真实感强的新样本,为信号处理与时间序列分析等领域提供了有力工具。 利用GAN算法生成数据以扩充现有数据集,从而更好地进行模型拟合。
  • LE简介,它函数
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    LE算法是一种用于特定任务或问题求解的函数型算法。它通过优化数学模型来高效地解决问题,适用于数据分析、机器学习等领域。简洁的设计使其易于实现和扩展。 拉普拉斯特征映射的Matlab程序是一个用于降维和流形计算的函数。
  • 使Delphi及源码
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    本文介绍了利用Delphi软件开发环境创建二维码的三种不同技术方案,并提供了相应的源代码供开发者参考和实践。 用Delphi三种方式生成二维码并附有源码,这是一个很好的学习例子。大家可以参考一下!