暖焱
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【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换

文章目录

  • 内容
  • 深度图和点云的数据存储
    • 体像素 - 空间均匀分割
      • 3D数据体像素存储 - 改进：存储
      • 3D数据体像素存储-代码示例
      • 从体像素数组转回点云数据
      • 体像素的应用
        • 1 快速检测空间点是否被占据
        • 2 体像素之间的逻辑运算，实现3D、 形状的组合和编辑
      • 体像素存储的优缺点
        • 运算速度快
        • 存储效率很低，尺寸分辨率和空间相互矛盾
    • 八叉树 - 空间非均匀按需分割
      • 2D数据 - 4叉树
        • 2D数据的4叉树表示
        • 2D数据的4叉树构建
        • 2D数据的4叉树构建 - 算法 改进
        • 4叉树应用 - 快速“碰撞”检测
        • 4叉树构建 - 代码示例
        • 4叉树搜索 - 代码示例
      • 3D数据 - 8叉树
        • 3D数据 - 8叉树 - 表示
        • 3D数据 - 8叉树 - 构建
        • 3D数据 - 8叉树 - 构建 - 改进
        • 3D数据 - 8叉树 - 应用
          • 快速“碰撞”检测
          • 3D光线追踪
          • knn搜索
        • 3D数据 - 8叉树 - 代码示例 - Python
          • 3D数据 - 8叉树 - 构建 - 代码示例 - Python
          • 3D数据 - 8叉树 - 查询 - 代码示例 - Python
        • 3D数据 - 8叉树 - 代码示例 - PCL（C++实现，效率高）
    • Kd树（k-dimensional tree）
      • 从4叉树到kd树
      • KD树 - 应用 - 实现快速最近邻查找
      • KD树 - 构建
        • 如何选择分割平面的方向？
        • KD树 - 构建 - 2D - 示例
        • KD树 - 构建 - 3D - 代码示例
      • KD树 - 搜索 - 最近邻
      • KD树 - 搜索 - k近邻 - Python
      • KD树 - 搜索 - k近邻 - PCL（C++实现，效率更高）
    • 三角剖分
      • 三角剖分 - 应用 - 人脸3D模型
      • 如何将随机点划分为三角形？ - Delaunay 三角剖分
      • Delaunay 三角剖分
        • Delaunay 三角剖分 - 局部优化（Local Optimization Procedure，LOP）
        • Delaunay 三角剖分 - 全局优化算法Bowyer-Watson
        • Delaunay 三角剖分 - 代码实现 - Python
        • Delaunay 三角剖分 - 问题
          • 2D平面上的三角剖分用于3D曲面
          • 空间任意曲面的三角剖分
          • 深度图上的简易三角剖分
  • PLY数据文件格式
    • 基本格式内容
      • 头部内容
      • 数据部分
      • PLY数据格式 - 彩色 - 示例
  • 作业

内容

深度图和点云的数据存储（体像素、八叉树、Kd树、三角剖分）
PLY数据文件格式

深度图和点云的数据存储

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第1张图片

3D相机数据的数据存储形式是二维数组，元素值为物体距离像平面距离Z或者视线距离d。

点云数据存储形式是二维数组，但只有三列 ( X , Y , Z ) (X,Y,Z) (X,Y,Z)，行存储次序任意。

体像素 - 空间均匀分割

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第2张图片

3D数据体像素存储 - 改进：存储

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第3张图片

3D数据体像素存储-代码示例

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第4张图片
【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第5张图片

从体像素数组转回点云数据

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第6张图片

体像素的应用

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第7张图片

1 快速检测空间点是否被占据

将带检测空间点的坐标平移，使得原点盒体像素空间立方体最小坐标顶点对齐。

将坐标除以小立方体边长并进行舍入，得到对应体素在3D数组内的存储位置。

查询数组对应元素即可得到空间是否被占用信息。

2 体像素之间的逻辑运算，实现3D、 形状的组合和编辑

体像素存储的优缺点

运算速度快

存储效率很低，尺寸分辨率和空间相互矛盾

需要很大的空间存储3D数组。

量化的精度越高，划分的体像素的格子越多，存储空间越大。

八叉树 - 空间非均匀按需分割

体像素一使 用空间的均匀分割
八叉树一 对空间非均匀分割(按需分割)
具体讨论8叉树之前，我们先从4叉树说起
●2D数据的4叉树表示
●3D数据的8叉树表示

2D数据 - 4叉树

2D数据的4叉树表示

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第8张图片
【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第9张图片

2D数据的4叉树构建

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第10张图片

2D数据的4叉树构建 - 算法 改进

如下图所示的情况，如果使用上面的方法构建4叉树，树会很深，浪费空间。针对这种情况，提出三种改进方式。

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第11张图片

4叉树应用 - 快速“碰撞”检测

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第12张图片

4叉树构建 - 代码示例

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第13张图片

4叉树搜索 - 代码示例

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第14张图片

3D数据 - 8叉树

3D数据 - 8叉树 - 表示

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第15张图片

3D数据 - 8叉树 - 构建

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第16张图片

3D数据 - 8叉树 - 构建 - 改进

1 拆分的停止条件可以改成空间内点的数量小于给定正整数K。

2 拆分的停止条件可以改成节点对应空间立方体边长小于门限。

3 叶节点存放的多个点的坐标数据。

3D数据 - 8叉树 - 应用

快速“碰撞”检测
3D光线追踪
knn搜索

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第17张图片

3D数据 - 8叉树 - 代码示例 - Python

3D数据 - 8叉树 - 构建 - 代码示例 - Python

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第18张图片

3D数据 - 8叉树 - 查询 - 代码示例 - Python

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第19张图片

3D数据 - 8叉树 - 代码示例 - PCL（C++实现，效率高）

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第20张图片

Kd树（k-dimensional tree）

从4叉树到kd树

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第21张图片

KD树 - 应用 - 实现快速最近邻查找

KD树 - 构建

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第22张图片

如何选择分割平面的方向？

分割平面有三个方向可以选择：垂直于x轴，垂直于y轴，垂直于z轴。

树的不同层使用不同的方向，例如：树第一层使用垂直于x轴分割，树第二层使用垂直于y轴分割。

KD树 - 构建 - 2D - 示例

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第23张图片
【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第24张图片

KD树 - 构建 - 3D - 代码示例

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第25张图片

KD树 - 搜索 - 最近邻

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第26张图片
【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第27张图片

KD树 - 搜索 - k近邻 - Python

k 近邻与最近邻搜索算法思想相同，只是 k 近邻搜索中，使用优先级队列保存k个近邻。

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第28张图片

KD树 - 搜索 - k近邻 - PCL（C++实现，效率更高）

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第29张图片

三角剖分

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第30张图片

三角剖分 - 应用 - 人脸3D模型

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第31张图片

如何将随机点划分为三角形？ - Delaunay 三角剖分

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第32张图片

Delaunay 三角剖分

准则：1 空圆；2 最大化最小角。

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第33张图片

Delaunay 三角剖分 - 局部优化（Local Optimization Procedure，LOP）

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第34张图片

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第35张图片

Delaunay 三角剖分 - 全局优化算法Bowyer-Watson

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第36张图片

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第37张图片

Delaunay 三角剖分 - 代码实现 - Python

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第38张图片

Delaunay 三角剖分 - 问题

2D平面上的三角剖分用于3D曲面

曲面的局部看成近似平面，将采样点投影到拟合平面上，进行三角划分。
使用近似的方法，从任一局部小三角形出发，不断“蔓延”， 期间用LOP进行局部优化。

空间任意曲面的三角剖分

结合SDF函数的marching Cube算法。

深度图上的简易三角剖分

以深度图平面上的均匀采样格点直接做三角化。

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第39张图片

注：顶点间可以拼凑成“米”字形。

PLY数据文件格式

1 用多个平面片（三角形或者四边形）描述空间几何体表面

2 有ASCII和二进制2种格式（这里只介绍ASCII格式）

3 平面片描述拆分为:

1)顶点描述;
2)构成平面片的顶点序号

基本格式内容

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第40张图片

头部内容

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第41张图片

数据部分

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第42张图片

平面的法向量方向：右手法则。平面三个坐标点的顺序即为食指绕行方向。

法向量方向会影响渲染出来3D平面的颜色。如果平面法向量朝内，渲染出的平面颜色不是彩色而是灰色。

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第43张图片

PLY数据格式 - 彩色 - 示例

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第44张图片

作业

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第45张图片

【3D视觉原理】3-3D数据表示与转换_第46张图片

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    类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中，类加载器负责读取class字节文件到内存中，并将它转为Class的对象（类对象），通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。   其中重要的方法为findClass(String name)。   如何写一个自己的类加载器呢？ 首先写一个便于测试的类Student
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    原文地址： http://janeky.iteye.com/blog/1534352 简述 ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢？其实它本身是对 ConcurrentHashMap的封装，可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见 http://code.google.com/p/concurrentlinke
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    第二章 Getting Started 1.Hive最大的局限性是什么？一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce）,不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的？Hive persists table schemas and other system metadata.
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    http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;... server {... location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
  • java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 . bylijinnan java
    /* * 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it. * 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
  • Netty学习笔记 bylijinnan javanetty
    本文是阅读以下两篇文章时： http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html 我的一些笔记 ===
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    //js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){     //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp     var curWwwPath=window.document.locati
  • oracle 的性能优化 cuishikuan oracleSQL Server
       在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。     1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
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    KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。 （2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。 （3）OOP 即Object-Orie
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    solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？ 第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。  第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理   谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
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    转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。 同步机制可以使用synchronized关键字实现。 当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。 当s
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    在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以 参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了 页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
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    Firebug：不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench ChromeSnifferPlus：Chrome 探测器，可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
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