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Marching Cubes Reconstruction - 벡터 첨자가 범위를 벗어났습니다.

PCL로 구현 된 Marching Cubes 알고리즘을 사용하여 포인트 클라우드에서 메쉬를 생성하려고합니다. 내 포인트 클라우드에 https://github.com/atduskgreg/pcl-marching-squares-example/blob/master/marching_cubes.cpp에 주어진 코드를 적용하려고합니다 (내 코드는 아래에 나와 있습니다)

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계산 법선, 인덱스 및 UV는 큐브

이 기사 다음있어 메쉬 행진 좌표 : 제공 http://paulbourke.net/geometry/polygonise/ 그러나 소스 코드는 삼각형을 생성합니다. 어떻게 법선, 인덱스 및 UV 좌표를 계산할 수 있습니까?

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Meshgrid matlab의 색인

나는 너무 오래 여기에서 붙어있다. 도와주세요. 다음 코드 : 원래 "I"는 치수 217x181x181 [nX로, NY, NZ = 사이즈 (I)이고; [X, Y, Z] = meshgrid (1 : nX, 1 : nY, 1 : nZ); 는 Meshgrid X, Y, Z 치수 에서 지금 181x217x181 의 후 "I"는는 C 행렬의 값을 확인하는 방법은 X

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Kinect Fusion-Shadow 효과의 마칭 큐브

Kinect Fusion을 사용하고 있으며 TSDF 볼륨 (450x450x150)을 얻은 후 3D 행을 표시하기 위해 marching cube (MATLAB의 등면)를 적용했습니다. 그러나, 내가 얻은 것은 그림으로 보여진다. 그것은 물체 뒤에 긴 그림자가있었습니다. 그렇다면 제 구현에서 무엇이 잘못 됐는지 말해 줄 수 있습니까? (https://i.sta

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나는이 설명에 따라 C의 행진 큐브 알고리즘을 ++ 구현하기 위해 노력하고 설명

C++ 마칭 큐브 알고리즘 : http://paulbourke.net/geometry/polygonise/ 하지만 난 당신이 "GRIDCELL"값을 계산 할 방법을 이해하지 않습니다. 정확히하려면 double val[8]; 부분이 무엇인지 명확하지 않습니다. 몇 가지 예를 살펴 보았지만 너무 복잡하기 때문에 이러한 값을 계산하는 방법을 이해하기 어렵습니

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룩업 테이블과 같은 방수 행진 큐브?

스칼라 필드를 polygonise하려고합니다. 그리드의 모든 점은 1 또는 0의 값만 가질 수 있습니다. 8 점에 대해 256 개의 다각형 배열로 배열을 작성해야하지만 행군하는 큐브와 달리 그리드의 점에서만 이러한 다각형의 모서리를 사용할 수 있습니다.

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Scikit Image Marching Cubes

나는 등고선을 생성하기 위해 행진 큐브 알고리즘의 Scikit Image 구현을 사용하고 있습니다. 단순히 normals 및 values의 값을 생성하지 않는 알고리즘을 보인다 있도록 ValueError: need more than 2 values to unpack 하지만 verts, faces = measure.marching_cubes(stack,0)

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Scikit Image Marching Cubes 출력

나는 등고선을 생성하기 위해 행진 큐브 알고리즘의 Scikit Image 구현을 사용하고 있습니다. verts, faces = measure.marching_cubes(stack,10) 이미지 스택 stack 값 (10)의있는 isosurface를 만들고 verts에 정점 데이터를 출력하고, '면에 얼굴 데이터. verts 및 faces에 대한 출력 배

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MarchingCubes 알고리즘에서 "iso-level"을 계산하는 방법

MarchingCubes (MC) 알고리즘을 올바르게 구현하는 방법에 대해 최대한 많이 읽었으며 어떻게 작동하는지 알고 있다고 생각합니다. 내가 매달려있는 한 가지는 iso-level을 알아내는 방법과 왜 float인지와 정확히 그 숫자가 의미하는 것입니다. 주어진 x, y, z 좌표의 높이 (y)는 무엇입니까? 나는 알고리즘을 사용하여 Unity를 통해

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3D 표면 재구성에서 레이 캐스팅은 어떻게 사용됩니까?

프로젝트의 3D 재구성 알고리즘을 연구 중입니다. 3D 표면 재구성 문헌에서 "광선 - 주조"및 "행진 - 큐브"라는 주제를 자주 접합니다. 나는 3D 점 구름의 "signed distance function (SDF)"표현에 대한 레이 캐스팅이 지표 모델을 생성한다는 것을 읽었습니다. 그러나 나는 이것을 잘 이해하지 못했다고 생각합니다. 레이 - 캐스팅은