我一直在谷歌上搜索，但找不到任何基本的东西。在最基本的形式中，双轮廓(对于体素地形)是如何实现的？我知道它的作用和原因，但不明白如何去做。JS或C#(最好)都好。有没有人用过Dualcontouring，能简单介绍一下吗？ 最佳答案 好的。所以今晚我很无聊，决定尝试一下自己实现双重轮廓。正如我在评论中所说，所有相关Material都在以下论文的第2节中:原始版本:http://www.frankpetterson.com/publications/dualcontour/dualcontour.pdf存档版本:https://web
我对Java中是否有呈现voxel的库感兴趣景物为主？一如既往，开源是首选。 最佳答案 有人尝试用现在已故的J3D来支持体素。Herearesomeexamples几年前爱荷华大学也有一个项目，叫做VolumeJ，但是那个project已经很老了。最后还有一个最近academicsurvey关于这些框架，我确信某处有免费的PDF。 关于java-是否有用于使用体素引擎进行渲染的Java库？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https:/
我目前正在使用C++和OpenGL编写体素锥体跟踪渲染引擎。一切都进行得相当顺利，除了对于更宽的锥角我得到了相当奇怪的结果。现在，出于测试的目的，我所做的就是垂直于片段法线射出一个单一的锥体。我只计算“间接光”。作为引用，这是我正在使用的相当简单的片段着色器:#version450coreoutvec4FragColor;invec3pos_fs;invec3nrm_fs;uniformsampler3Dtex3D;vec3indirectDiffuse();vec3voxelTraceCone(constvec3from,vec3direction);voidmain(){FragC
我的体素化场景有颜色、法线和其他数据的3D纹理，因为其中一些数据不能仅取平均值，我需要自己计算MIP级别。3D纹理大小为(128+64)x128x128，额外的64x128x128用于mip级别。所以当我采用第一个mip级别时，它位于(0,0,0)，大小为128x128x128，然后将体素复制到第二级别，即(128,0,0)数据出现在那里，但是一旦我将(128,0,0)处的第二层复制到(128,0,64)处的第三层，数据就不会出现在第三层。着色器代码:#version450corelayout(local_size_x=1,local_size_y=1,local_size_z=1)i
对于固定大小的体素数据，计算梯度的最有效方法是什么，例如下面的源代码。请注意，我需要空间中任何一点的梯度。梯度将用于估计行进立方体实现中的法线。#importstructVoxelData{VoxelData(float*data,unsignedintxDim,unsignedintyDim,unsignedintzDim):data(data),xDim(xDim),yDim(yDim),zDim(zDim){}std::arrayget_gradient(floatx,floaty,floatz){std::arrayres;//computegradientefficientl
我正在用C++和OpenGL(在Minecraft中)制作一个体素引擎，但在我的ATIX1600的3GHz上无法获得不错的fps...我完全没有想法。当我的屏幕上有大约12000个立方体时，它会降到20fps以下-可悲。到目前为止，我进行的优化是:截锥体剔除、背面剔除(通过OpenGL的glEnable(GL_CULL_FACE))、引擎仅绘制可见面(当然剔除面除外)并且它们位于八叉树中。我试过VBO，我不喜欢它们，而且它们不会显着提高帧率。Minecraft的引擎怎么能这么快...我很难处理10000个立方体，而Minecraft可以轻松以更高的fps绘制更多。有什么想法吗？
原文链接：https://arxiv.org/abs/2308.037551.引言完全稀疏检测器在基于激光雷达的3D目标检测中有较高的效率和有效性，特别是对于长距离场景而言。但是，由于点云的稀疏性，完全稀疏检测器面临的一大困难是中心特征丢失（CFM），即因为点云往往分布在物体表面，物体的中心特征通常会缺失。FSD引入实例级表达，通过聚类获取实例，并提取实例级特征进行边界框预测，以避免使用物体中心特征。但由于实例级表达有较强的归纳偏好，其泛化性不足。例如，聚类时需要对各类预定义阈值，且难以找到最优值；在拥挤的场景中可能使得多个实例被识别为一个实体，导致漏检。本文提出FSDv2，丢弃了FSD中的实
PV-RCNN摘要引言方法3DVoxelCNNforEfficientFeatureEncodingandProposalGenerationVoxel-to-keypointSceneEncodingviaVoxelSetAbstractionKeypoint-to-gridRoIFeatureAbstractionforProposalRefinement实验结论摘要我们提出了一种新的高性能3D对象检测框架，称为PointVoxelRCNN（PV-RCNN），用于从点云中精确检测3D对象。我们提出的方法深度集成了三维体素卷积神经网络（CNN）和基于PointNet的集合抽象，以学习更具判别
简介官网 Nvidia2023提出的一种新的生成模型，可生成具有任意属性的高分辨率稀疏3D体素网格，以前馈方式生成数百万体素，最细有效分辨率高达102431024^310243，而无需耗时的test-time优化，使用一种分层体素潜扩散模型，使用建立在高效VDB数据结构上的自定义框架，以从粗到细的方式生成逐步更高的分辨率网格。XCube在100m×100m规模的大型户外场景中的有效性，体素大小小至10cm。实现流程 目标是学习一个以稀疏体素层次表示的大规模3D场景的生成模型，由L层由粗到细的体素网格组成G={G1,⋅，GL}G=\{G_1,\cdot，G_L\}G={G1,⋅，GL}及其相
#include#include#include#include#include//文件输入输出#include#includeusingnamespacestd::chrono_literals;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptrviewer(newpcl::visualization::PCLVisualizer(“HelloMyFirstVisualPCL”));viewer->setBackgroundColor(1,1,1);pcl::PointClo
