10 2019 档案
摘要：原文链接 PCA简介 如图所示，这是一个二维点云，我们想找出方差最大的方向，如右图所示，这个最大方向的计算，就是PCA做的事情。在高维情况下，PCA不光可以计算出最大方差方向，还可以计算第二大，第三大方向等。 PCA(Principal Components Analysis)，中文名也叫主成分分析
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摘要：原文链接 测地距离是什么 测地曲率：曲面上的曲线有一个曲率向量。这个向量往曲面的法线做投影，得到的投影向量就是法曲率向量；往曲面的切平面做投影，得到向量就是测地曲率向量，这个向量的大小就是测地曲率。所以从定义上看，测地曲率刻画了曲线在曲面内蕴的弯曲程度，而法曲率刻画了曲线在嵌入空间的弯曲程度。比如一
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摘要：原文链接 网格映射是什么 对于两个网格S和T，它们之间的映射F：S -> T，可以根据根据S和T的相似度来进行分类： 第一类情况，S和T通过刚性变换就可以注册对齐，如下左图所示。如果S和T有相同的网格连接关系，那么F可以是一个刚性变换。如果S和T的网格连接关系有差异，则S和T互为对方的Remesh网
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摘要：原文链接 四边形网格定义 四边形网格，顾名思义，它的每个网格面片是一个四边形。有时候，四边形网格里会掺杂一些三角形面片，我们把这类网格也都叫做四边形网格。三角形网格常见于逆向建模领域，比如通过三维扫描仪扫描得到的网格。四边形网格常见于正向建模系统，如3dsMax，ZBrush等。这主要是因为点云或者
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摘要：原文链接 网格有哪些数据结构 网格的数据结构其实就是一个图结构：点，边，面。可以是有向图，比如半边结构，也可以是无向图。在不同的软件或者开发包里，网格数据结构的实现都是有差异的。这种差异主要体现在网格连接关系的记录结构上，比如顶点是否记录邻域点，边，面信息，边是否记录邻域面信息等。记录的信息越多，查
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摘要：原文链接 点云数据结构 点云数据结构非常简单，只有点的三维坐标信息和法线信息。下面是一个点云表示的抽象类： 点云顶点的存储格式一般是线性的，获取方便，但是删除会存在一些效率问题。IPointCloud提供了SwapPoint函数把需要删除的元素交换到尾部，然后再通过PopbackPoints删除尾部
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摘要：原文链接 Kinect V1 和 V2 比较 Kinect V1 和 V2 的外观比较 Kinect V1 和 V2 的参数比较 Kinect V1 和 V2 随距离增加的误差分布 Kinect V1 和 V2 颜色误差分布 Kinect V2 在边界处有飞点 参考文献：Comparison of
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摘要：原文链接 STL文件是什么 STL文件是网格文件的一种格式，分为二进制和文本两种类型。具体来讲，它定义了一群三角面片，比如下面是一个文本的STL示例： 网格拓扑是什么？为什么不建议使用STL格式 网格本质上是曲面的一次逼近，它有两个核心的量：几何和拓扑。几何信息通过顶点位置来记录，而拓扑信息通过三角
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摘要：原文链接 点云拼接，配准，注册有什么联系 点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是把不同位置的点云通过重叠部分的信息，变换到同一个位置。下面我们就用注册这个名词来描述这个过程。注册一般分为三类：粗注册，精细注册和全局注册。 粗注册：一般用于注册两个位置相差很大的点云，比如两帧位于相机坐标系的点云。
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摘要：原文链接 点云法线定义 对于一个三维空间的正则曲面R(u, v), 点(u, v)处的切平面(Ru, Rv)的法向量即为曲面在点(u, v)的法向量。点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。 我们给每个点一个线段来显示法线，线段的方向为法线方向，如下图所示。这种显示方法虽然简单，但
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摘要：原文链接 RANSAC简介 RANSAC是 RANdom SAmple Consensus 的缩写，中文翻译叫随机采样一致。它可以从一组观测数据中，找出符合某些数学模型的样本集，并且估计出这个数学模型的参数。举个例子，如下图所示，这些点是观测数据，给定的数学模型是圆形和直线，我们想从这些观测数据中找
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摘要：原文链接 Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类： 保持顶点拓扑和几何信息，优化网格连接关系 保持顶点拓扑信息，同时优化顶点几何和网格连接关系 顶点重采样，优化网格连接关系 Remesh对原网格
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摘要：原文链接 网格分割是什么 网格由顶点和面组成，我们对网格顶点或者面的进行分类，就是网格分割。它是一个分类问题，而分类问题是机器学习里的经典问题。 分割需要对数据进行特征建模，这个建模方法可以是人工的，比如各种几何相关的特征构建；建模方法也可以是自动的，比如深度学习的特征学习方法。 分类的方法，可以是
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摘要：原文链接 UV展开是什么 参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达，比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的，它所嵌入的空间是三维的。凡是能通过F(u,v)来表达的曲面都是参数曲面，比如NURBS曲面。对于三角网格，如果能把它与参数平面建立一一映射，那么它也就被参数化了，这个映射
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摘要：原文链接 三维变形 三维变形广泛应用于计算机图形相关的各种应用里。常见的变形类型有： 基于控制网格的变形 Laplacian网格编辑 空间分片刚性变形 基于控制网格的变形 这类变形的基本思想，是基于这么一个表示：模型 = 控制网格 * 基于控制网格的坐标 变形的基本方法有两步：首先构造控制网格，然后
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摘要：原文链接 KinectFusion简介 KinectFusion是微软在2011年发表的一篇论文里提到的点云重建的方法，论文题目是：KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking。点云是用Kinect采集的，然后算法把这些点云注册
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摘要：原文链接 背景 两个点云要注册在一块，一般分两个步骤：先做一个大致的对齐，也就是所谓的初始注册，一般可以通过一些可靠的点对来计算得到（如图3所示）；然后在初始注册的基础上进行精细注册，提升注册的精度（如图4所示）。精细注册的方法，一般采用ICP算法，也就是最近点迭代的方法。 ICP算法总览 下面先总
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摘要：原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 1. 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。格子的
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摘要：原文链接 网格简化可以减少网格的三角片数量，同时尽量保持住网格的几何信息或其它属性（如纹理）。它是网格处理里的经典问题，广泛应用于各个领域： 游戏领域：游戏场景里的网格都很简单，适合快速渲染；简单的模型也适合快速的物理碰撞检测 多分辨率加载模型（Level of Detail） 三维模型的网页展示
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摘要：原文链接 彩色网格分类 彩色网格主要分两类，一类是彩色顶点网格，一类是彩色贴图网格。 彩色顶点网格：网格顶点带有颜色，三角形的颜色由网格顶点颜色插值得到。网格的色彩分辨率等于顶点分辨率。如下图上所示。 彩色贴图网格：网格的三角形的颜色对应于图像的一个三角片。网格的色彩分辨率等于图像的色彩分辨率。如下
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