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mcubes_pytorch: PyTorch中的Marching Cubes算法实现

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简介：
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) ```

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  • mcubes_pytorch: PyTorch中的Marching Cubes算法实现
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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) ```
     
  • Marching Cubes算法在点云数据中的实现
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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。
     
  • Marching Cubes算法详解
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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-with-cuda
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    Marching-Cubes-With-CUDA项目利用NVIDIA CUDA技术加速经典的三维等值面提取算法—— marching cubes算法，显著提升了大规模数据集上的实时可视化性能。 CUDA中的Marching Cubes实施描述该项目是3D、2D（行进正方形）和1D的行进立方体算法的实现。 行进立方体算法是一种用于根据隐式函数创建三角形网格的简单方法。 具体来说，该过程如下：首先将空间划分为任意数量的小方块（多维数据集）。接着测试每个小方块的所有角点是否位于由给定函数定义的对象内部或外部。对于那些既有内角又有外角的小方块，表明对象表面必须穿过这些边界，并且在不同类别的角落之间与边相交。然后，在连接这些交叉点的每一个立方体内绘制一个曲面。 使用提供的makefile编译程序： ``` make ``` 运行“marchingCubes”应用程序可以通过以下命令之一进行： ``` ./marchingCubes 或者 ./marchingCubes N ``` 其中N代表在算法中使用的点的数量。如果未提供N的值，则默认为3。 当您使用该程序时，它将在屏幕上显示由内置函数定义的对象表。
     
  • 基于Marching Cubes算法的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。
     
  • 基于Marching Cubes算法的三维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。
     
  • 适用于VTK中Marching Cubes算法的DICOM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 Cubes 的 C++ 源代码
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    这段C++源代码实现了经典的Marching Cubes算法，用于从3D数据集中提取等值面，适用于科学可视化和计算机图形学领域。 一个用C++实现的marching cubes算法非常实用且具有教育意义。
     
  • 基于Marching Cubes的VTK三维重建
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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。
     
  • PyTorch中ResNet算法的实现
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    本文章介绍了如何在PyTorch框架下实现经典卷积神经网络模型ResNet。详细讲解了ResNet的基本原理及其代码实现过程，并提供了相关实验结果分析。适合深度学习初学者阅读与实践。 这是一个基于PyTorch实现的ResNet资源。ResNet是一种深度残差网络，在图像分类任务中被广泛应用。该资源提供了在PyTorch框架下的完整代码，方便研究者和开发者进行模型训练及应用开发。通过引入残差连接，ResNet解决了深层神经网络中的梯度消失与爆炸问题，使得构建更深的网络变得更加容易且有效。 此实现涵盖多种版本的ResNet（如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等），用户可根据需求选择合适的模型进行操作。此外，该资源还提供了预训练权重文件，可以直接加载并在自己的数据集中使用微调或特征提取功能。无论是学术研究还是实际工程应用，这个基于PyTorch的ResNet实现都将为项目提供强有力的支持。