三维模型特征提取算法

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三维点云数据中的形状特征提取

三维点云数据中的形状特征提取

三维点云数据中的形状特征提取一、三维点云数据概述三维点云数据是现实世界中物体表面或空间的点的集合,每个点包含其在三维空间中的坐标信息。

这种数据形式广泛应用于计算机视觉、机器人学、地理信息系统等领域。

三维点云数据的获取通常通过激光扫描、结构光扫描、立体视觉等技术实现。

点云数据的特点是能够精确地反映物体的几何形状和空间位置,但同时也伴随着大量的数据点,这给数据处理和分析带来了挑战。

1.1 三维点云数据的获取三维点云数据的获取方法多样,包括但不限于以下几种:- 激光扫描:通过发射激光束并接收其反射回来的光,计算光束飞行时间或相位差来确定物体表面点的三维坐标。

- 结构光扫描:投射特定的光条纹或光点阵列到物体表面,通过摄像头捕捉到的图像与已知的光模式进行匹配,计算出物体表面的三维坐标。

- 立体视觉:利用两个或多个摄像头从不同角度观察同一物体,通过三角测量法计算出物体表面的三维坐标。

1.2 三维点云数据的特点三维点云数据具有以下特点:- 高密度:能够提供物体表面的高密度采样,精确反映物体的细节。

- 无序性:点云数据中的点是无序排列的,没有固定的组织结构。

- 大数据量:由于高密度采样,点云数据通常包含大量的点,数据量庞大。

- 多维度:除了三维坐标信息,点云数据还可以包含颜色、强度、法线等多维度信息。

二、形状特征提取的重要性形状特征提取是从三维点云数据中识别和提取出能够代表物体形状的关键信息。

这些特征对于物体识别、分类、建模等任务至关重要。

有效的形状特征提取能够减少数据处理的复杂性,提高算法的效率和准确性。

2.1 形状特征提取的应用场景形状特征提取在多个领域有着广泛的应用,包括:- 物体识别:通过比较物体的形状特征来识别和分类不同的物体。

- 机器人导航:提取环境中的障碍物形状特征,帮助机器人进行路径规划。

- 医学影像分析:从医学扫描数据中提取形状特征,辅助疾病诊断和手术规划。

- 文物保护:提取文物的形状特征,用于文物的数字化存档和修复。

基于三维点云模型的特征线提取算法

基于三维点云模型的特征线提取算法
s h a r p a n d n o n — s h a p r f e a t u r e p o i nt s, t h e e x t r a c t e d f e a t u r e p o i n t s we r e r e l a t i v e t o p e r s p e c t i v e,o r f e a t u r e p o i nt s we r e n’ t c o n ne c t — e d. Fi r s t ,t h i s a l g o it r hm c o nd uc t e d d i s c r e t e Ga us s i a n ma p f o r p o i nt c l o ud d a t a,a nd c l us t e r e d t he s e ma p p i n g p o i nt s e t s . The n i t

北京 1 0 0 8 7 5 )
倩 , 耿 国华 , 周 明 全 ,赵 璐 璐 , 李 姬 俊 男
( 1 .西北 大学 信 息科 学与技 术 学院 计 算机 系, 西安 7 1 0 1 2 7 ; 2 .北京 师 范大 学 信 息科 学与技 术 学院计 算机 系 ,

要 :针对 以往 算法存 在无 法 区分 尖锐 和 非尖锐 特征 点 、 提取 的特 征 点与视 角有 关、 特征 点 未连 线等 问题 , 提
出一种基 于高斯 映射 和 曲率值 分析 的 三维 点云模 型尖 锐特 征 线提 取 算 法 。该 算法 先进 行 点 云数 据 点 的 离散 高
斯 映射 , 并将 映射 点 集聚类 ; 然后使 用 自适应 迭代过 程得 到 两 个或 多个面 的相 交线 上 曲率 值 和 法 向量发 生 突变

三维模型检索相关的特征提取和语义研究

三维模型检索相关的特征提取和语义研究
Ke ywor ds Fe tr Se n is 3D d l 3D d lr t e a au e ma tc mo e mo e er v l i
线部分和离线部分。在线部分 与用 户交互 , 用户 可 以浏览 数据
0 引 言
随 着 i维 扫 描 技 术 以 及 三 维 建 模 软 硬 件 的 不 断 发 展 成 熟 ,
Mn l 距 DXy=∑ a an 离:(, ht a )
l≤ i n 1≤ , n ≤ ≤
2 1 形状 以及相 似性计算 方 法 .
2 11 形 状 . .
形状是 三维模 型最重要的特性 , 与颜色 、 纹理相 比能够更细
致地描述模 型。而且形状是无量纲的 , 任何旋转 , 平移都不改变 其特性。从整个三维模 型的特征 中计算 形状模 型 , 提供 全局信
息如面积 、 体积 、 周长 、 半径等 。既不需 要初始分 割步骤也 不需
连通分量上的点归为一类 , 最终得 到原顶点 集 的一 个分类集
合, 即商集 。将商集 中的点根据原有 模型点 间的邻接 关系连接 起来 , 就得 到原有模 型的一个骨架 。骨架 图法 即首先计算 出 J 模型的骨架节点 , 然后通过各节点构造 出相应的骨架 图, 通过 中 轴线更简洁地再现三维几何 的形状及 拓扑变化 , 是一个有 向 这
库, 通过 接 口给服 务器发送一 个三维请求 , 系统接 收查询模 型 , 并与所有相似模型的特征值 比较 。离线部分提取模型特征并计 算三维模型的形 状索引以及相似度。其 中特征提取和相似性匹 配是决定检索结果的重要步骤。
使得 三维模 型的创建过程 变得 越来越 容易 , 产生 了越来越 多的 j 模 型库 , 维 为用 户 实现 资源 共 享 提 供 了更 多 的便 利 条 件 , 时 同 涉及到的领域 也 越 来越 广 , 比如工 业 设计 、 虚拟 现 实 、 A C D应 用、 计算机视觉 、 游戏 产业 和医疗 等… , 具有 广阔 的应用 前景 。 其 中有专 门针对特定领域 的数据库 : 国国家癌症 研究所建 立 美 的 N I I3 C S D模 型库 , D 此模 型库拥 有 4 00 0个模 型 ; 国 0 0 美 MD L信息系统有 限 公 司的化 学 品三 维结 构 A D3 MD C 一D L模 型 库 J此 数 据 库 拥 有 3 000个 模 型 ; 常 用 的 是 美 国普 林 斯 顿 , 0 0 最 大学建立的三维模型数据库 ( S ) , 数据库拥 有 6 0 PB 此 000个 模型 , 是通用模 型库 。针对这种三维模 型数量迅速增加 的现象 ,

三维模型检索中的特征提取方法

三维模型检索中的特征提取方法
桴 圣 佰 思 乏
三维模型楦索 巾的特征 提取方法
海南 大学信 息科 学技 术 学院 潘 萍
[ 摘 要] 三维模 型检 索的关键 问题是如何 有效地提取 三维模型 的特 征。本文在 查阅 了国内外大量有关三 维模 型检 索文献的基础 上, 对三维模型的特征提 取方法进 行 了研 究, 总结了当前存在的特征提取算法 , 并对其进行 了分析与比较 。 [ 关键词] 三维模型 检 索 特征提取
系进行归一化 预处理 , 因此 该算法对三维模 型网格细分和 网格简化 的 鲁 棒性较差 。此 外 , 由于互 联网多数三维模 型通常是退化或 松散 的多 边形 集合 , 以应用这种方法有很大 的局限性。 所 另一种 函数分析 方法是球 面调和分析 , 算法也被称 为单位球面 该 上 的二维傅立 叶分析 , 其算 法思想是 : 先建立球 面函数 , 然后 对球面 函 数 进行快速球面调和变换 。V ai首先将球面调和分 析引入到三维模 r c n 型特征 提取领 域 , 出了旋转 相关特 征描述 符。K zdn改进 了该方 提 ah a 法 , 其与 旋转无 关 , 使 具体 过程如 下 : 先将 三维模 型体 素化为 6 首 4X 4 6 6 × 个体单元 , 整模 型位置使其重心位于 网格 中心 , 4 调 以确保体素模 型后有一 个半径 为 3 2的外包 围球刚好覆 盖该模型 。以网格 的中心为 球心, 使用半 径分别为 1 2 … ,2 同心球将 网格分解成 3 个球面 函 ,, 3的 2 数, 然后对 每个球 面函数进行 球面调 和变换 , 将其分 解成 1 个 频率 由 6 低 到高的球面调和 函数 的和。 由于相对于旋转 , 球面调 和函数 其 L 范 2 数并没有 改变 , 因此对 每个球 面函数定 义 1 个球 面调和 函数 的 L 范 6 2 数, 以此组成三维模 型的 3 ×1 特征向量矩阵 。矩阵元素 (, 值表示 2 6 ij ) 球 面调和 函数的 L 范数 , 中 i 2 其 表示半 径为 i 的球面 函数 ,表示 第 j j 个 球 面调 和 函数 。两个 模型 相似 度计算 较简 单 , 直接利 用欧 几里 德距 离。此算法的一个显著的优点是不用进行三维模型预处理就能具有很 好 的匹配性能。但是 , 该算法的使用有一个前提 : 三维模型 中不能有洞 且 不能有悬垂 的部分 , 这也是球面调 和分析算法使用范围的一个限制。 此外 , 小波变换也被用来描述三维模型的特征 , 小波分析在 图像等 领 域具有广泛的应用 , 它是傅立叶变换的一个扩展 , 也是一种多尺度 的 函数分 析 , 它适 用于分 层表示及 比较 , 具有 良好的 时间和空 间分辨 并 率 。在三 维模型检索 领域 中 ,au t P qe等使 用 了小波 变换进行 三维模型 的几何 特征提取 。但 由于这一 特征提取 算法没 有进行规 则 的采样信 号, 而是从频域角度分析三维模型 , 因此三维模型特征提取之前 的预处 理 过程会 比较复杂 , 并且对三维模型的噪声 、 旋转变换和 网格简化细分 的鲁棒性较差 , 此外 , 由于三维模型 的表示 方法 不统一 , 也增加 了将 这 小 波变换应用 到三维模 型检索 的难度 。

一种三维模型特征提取与压缩算法

一种三维模型特征提取与压缩算法
第2 卷 第 3 9 期 2 年 9 0 1 0 月
成 都 大 学 学 报( 自然 科 学 版) Junl f hnd nvriyNtr l cec dto) ora egu iest ( ua Sine iin oC U a E
V_129 o . N O. 3 Se p. 201 0
对 于三维模 型检 索 , 征 提取 是 整 个 检 索 系 统 特 最 主要 和关键 的 问题 . 常 , 特征 提取 有两 个基 本 通 对 要求 : 一个 是提 取 的特征 要足够 区分 各个 三 维模 型 ,
要 实 现三维 模 型 的检索 ,首先 要把模 型进 行参 数化处 理 ,而参 数化 的三维模 型必 然要用 到很 多变 量参数 来表 示 .变量 太多 ,会增加 分析 问题 的难 度 与复杂 性 ,增加 计算 的工 作量 ,从 而使检 索 的速度
文章编号:0 4— 4 2 2 1 )3— 2 5一 4 10 5 2 (0 0 0 0 4 o

种 三 维 模 型 特 征 提 取 与压 缩 算 法
刘 作 军
( 阴工 学院 计 算机 工程 学院 , 苏 淮安 淮 江 230 ) 203

要: 特征提取是三 维模型检 索最主要 的问题 , 提取 的特征决定检 索系统 的性 能和效率 , 如何对提取 的特征
量所 反 映 的信 息 .这样 做 既节省 存储 和后续计 算索的性 能 .本 文采 用 主元分 析 方法实 现该 功能 ,主元 分析
是 把 原来多 个变 量转 化 为少数 几个综 合指 标 的一种 统计 分 析 方 法 ,从 数 学 角 度 看 是 一 种 降 维 处 理 技
术.
征提取和压缩算法 , 该算法能同时确保三维模型检 索的性能和速度 .

三维人脸特征提取方法

三维人脸特征提取方法

SW:总类内离散度矩阵

2、当采用主成分分析方法提取人脸特征时, 人脸图像的局部特征往往反映了人脸的内 在特性,对分类具有重要作用,但是主成 分分析是对人脸图像特性的一种整体统计 方法,图像中的像素占有了同等的地位, 对于人脸特征如嘴巴,鼻子,眼睛等特征 没有强调其重要性。 3、PCA方法是一种离线计算方法,训练库 中添加新的训练样本,要重新计算特征向 量,花费时间长。
两大优点

1、消除了模式样本的相关性 2、实现了样本的以所有样本的最优重 建为目的,并没有利用样本之间的类别信 息,因此就分类角度而言,PCA提取的特征 不一定对分类有益。(fisher线性判别是以 样本的最优可分为目标的监督子空间方法)
W0
1 Sw (m1 m2 ) 1 Sw (m1 m2 )

思路:寻找正交矩阵A使得A对x的变换得到 的y的协方差矩阵Cy为对角矩阵
设x为n维的粗特征 y为m维的经加工后的特征 则线性变换的关系为:y=Ax
K-L变换
由λ的N阶多项式|λI-Cx|=0,求矩阵Cx的特征值 λ0, λ1, …, λN-1 求矩阵Cx的N个特征向量A0, A1, …, AN-1 (CxAi=λi Ai, i=0, 1, …, N-1) 将A0, A1, …, AN-1归一化,即令<Ai, Ai>=1, i=0,1,… N-1 由归一化的向量A0, A1, …, AN-1构成正交矩阵A, 即A=[A0, A1, …, AN-1]T 由y=Ax实现对信号x的K-L变换,此时y的协方 差矩阵Cy为对角阵
主成分分析法
c00 c01 c c11 10 Cx E x x x x T cN 10 cN 11 c0 N 1 c1N 1 cN 1N 1

三维模型检索中若干特征提取方法的研究与应用

三维模型检索中若干特征提取方法的研究与应用

Abstract
With the development of 3D model acquisition, modeling methods, and hardware technology, 3D models are more and more widely used in many areas. Not only increasing number of 3D models are produced, did the quantity and scale of 3D model databases. Since constructing a new 3D model is a time-expending task as well as a energy-consuming job, it becomes more and more important to reuse the existing 3D models. In order to fully make use of the existing model resources, and find the models that one needs accurately and efficiently, the research on building the 3D model search engine is an urgent issue. A complete 3D model retrieval system typically includes feature extraction, similarity matching, index structure, and query interface. Among them, feature extraction is the most important for the 3D model retrieval. Hence 3D model feature extraction is the key technology in 3D model retrieval, and it is also the focus of this paper. The main job of this paper is to research and implement the technology of 3D model feature extraction, the innovation is that it proposes and implements three new methods of feature extraction: 1. The first method proposed in this paper is a 3D model geometric shape matching based on 2D projective point sets. It is different from the method of Min which compared the 3D shapes based on 2D contour map, also different from the means of Loffer which used the technology of of 2D image retrieval. This method compares the 3D shapes by measuring the statistical characteristic of 2D projective point sets, and it has low complexity. It is the first innovation of this paper. 2. Make use of multi-feature weighted distance to match the 3D models. Combine two characteristics, which is: the boundary feature of 2D projective point sets the former method had extracted, and the vertex density of triangle mesh of 3D models. The technology of the multi-feature weighted distance combining 2D boundary feature with 3D vertex density is the second innovation of this paper. 3. Introduce the curvature of discrete points into the 3D models matching. Extract the boundary conture of 2D projective point sets, compute the feature which is the product of the two: the curvature of discrete points on the boundary conture, and the distance between these points and

SolidWorks建模特征的自动提取与优化技术

SolidWorks建模特征的自动提取与优化技术

SolidWorks建模特征的自动提取与优化技术SolidWorks是一种强大的计算机辅助设计(CAD)软件,广泛应用于机械工程和制造业。

在设计产品或零件时,SolidWorks的建模特征起着关键作用。

建模特征是定义对象形状的基本构建单元,如孔、凸台、切削特性等。

但是,在大型复杂模型中,手动提取和优化建模特征可能非常耗时且容易出错。

因此,开发一种自动提取与优化建模特征的技术对于提高设计效率和准确性至关重要。

自动提取建模特征是指通过分析已有几何形状和边界条件,从中自动识别并提取关键的建模特征。

这种技术可以大大节省时间和精力,特别是在复杂模型中。

SolidWorks在自动提取方面提供了一些功能,例如自动识别孔和凸台等基本特征,但在处理更复杂的特征时仍存在一些限制。

为了进一步优化自动提取建模特征的准确性和效率,可以采用以下方法:首先,利用参数化建模技术。

通过将设计参数化,可以创建可重复使用的模型,从而简化模型的构建和修改。

参数化建模技术可以减少手动操作,提高建模的一致性。

在自动提取建模特征时,参数化建模技术可以准确地识别并提取不同形状和尺寸的特征。

其次,采用几何分析和形状识别算法。

几何分析可以通过对模型进行三维形状的测量和分析,自动提取出具有代表性的特征。

通过将测量的几何特征与现有的形状数据库进行比较,并应用形状识别算法,可以有效地识别出建模特征。

形状识别算法可以通过对一系列形状特征进行匹配和比对,找到最佳的匹配结果。

另外,应用机器学习和人工智能技术。

机器学习和人工智能技术可以通过训练模型来分析和理解建模特征的模式和属性,并自动提取和优化建模特征。

通过对大量数据进行学习和模式识别,机器学习和人工智能技术可以更准确地提取和优化建模特征。

此外,采用反馈机制和迭代优化算法,可以不断改进自动提取和优化建模特征的准确性和效率。

在优化建模特征方面,可以考虑以下几个方面:首先,考虑设计目标和约束条件。

在提取和优化建模特征时,应该将设计目标和约束条件纳入考虑。

一种三维模型特征提取与压缩算法

一种三维模型特征提取与压缩算法

一种三维模型特征提取与压缩算法刘作军【摘要】特征提取是三维模型检索最主要的问题,提取的特征决定检索系统的性能和效率,如何对提取的特征进行有效压缩成为保证性能的关键.首先采用透视投影的方法把预处理后的模型从三维空间转换成二维图像,然后对图像进行两次一维傅立叶变换转换到频域,并对频域采样得到的高维向量进行有效压缩.算法解决了特征信息量大导致速度低下和特征信息量小导致性能低下的矛盾.实验结果表明,该算法能在速度和性能上同时取得较好的效果.【期刊名称】《成都大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2010(029)003【总页数】5页(P245-248,252)【关键词】预处理;透视投影;傅立叶变换;压缩【作者】刘作军【作者单位】淮阴工学院计算机工程学院,江苏,淮安,223003【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言近些年来,随着图像技术、三维图形建模技术以及三维数据获取技术的发展,出现了越来越多的三维模型.三维的模型包含的数据量远远多于二维图形,其设计费时费力.同时,网络技术的发展也使研究者的思路发生了巨大变化,以前设计模型时考虑的是如何构造三维模型,现在则是考虑如何去寻找现有的三维模型资源,以及如何利用现有的三维模型构建新的三维模型,这种基于模型的设计使得产品设计变得更加容易和快捷[1].因此,如何迅速检索到所需要的三维模型成为继文本、图像、音频和视频检索之后的又一个热门研究领域[2,3].对于三维模型检索,特征提取是整个检索系统最主要和关键的问题.通常,对特征提取有两个基本要求:一个是提取的特征要足够区分各个三维模型,保证较高的性能;二是特征信息量不能太大,否则检索速度会很低.这两个要求是相互制约的,效率和速度很难同时满足,这也是三维模型检索一直以来难以解决的问题[4].基于此,本文提出一种三维模型特征提取和压缩算法,该算法能同时确保三维模型检索的性能和速度.1 预处理通常,三维模型所包含的信息自由度很高,其空间位置、尺寸和方位等信息都具有不确定性.用户在进行模型检索的时候,提供的模型的坐标系很有可能与数据库中的模型坐标系不一致,例如,示例模型和数据库中的模型在坐标系中的位置不同,或尺寸不一致,或对于坐标系旋转的角度不同.如果不做处理直接比较则很可能是相同的模型却被检索系统视为不同的模型而影响检索的准确性[5,6],因此,在提取特征前需要对三维模型做预处理.1.1 预处理思路要实现三维模型的检索,首先要把模型进行参数化处理,而参数化的三维模型必然要用到很多变量参数来表示.变量太多,会增加分析问题的难度与复杂性,增加计算的工作量,从而使检索的速度大大下降.并且多个变量之间又有一定的相关关系.因此,在各个变量之间相关关系研究的基础上,尽量用较少的新变量代替原来较多的变量,并使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息.这样做既节省存储和后续计算处理的开销,同时,还能保证计算的速率与检索的性能.本文采用主元分析方法实现该功能,主元分析是把原来多个变量转化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度看是一种降维处理技术.1.2 预处理步骤假设 p个因变量,y1,y2,…,yp,构成线性方程组(见式1),每个方程分别由自变量x1,x2,…,xm,构成,m是自变量的个数,小于 p,xi是均值为“0”,标准差为“1”的标准变量.方程组(1)也可以表示成矩阵的形式,在这个数学模型中,X为因子变量,A为载荷矩阵.根据矩阵方程组计算的协方差矩阵S为,式中,D为e的协方差矩阵.由于 X是标准化的,所以协方差矩阵就是相关系数矩阵R,αij的绝对值越大,则组合向量zi与原向量xi的关系越强.通过坐标变换方法把原来的p个相关变量yi做线性变换,可转换成不相关的变量zi,这里,z1是y1,y2,…,yp所有线性组合中方差最大的,其综合原有变量y1,y2,y3,…,yp 的能力最强,是第一主成分,z2,z3的方差依此递减,分别是第二~~和第三等主成分.我们首先设R=AA′,同时求出R的p个特征值λk以及对应的特征向量βk=(βk1,βk2, βk3,…,βkp)′,k=1,2,3,…,p.由式(6)可以计算出载荷矩阵的解,由于分析的目的是减少变量个数,因此,在计算载荷矩阵时,一般不选取所有特征值,而只选取前m个特征值和对应的特征向量,得到具有 m个公共变量的载荷矩阵,经主元分析变换,三维模型顶点分布最广泛的方向处于第一主轴上,是第一主成分,顶点分布次广泛的方向处于第二主轴上,是第二主成分,依此类推,得到第三主成分.这样就使模型分布最广泛的方向都分布在X,Y,Z三个坐标轴上.该方法使模型在平移、旋转和比例上都实现了归一化,由于提取的是模型的主要成分,从而提高了模型处理的计算速度.2 特征提取与向量压缩特征提取与压缩是三维模型检索算法最重要和最关键的部分,其直接关系到检索的性能与速度[7-10].2.1 透视投影预处理后的三维模型的重心调整到三维坐标系的原点,模型顶点分布最广泛的3个方向分别调整到三维坐标系的3个主坐标轴方向,同时实现了模型的尺寸归一化、坐标比例归一化和旋转归一化,预处理调整后的效果如图1(a)所示.为了获取三维模型的特征,我们首先把模型从几个方向透视投影,使观察点看到的信息量尽可能大而又不丢失模型表面的信息,同时在姿态调整的基础上用一个正四面体包围该模型(见图1(b)).正四面体和三维坐标系的3个坐标轴有6个交点,分别是K、L、M、K′、L′、M′,其中,K、L、M是正四面体与3个坐标轴正向的交点,K′、L′、M′是正四面体和3个坐标轴负向的交点.把这6个交点作为透视投影的视点,则6个视点都取自于模型信息量分布最广泛的方向.投影后图像上每个点的属性值是与该图像平面垂直方向上的点与观测点的最近距离,即图像上点(a,b)的属性值是f(a,b), 图1 透视投影变换示意图其中,A是点(a,b)到垂直于平面的方向上模型表面点的最短距离,B是点到图像中心的距离,这样得到的图像是一幅N×N大小的距离图像,投影点属性包含了投影点和三维模型的空间距离信息.由此,经过6个视点方向的透视投影得到6幅距离图像,实现了模型从三维空间到二维空间的转换.2.2 特征提取因为本文的透视投影是把模型三角片的顶点进行投影得到的点集,所以我们采用离散的傅立叶变换提取模型特征.但直接进行傅立叶变换,时间复杂度是O(M2N2),这样计算量会相对比较大.为了降低计算的时间复杂度以提高计算的速度,我们把傅立叶变换转化为两次一维傅立叶变换,降维后的傅立叶变换为,由式(10)可见,降维后傅立叶变换的计算时间复杂度为O(M×N×(M+N)),比直接进行傅立叶变换的时间复杂度要低得多.经过傅立叶变换后,再进一步把透视投影图像转换成6幅M×N大小的频域能量分布图像,从而在频域提取模型的向量特征,同时,参考文献[11]取图像的1/8低频区域,6幅图像生成的特征向量的维数是6×(64/8)×(64/8)=384,得到的特征向量形式如下,其中,vixy表示第i幅图像频率变量分别为x、y时的能量值.2.3 向量压缩目前,提取特征向量的方法存在两大问题:一是低频采样必然会丢失大量的信息,检索的性能会降低;二是生成的向量特征维数依然很高,检索速度也会降低[11].因此,我们考虑把每一幅图像在频域直接提取高维向量,然后把高维向量进行有效压缩,每一幅图像的高维向量压缩成一维,同时确保一维向量具有最大的可区分度.具体的方法是把高维向量投影到一条直线上.我们利用 Fisher判别准则方法[12]寻找这样一条直线,使得在这条直线上特征向量投影的区分度最好.取一个样本集合 X,包含 N个d维样本向量, x1,x2,…,xN,其中,N1个是满意模型类的样本,记为 X1,N2个是不满意模型样本,记为 X2.若对 xn的分量做线性组合,可以得到标量 yn,这样就得到N个一维样本yn组成的集合,并可分为两个子集 X1和 X2.从几何上看,如果‖w‖=1,则每个yn就是相对应的xn到方向为w的直线上的投影.实际上,w的绝对值无关紧要,重要的是w的方向,其方向不同,将使样本投影后的可分离程度不同,从而直接影响识别效果.利用Fisher判别准则降维方法可以得到w*,式中:mi是满意模型样本均值向量=1,2;S-1w是总类内离散度矩阵Sw的逆矩阵,Sw= S1+S2;Si是样本类内离散度矩阵mi)(x-mi)T,i=1,2.w*就是使Fisher准则函数取极大值时的解,也就是高维空间X到一维空间Y的最好投影方向.有了投影方向w*就可以把高维样本xn映射成一维向量yn.每一幅图像的特征向量映射成一维向量,每一个三维模型的6幅图像特征向量组合成一个三维模型的6维特征向量(v0,v1,v2,v3,v4,v5),这样就可保证信息不缺失,既确保了系统检索的性能又能确保系统检索的速度. i3 实验验证为了测试本文提出的算法的性能,我们将获取的特征向量送入神经网络实现模型的检索.实验时,我们从数据库中选择3类模型对算法进行测试,这3类模型分别是桌子模型、兔子模型、灯具模型.我们选择这3类模型是因为数据库中这类模型数量都比较大、种类比较多、相近和相似模型多,可以很好地测试算法的性能.3.1 实验结果下面仅仅给出用桌子模型进行测试的实验结果(见图2),其他模型检索结果与此类似. 图2展示了检索给出的示例模型和检索的实验结果,结果按相似度高低排序.通过检索结果可以看出检索的性能.图2 模型检索结果表1给出了实验中算法运行所需要的时间,通过时间分析可以看出系统检索的速度. 表2 模型检索时间预处理/s 特征提取和压缩/s 模型检索/s 总时间/s 0.007 0.010 0.009 0.0263.2 实验分析从图2的检索结果和表1的检索速度可以看出,本算法在具有较高检索性能的同时还具有较低的时间复杂度,解决了检索性能和检索速度的矛盾,实现了三维模型的高速检索.也就是说,本文所提出的提取模型高维向量特征的方法保证了检索性能,同时进一步把特征压缩后提高了检索的速度,且对性能的影响不是很大.实验结果表明该算法取得了较好的效果.参考文献:[1]Lu Hanqing,K ong Weixin,Liao Ming,et al.A Review of Content-Based Parsing and Retrieving for Image and Video[J].Acta AutomaticSilica,2009,21(1):56-69.[2]Yang Yubin.Research and Applications on Key Techniques of Content-Based Image Retrieval[D].Nanjing:Nanjing University, 2008:77-83.[3]Funkhouser T,Min P,Kazhdan M.Search Engine for3D Models [J].ACM Transactions on Graphics,2003,22(1):83-105.[4]Neal J,Shapiro G.Symbolic Representation for3D Object Feature Detection[C]//Proceeding of International Conference PatternRecognition.Barcelona:IEEE Press,2007:1221-1224.[5]潘翔,张三元,张引,等.一种基于拓扑连接图的三维模型检索方法[J].计算机学报,2008,27(9):1250-1257.[6]潘红,吴飞,庄越挺.基于深度加权法向映射的三维模型检索[J].计算机辅助设计与图形学报,2007,17(2): 247-252.[7]刘一.基于内容的三维模型比较与检索算法研究[D].北京:北京大学,2008.[8]崔晨.三维模型检索中关键技术的研究[J].计算机辅助设计与图形学报,2009,10(21):48-53.[9]章志勇.三维模型几何相似性比较的研究[D].杭州:浙江大学,2009.[10]Zhang C,Chen T.Efficient Feature Extraction for2D/3D Objects in Mesh Representation[C]//Proceeding of IEEE International Conference on Image Processing.Greece:IEEE Press, 2009:935-938.[11]贺巍,覃征,周婧.一种基于视点距离的三维模型特征提取算法[J].小型微型计算机系统,2009,8(32):33 -39.[12]边肇祺,张学工.模式识别[M].北京:清华大学出版社, 2007:31-43.。

三维模型特征提取算法

三维模型特征提取算法

三维模型特征提取算法一、特征提取需求由来虚拟装配在CAD建模领域使用广泛,Solidworks、Pro/E、UG等都有自己的零件装配程序模块,但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。

比如:Solidworks创建一个简单的零件直接用Pro/E打开会丢失很多模型拓扑信息。

STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件,常用CAD软件都能打开。

STL文件是一种简单数据格式,其中只记录了模型的顶点和法向量(数据格式下一节具体介绍),大多数CAD软件支持STL文件格式的零件输出。

然而,无论何种CAD软件打开STL文件之后,都难以读取模型的特征信息,甚至连模型的一个表面都选不中。

在这种情况下,如果我们想把一大堆的STL格式模型,加载到某款CAD软件中进行装配,可能性几乎为零。

在这种情况下,出现了对提取模型拓扑信息的需求。

下面将详细介绍这种方法,并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子,供大家参考。

二、基本概念三角形是三维引擎的基本绘制图元。

任意一个三角形包括三个顶点和一个法向量(三个顶点和一个法向量确定了一个最小单位的表面),无论是什么样子的三维模型都可以分解成三角形的组合。

一个三维模型上的三角形并非独立存在,它们是有相互关系的,这些关系主要体现在两方面:(1)邻接关系(共边、共顶点)。

(2)归一化法向量之间的夹角关系(法向量相等、法向量共面等等)。

通过上述关系可以把三角形归类,从而组成不同的曲面。

下面以平面和柱面为例对三角形组成的曲面进行介绍。

定义一:模型中任意两个三角形存在公共边,则称两个三角形紧邻。

定义二:模型中任意两个三角形存在公共顶点,则称两个三角形邻接。

定义三:如果存在一组三角形它们具有邻接关系(紧邻、邻接)并且归一化法向量全等则这一组三角形在同一个平面上。

定义四:如果存在一组三角形它们具有邻接关系(紧邻、邻接)并且归一化法向量处于某个平面上则这组三角形处在同一个柱面上。

定义五:归一化法向量,满足公式:关于其他形状的定义大家可以自己总结(如球面、圆柱面、圆锥面等等),这里只给出平面和一般柱面(多面体、圆锥面、圆柱面都是柱面)的定义。

基于小波变换三维模型特征提取技术

基于小波变换三维模型特征提取技术

3.2 光线投射算法
上面两种方法都没有根本上解决球面函数定义的二义性问题,并且,改 进的光线投射算法虽然减轻了出现二义性的几率,但同时带来了新的不稳 定性。当引入的同心球面数增大时,三维模型的表面受到噪声因素影响, 在不同的球面之间跳跃的几率也同样开始增大,如下图所示。
左图中红色的圆环代表一个球状三维模型的表面,我们可以看到,全部 的模型表面均分布在最外层球面内。这样经过球面调和变换后,该模型所 有的能量均包含在这层球面内,其它球面对应的能量为零。右图所示带有 一个突起噪声的球状三维模型,可以看出,最外层球面内分布的模型表面 只占很小一部分,绝大部分模型的表面分布在次外层球面内这样,经过球 面调和变换后最外层球面只包含了很小一部分能量,模型的绝大部分能量



三维模型特征提取算法


综合实验及可视化实验平台
3. 三维模型特征提取算法
3.1 球面调和变换算法 3.2 光线投射算法 3.3 小波变换算法
3.1 球面调和变换算法[12]

将S2Kit从UNIX工作站上向Windows平台上移植,把相应的动态链接 库同开发环境结合起来。
[12] 刑玉辉,几种重要的三维模型特征提取方法实现研究. 吉林大学硕士学位论文, 2006年6月.
3.2 光线投射算法
G. Burel等在文献[15]中提出了光线投射方法。光线投射算法沿等经度, 等纬度方向从模型重心发射出一组射线:
[15] G. Burel, H. Henocq, “Three-dimensional invariants and their application to object recognition,” Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22.

三维模型骨架提取算法研究与实现

三维模型骨架提取算法研究与实现

背景
随着三维模型处理技术的不断发展,三维模型骨架提取算法的研究也取得了 一定的进展。然而,现有的算法存在一些问题和挑战,如计算量大、实时性差、 对复杂结构处理能力不足等。因此,研究更为高效和可靠的三维模型骨架提取算 法显得尤为重要。
提取算法
本次演示提出了一种基于距离变换的三维模型骨架提取算法。该算法首先对 三维模型进行距离变换,得到每个点的最小距离值,并确定这些值对应的特征点。 然后,通过这些特征点,运用分形维数法计算出骨架的形状和结构。
实验设计与结果
为了验证本次演示提出的方法,我们进行了大量实验。首先,我们收集了一 个包含多种三维CAD模型的数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们 训练了卷积神经网络模型,用于提取三维CAD模型的形状特征。
ห้องสมุดไป่ตู้
在特征提取阶段,我们比较了不同的卷积神经网络架构,如VGG、ResNet和 U-Net,以选择最佳的网络结构。同时,我们还研究了不同的表面分割策略对特 征提取效果的影响。在特征检索阶段,我们采用余弦相似度算法对特征向量进行 匹配,并比较了不同图割算法对检索准确率的影响。
2、实验流程及数据处理方法
实验中采用了本次演示提出的基于距离变换的三维模型骨架提取算法,对各 个数据集进行骨架提取。在实验过程中,针对不同类型的数据集,根据其特点和 难点,适当地调整了算法参数,以获得最佳的性能表现。
3、实验结果及分析
通过对比和分析实验结果,我们发现本次演示提出的算法在处理多种类型的 数据集时,均能获得较好的性能表现。在计算效率和准确率方面,该算法也具有 一定的优势。实验结果证明了该算法的有效性和可靠性。
三维模型骨架提取算法研究与 实现
01 引言
03 提取算法 05 结论与展望

metashape原理

metashape原理

metashape原理介绍Metashape是一种基于图像处理和计算机视觉技术的软件,用于生成高质量的三维模型和地理信息系统(GIS)数据。

它被广泛应用于航空摄影、地质勘探、建筑测量等领域。

本文将深入探讨Metashape的原理,包括图像匹配、点云生成、模型重建等关键步骤。

图像匹配在Metashape中,图像匹配是生成三维模型的第一步。

它通过寻找不同图像之间的共同特征点来建立它们之间的关联。

具体而言,图像匹配包括以下几个关键步骤:1.特征提取:Metashape使用特征提取算法(如SIFT、SURF等)来检测图像中的关键点和描述符。

这些特征点和描述符能够描述图像的局部特征,如角点、边缘等。

2.特征匹配:在特征提取后,Metashape会将不同图像中的特征点进行匹配。

它使用匹配算法(如FLANN、RANSAC等)来寻找相似的特征点对。

通过匹配这些特征点对,Metashape可以确定不同图像之间的对应关系。

3.图像对齐:匹配完成后,Metashape会根据特征点的对应关系来对齐不同图像。

它使用图像配准算法(如基于特征的配准、基于相位相关的配准等)来将图像对齐到同一个坐标系中。

通过图像对齐,Metashape可以减小不同图像之间的几何变换差异。

点云生成在图像匹配完成后,Metashape会根据匹配的特征点来生成点云数据。

点云是一种由大量离散的三维点组成的数据结构,可以表示物体的形状和表面特征。

点云生成包括以下几个关键步骤:1.稠密匹配:在点云生成之前,Metashape需要进行稠密匹配,即对图像中的像素点进行匹配。

它使用立体匹配算法(如Semi-Global Matching、Graph Cuts等)来计算每个像素点的深度值。

2.点云生成:通过稠密匹配得到的深度图像,Metashape可以生成点云数据。

它使用三角剖分算法(如Delaunay三角剖分)将深度图像中的像素点转换为三维点。

生成的点云可以表示物体的表面形状。

几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸

几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸

几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸几何特征量自动化提取算法是一种计算机辅助设计中非常重要
的算法。

它可以自动地从三维模型中提取出各种几何特征量,如长度、宽度、高度、面积、体积、直径、半径等等。

这些几何特征量是设计师进行设计分析、优化和制造的重要依据。

几何特征量自动化提取算法的计算过程主要包括以下几个步骤:
1. 数据导入:将三维模型数据导入到计算机中。

2. 几何特征量识别:通过算法自动识别模型中的各种几何特征量。

3. 几何特征量计算:根据识别出来的几何特征量,自动地进行计算。

4. 结果输出:将计算出来的几何特征量输出到计算机中,供设计师进行分析和优化。

几何特征量自动化提取算法在工程设计、制造和质量控制等方面都有着广泛的应用。

它可以大大提高设计效率和制造精度,还可以减少设计和制造过程中的错误率。

因此,它在现代工业生产中具有非常重要的地位。

- 1 -。

ENVI提取地形特征要素

ENVI提取地形特征要素

ENVI提取地形特征要素ENVI是一款专门用于遥感图像处理和分析的软件。

它提供了丰富的工具和功能,可以用于从卫星图像中提取地形特征要素。

在这篇文章中,我们将探讨如何使用ENVI进行地形特征要素提取。

首先,ENVI可以用来生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),也就是地形表面的三维模型。

生成DEM是提取地形特征要素的第一步。

ENVI提供了多种算法来生成DEM,包括基于光学影像的立体匹配算法、雷达影像的合成孔径雷达干涉测量等。

通过生成DEM,可以获得地形的高程信息,为后续的地形特征要素提取提供基础。

接下来,ENVI可以通过一系列的工具和算法来提取地形特征要素。

其中一种常用的特征要素是地表的山脊和河流。

ENVI提供了边缘检测算法,可以用来检测山脊和河流的边界。

通过对DEM进行边缘检测,可以得到地表上的山脊和河流的特征信息。

此外,ENVI还可以用来提取地表的斜坡和坡向。

斜坡是地表的倾斜程度,坡向是地表的倾斜方向。

这些信息对于地形分析和规划非常重要。

ENVI提供了坡度计算和坡向计算工具,可以通过DEM计算出地表的斜坡和坡向信息。

除了山脊、河流、斜坡和坡向之外,ENVI还可以提取其他地形特征要素,如谷底、高原和陡坡等。

通过结合上述的工具和算法,可以提取出更多的地形特征要素信息。

最后,ENVI还可以进行地形特征要素的可视化和分析。

提取出的地形特征要素可以通过ENVI的渲染和可视化功能进行展示和分析。

此外,ENVI还提供了一些其他的地形分析工具,如流动性分析、坡面指数计算和地形湿度指数计算等,可以进一步深入地进行地形特征要素的分析和研究。

总之,ENVI是一款强大的软件,可以用于提取地形特征要素。

通过生成DEM和使用一系列的工具和算法,可以从卫星图像中提取出地表的各种特征要素信息。

这些信息对于地理信息系统、土地利用规划和环境监测等领域都有着重要的应用价值。

三维多段线节点的三维坐标提取-概述说明以及解释

三维多段线节点的三维坐标提取-概述说明以及解释

三维多段线节点的三维坐标提取-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述三维多段线是计算机图形学中常用的表示三维曲线的方法之一。

它由一系列连续的线段组成,可以用来描述空间中的曲线路径。

在很多领域中,如建筑设计、汽车造型、航空航天等,对三维曲线的精确描述和处理是非常重要的。

然而,在实际应用中,我们通常只需要关注三维多段线的部分节点,而并不需要关注整个曲线的每一个细节。

节点可以被理解为三维多段线上的特定点,它们具有重要的几何和拓扑属性。

因此,提取三维多段线节点是对曲线进行分析和处理的关键步骤。

在本文中,我们将讨论如何从三维多段线中提取节点的三维坐标。

我们将介绍一种有效的方法,并探讨其应用和意义。

本文的目的在于帮助读者理解三维多段线节点的重要性,并提供一种可行的方法来获取这些节点的准确坐标。

首先,我们将对三维多段线的定义和特点进行详细介绍,以便读者对该概念有一个明确的认识。

然后,我们将强调节点的重要性,并说明为什么对节点的提取具有实际意义。

接下来,我们将介绍一种基于几何和拓扑属性的方法,用于从三维多段线中提取节点的三维坐标。

最后,在结论部分,我们将总结本文的主要内容,并讨论这种方法的应用和意义。

通过阅读本文,读者将能够了解三维多段线节点的重要性,掌握一种有效的提取方法,并认识到这种方法在实际应用中的价值。

此外,本文也为相关领域的研究者提供了有关三维多段线处理的参考和启示。

1.2文章结构文章结构部分的内容应该包括对整篇文章各个部分的简要介绍,以及每个部分之间的逻辑关系和衔接方式。

在这种情况下,可以这样写:文章结构部分的目的是向读者介绍整篇文章的结构和内容安排。

本文共分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分首先概述了三维多段线节点的问题,并指出了该问题的重要性和研究的背景。

接着介绍了文章的整体框架和组成部分。

最后明确了本文的目的,即提取三维多段线节点的三维坐标。

正文部分将详细探讨三维多段线的定义和特点,并重点讨论了三维多段线节点的重要性。

基于正视图的三维模型特征提取算法

基于正视图的三维模型特征提取算法
c l d a lv t n sd c mp s d i t e o c n rc c r l s Th u o e a t u e i o a in wi n e c o c n rc c r l s c lu ae a l n e e a i ,i e o o e n o a s t c n e ti i e . e s m ft l t d nf r to t a h c n e ti i e i a c l td. e o of c h i m hi c T e e e a i n d s r t r i b a n d fo t e d fe e c h li e s ms b t e t u c s i e c n e ti i l s h lv t e c i o s t i e r m h i r n e of t e att u ewe n wo s c e sv o c n rc c r e .Ex e i n a e u t o p o ud c p rme t l r s l s
Fe t r t a to g rt m o D o e s d 0 e a i n a u eEx r c i nAl o i h f r3 M d l Ba e n El v to
S UN i g ' GENG o h a , Tn , - Gu . u ZHOU i g q n M n . ua ( .n t ue f i aia o e h o o y Notwe t ies y X ’n7 0 6 ; 1 Is t t o V s l t nT c n l , r i u zi g h s Unv ri , i 1 0 9 t a
d sr e eatu eifr t no Dpoet n o i ieet i cu igf n,e ,ih,ertpadb t m. ahga - vlmae eci sh ltd omai f rjei srm s df rn e i ldn o tlf r tra,o n ot E c ryl e i g , b t i n o 2 o f x f v wsn r t g o e
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三维模型特征提取算法一、特征提取需求由来虚拟装配在CAD 建模领域使用广泛,Solidworks 、Pro/E、UG 等都有自己的零件装配程序模块,但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。

比如:Solidworks 创建一个简单的零件直接用Pro/E 打开会丢失很多模型拓扑信息。

STL 文件格式是通用的固体三维模型表示文件,常用CAD 软件都能打开。

STL 文件是一种简单数据格式,其中只记录了模型的顶点和法向量(数据格式下一节具体介绍),大多数CAD 软件支持STL 文件格式的零件输出。

然而,无论何种CAD 软件打开STL 文件之后,都难以读取模型的特征信息,甚至连模型的一个表面都选不中。

在这种情况下,如果我们想把一大堆的STL 格式模型,加载到某款CAD 软件中进行装配,可能性几乎为零。

在这种情况下,出现了对提取模型拓扑信息的需求。

下面将详细介绍这种方法,并给出在OSG 场景中提取一个齿轮面的例子,供大家二、基本概念三角形是三维引擎的基本绘制图元。

任意一个三角形包括三个顶点和一个法向量(三个顶点和一个法向量确定了一个最小单位的表面),无论是什么样子的三维模型都可以分解成三角形的组合。

一个三维模型上的三角形并非独立存在,它们是有相互关系的,这些关系主要体现在两方面:(1)邻接关系(共边、共顶点)。

(2)归一化法向量之间的夹角关系(法向量相等、法向量共面等等)。

通过上述关系可以把三角形归类,从而组成不同的曲面。

下面以平面和柱面为例对三角形组成的曲面进行介绍。

定义一:模型中任意两个三角形存在公共边,则称两个三角形紧邻。

定义二:模型中任意两个三角形存在公共顶点,则称两个三角形邻接。

定义三:如果存在一组三角形它们具有邻接关系(紧邻、邻接)并且归一化法向量全等则这一组三角形在同一个平面上。

定义四:如果存在一组三角形它们具有邻接关系(紧邻、邻接)并且归一化法向量处于某个平面上则这组三角形处在同一个柱面上。

定义五:归一化法向量,满足公式:关于其他形状的定义大家可以自己总结(如球面、圆柱面、圆锥面等等),这里只给出平面和一般柱面(多面体、圆锥面、圆柱面都是柱面)的定义。

下面给出一个平面获取的例子:粉红色区域为三角形组成的平面15 边形,法向量平行(归一化法向量相等)。

在图形中可以看到,在模型的所有三角形中可以确定这样一组三角形,它们共同组成了粉红色区域,即在粉红色区域上取任意三角形作为起始,搜索模型中所有三角形能够确定一组与起始三角形归一化法向量相等且相邻。

三、特征提取算法介绍为了简洁起见,在此只讨论“曲面提取”算法,关于拉伸凸台等算法大家可以自己去推算,其实有了表面提取算法其他特征的提取也并不复杂。

下面详细介绍这个算法。

算法定义:在模型的所有三角形中搜索满足邻接条件的、法向量满足特定数学方程的三角形集合。

(本定义只能满足归一化法向量)1、类定义如下:(1)定义一个三角形或多边形的边Edge {Vertext* v1;//边的第一个顶点Vertext* v2;//边的第二个顶点Triangle *owned_triangle; // 所属的三角形}(2)定义一个三角形Triangle{Vertex *v1;//三角形的第一个顶点Vertex *v2;//三角形的第二个顶点Vertex *v3;//三角形的第三个顶点Edgee1;//三角形的第一条边Edgee2;//三角形的第二条边Edgee3;//三角形的第三条边Normal *normal;//三角形的法向量Surface *owned_surface; // 所属的曲面(3)定义一个表面Surface {Vector<Triangle*> tri_buf;//一个表面包含的三角形集合Vector<Edge*> edge_buf;//一个表面包含的边(包含三角形的边//不一定是表面的边)}(4)Vector<Triangle> all_triangle_buf; //存储模型包含的所有三角形。

2、表面搜索算法表面搜索算法大致可以分为两个步骤:第一步,在模型包含的所有三角形中搜索符合相同数学方程的三角形。

第二步,判断搜索到的三角形是否有邻接关系,如果有添加到要搜索的表面,如果没有则抛弃。

Surface* buildSurface(Triangle*pSeed,Vector<Triangle>*all_triangle){Surface *surface = new Surface(); surface->addTriangle(pSeed);std::vector<Triangle*> buf;/* 查找所有符合法线相等条件的三角形*/for (unsigned int i=0; i< all_triangle.size(); i++){Triangle* tri = all_triangle) ;//判断两个向量是否满足特定方程,这一步尤为重要//isCo nsiste nt()方法可以重载多个以便分别求解平面、//柱面、球面等数学定义。

if (isConsistent (pSeed->getNormal(),tri->getNormal())&& tri->getOwnedSurface() == NULL){ buf.push_back(tri);}}//在符合法线相等的三角形中查找和平面邻接的三角形//找到的三角片虽然都符合同一个数学方程算法,但是//它们未必处在同一个曲面上(如两个曲面平行),所以//要进一步判定它们的邻接关系。

Triangle *tri = getAdjacencyTriangle(surface,&buf);for(;tri != NULL;){surface->addTriangle(tri); // 如果是邻接三角形则添加到曲面上surface->rebuild();//添加完三角形后需要重新构建平面//以便确定曲面的边tri = getAdjacencyTriangle(surface,&buf);// 本方法确定曲面的边和所有//符合特定数学方程三角形的//邻接关系。

}return surface;}四、STL 文件的表示格式本节将详细介绍STL 文件的格式。

以便于大家分析。

大家可以编制文件读取程序直接将STL 文件中Outer loop 关键字包含的顶点信息和Facet normal 关键字包含的法向量信息创建成第三节中介绍的Triangle 类。

然后,将Triangle 和法向量信息放到osg::Geometry 类中进而显示在osg::Viewer 中。

简洁起见,读取程序不再讨论。

1、介绍STL 是固体界面描述语言( Stereolithography Interface Language )的缩写,是一种快速成型标准。

任意表面的图元是三角形,三角形的法向量遵循逆时针轮廓方向2、关键字SolidFacetNormalOuterLoopVertexEndloopEndfacetEndsolid3、语法Solid [part name]Facet normal value value value Outer loopVertex value value value Vertex value value valueVertex value value valueEndloopEndfacetEndsolid [part name]4、正方体样例solidfacet normal 0.000000 1.000000 0.000000outer loopvertex 1.000000 1.000000 1.000000vertex 1.000000 1.000000 -1.000000vertex -1.000000 1.000000 -1.000000 endloopendfacetfacet normal 0.000000 1.000000 0.000000outer loopvertex -1.000000 1.000000 -1.000000 vertex -1.000000 1.000000 1.000000 endloop endfacetfacet normal 0.000000 0.000000 1.000000 outer loopvertex 1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 -1.000000 1.000000 endloopendfacetfacet normal 0.000000 0.000000 1.000000 outer loopvertex 1.000000 1.000000 1.000000vertex 1.000000 -1.000000 1.000000 endloopendfacet facet normal 1.000000 0.000000 0.000000outer loopvertex 1.000000 1.000000 1.000000vertex 1.000000 -1.000000 1.000000 vertex 1.000000 -1.000000 -1.000000 endloop endfacet facet normal 1.000000 0.000000 0.000000outer loopvertex 1.000000 1.000000 1.000000 vertex 1.000000 -1.000000 -1.000000 endloop endfacetfacet normal 0.000000 0.000000 -1.000000 outer loopvertex -1.000000 -1.000000 -1.000000 vertex 1.000000 1.000000 -1.000000vertex 1.000000 -1.000000 -1.000000 endloopendfacetfacet normal 0.000000 -1.000000 0.000000 outer loopvertex -1.000000 -1.000000 -1.000000 vertex 1.000000 -1.000000 -1.000000 vertex 1.000000 -1.000000 1.000000endfacet facet normal 0.000000 -1.000000 0.000000outer loopvertex -1.000000 -1.000000 -1.000000vertex 1.000000 -1.000000 1.000000 vertex -1.000000 -1.000000 1.000000 endloopendfacet facet normal -1.000000 0.000000 0.000000outer loopvertex -1.000000 -1.000000 -1.000000vertex -1.000000 -1.000000 1.000000 vertex -1.000000 1.000000 1.000000 endloop facet normal -1.000000 0.000000 0.000000 outer loopvertex -1.000000 -1.000000 -1.000000 vertex -1.000000 1.000000 1.000000 vertex -1.000000 1.000000 -1.000000 endloopendfacet facet normal 0.000000 0.000000 -1.000000 outer loopvertex -1.000000 -1.000000 -1.000000 vertex -1.000000 1.000000 -1.000000 vertex 1.000000 1.000000 -1.000000 endloopendfacet五、使用OSGConv对STL文件转换后的OSG文件格式在文件格式中我们只保留的顶点和法线向量定义部分,可以发现定点数正好是法线向量数的三倍( VertexArray Vec3Array 840 ,NormalArray Vec3Array 280 ),三个顶点(一个三角形)对应一个法线向量。

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