原创 netgen有限元網格生成和求解開源庫編譯

一、引言 Introduction NETGEN是一個二維/三維自動網格剖分工具,並且遵循LGPL開源協議。即可以作爲一個帶有用戶界面的單獨程序使用,也可以作爲C++的庫文件被其它程序鏈接。Netgen可以跨平臺,支持Unix/Lin

原创 cmake管理opencascade的實例

編譯opencascade的時候經常會遇到occt能夠編譯通過,但是sample編譯運行的時候總是出現各種各樣的問題,如果僅僅是用occt的幾何數據進行模型管理和處理的話,可以不用太關注sample的例子,這樣就可以用cmake裏方便的對

原创 Kinect驅動的人臉實時動畫

最近幾年,realtime的人臉動畫開始風聲水起,不少圖形圖像的研究者開始在這個領域不斷的在頂級會議siggraph和期刊tog上面發文章。 隨着kinect等廉價的三維數據採集設備的運用,以及其功能強大的人臉識別和動作識別的功能,極大的

原创 kinect臉部三維數據特徵點標籤語義詳細說明

很多零零碎碎的事情,導致很久沒寫blog了。face animation的demo做完了也快一個月了,是時候總結總結了。 Kinect獲得的標識點共用121個,其給的sdk裏面也給出了響應的標籤。如下圖: 但是這個說明點絕大部分是錯

原创 矩陣分解

Matrix Decompositions has a long history and generally centers around a set of known factorizations such as LU, QR, S

原创 壓縮感知的資源

轉自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7724360 一、引論與綜述 1  石光明,劉丹華,高大化,劉哲,林傑,王良君,壓縮感知理論及其研究進展,http://www

原创 vtk讀取obj文件和貼圖

vtk主要處理的是網格模型,對數據進行處理等,處理貼圖和材質,以及渲染就不怎樣了,不過既然用了這個平臺,那麼就儘量來完善一下吧。 學過計算機圖形學都知道,模型的顯示是通過建立網格模型,並且用參數化方法(常規渲染模型處理軟件,比如3dma

原创 opencascade讀取iges並用vtk離散的一些問題

最近抽時間在弄iges文件內容讀取的工作,然後將其離散化在vtk中可以顯示處理以及後續的一些工作,主要目的是識別CAD文件導出的模型,然後進行離散處理,方便後續的處理。離散工作比較簡單,opencascade裏面的brepmesh直接支持

原创 vtk基本數據結構與模型構建實例講解

VTK基本數據結構 前面介紹了基本的vtk實例,這篇blog將重點學習VTK的基本數據結構,瞭解這些數據結構,有助於我們寫出更有針對性的、更高效的可視化應用程序。 可視化數據的基本特點 我們的目的是要對數據進行可視化,因此有必要對可視化的

原创 圖形學領域的關鍵算法及源碼鏈接

很全很強大的圖形學相關的論文和源碼: Computer Graphics Research Software Helping you avoid re-inventing the wheel since 2009! Last up

原创 SVD分詞分類的思考

潛在語義索引(Latent Semantic Indexing)是一個嚴重依賴於SVD的算法,本文轉載自之前吳軍老師《數學之美》和參考文獻《機器學習中的數學》彙總。 ———————————— 在自然語言處理中,最常見的兩類的分類問題

原创 Conversion Operators in OpenCascade

1. Introduction C++允許我們重新定義操作符用於類類型對象時的含義。如果需要,可以像內置轉換那樣使用類類型轉換,將一個類型對象隱式轉換到另一類型。如在OpenCascade中經常看到如下類似的代碼: TopoDS_S

原创 VTK與MFC聯合編程實現的單文檔實例vtkSDI詳解

1. 實例的編譯運行 新建工程時,可以直接通過cmake生成,但如果工程沒有編譯完全或者安裝成功的話,在安裝目錄沒法找到GUISupport/MFC/VTKMFCSettings.cmake,從而無法正常新建工程。這裏主要講解手動新建工程

原创 Kinect Face Tracking 的3D捕捉點顯示和對應點詳解

最近再弄個face tracking 的demo,一直就有人說微軟kinect sdk裏面關於facetracking裏121個頂點的說明不正確,但是,也沒人說,哪裏不正確,具體是什麼個情況,因此特定用Kinect裏的IFTMODEL 或

原创 C++局部變量指針保持在List,Vector中使用的問題

最近做個一個模型處理系統,需要處理不同類型和種類的大量的模型數據,因此採用了List和vector保持識別的不同類型的大量數據,然後分別處理模型,由此遇到如下問題: 這裏以一個實例說明,數據類型存儲在Node類中,其可以對不同數據進行處理