MATLAB에 등고선 데이터가 있습니다. 예를 들어 : verticesToRemove = [1183, 1852, 2219, 1925, 3684];
어떻게 메쉬에서 정점의 이러한 세트를 제거 할 수 있고 그에 따라 얼굴 목록을 업데이트 : [x,y,z,v] = flow;
FV = isosurface(x,y,z,v);
FV =
vertices: [
필자는 PCL을 사용하는 라이더 스캔에서 270도 점 구름 중 90도 섹션, 축을 따라 원점의 45도를 슬라이스하고자합니다. 지금까지의 내 생각은이 축이 45 도의 접선과 일치하는 두 점 (이 경우 축이 각각 수평 및 깊이 방향을 나타내는 것처럼 x 및 z 방향으로)을 찾는 것입니다. 그러나 효율적인 방법으로이 문제를 해결하는 방법을 모르겠습니다. 나는 k
ICP (반복적 인 가장 가까운 포인트)를 통해 포인트 클라우드 등록을 수행하려고하는데 PCL 라이브러리의 pcl::IterativeClosestPoint 알고리즘을 사용합니다. 그러나 많은 수의 특이 치들에 강건하지는 않습니다. 빨간색 펜으로 원이 그려져있는 부분은 포인트 클라우드를 향해 "당겨"있고 포인트 클라우드는 완벽하게 정렬되어 있지 않습니다. 그
그래서 탱고의 포인트 클라우드를 취하는 방법을 알아 내려고 (X와 Y로 깊이가 중요하지 않음) 정사각형 영역의 위치 만 유지하려고합니다. DEVICE 화면의 중앙. 그래서 화면의 중앙에 남아있는 작은 정사각형의 레티클을 상상해보십시오. 그리고 "캡쳐"버튼을 클릭하면 사각형 안에있는 점만 저장됩니다. 저는 아직 Tango의 API (Java)에 익숙하지 않고
일반 구형, 즉 구, 선, 평면에 대한 3D 점 구름에서 RANSAC를 성공적으로 구현할 수있었습니다. 그러나, 나는 입체 모양, 특히 3d 상자를 위해 그것을하는 방법 주위에 내 머리를 싸는 힘든 시간을 보내고있다. 포인트를 사용하여 상자를 매개 변수화하는 방법을 잘 모르겠습니다. 이상적으로 저는 길이, 너비, 높이 및 중심을 매개 변수 (Theta)로
나는 C++에서 PCL을 사용하고 있으며 이미 클러스터 된 pointcloud (모든 개별 클러스터에 있음)에서 PCA를 수행하려고합니다. 아이디어는 고유 벡터를 따라 크기를 측정하여 너무 크거나 작은 모든 클러스터를 제거하는 것입니다. 알고리즘은 다음과 같습니다. 모든 클러스터의 고유 벡터를 가져 와서 해당 고유 벡터에서 클러스터 점을 투영하여 이러한 차
PCLVisualizer에서 특정 포인트 좌표를 어떻게 확인할 수 있습니까? | Help:
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p, P : switch to a point-based representation
w, W : switch to a wireframe-based representation (where available)
s, S
wrl 파일을 사용하여 3D 표면을 표현했습니다. 필요한 정보를 읽었습니다. 정점,면, 법선, 텍스처 좌표 등의 데이터를 가질 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여이 값을 2D 범위 이미지로 변환하는 방법 (일반 강도 이미지와 동일하지만 각 픽셀이 기본 표면의 깊이 값을 전달한다는 점을 제외하고는)? 나는 일반적인 아이디어가 환영 받기는하지만, 문제에 대한
CUI 자식이 OpenGL을 사용하여 큐브를 그리는 SDI MFC 응용 프로그램을 만들었습니다. 이 큐브는 다음 함수로 그려집니다. void CglSDI3View::setupScene()
{
wglMakeCurrent(m_hDC, m_hRC);
// Clear color and depth buffer bits
glClear(GL_COLOR_BUF