支持如下： （1）opengl es绘制三角形拼成球体 （2）图片作为纹理映射到整个球面上 （3）双点触控缩放球体 （4）拖动旋转球体

在黑洞的表面（甚至地平线）附近，以平方小单位为单位（以及一些转换为量子位）具有最大的信息密度。 同样，我们的想象力是我们可以绘制到电模式中最密集的视觉皮层层上的所有可能事物的集合。 更大的层具有更多的神经元来处理这些可能性。 黑洞皮层是一种视觉皮层，其神经元层的密度类似于从黑洞到不同半径的密度。 我们认为，我们的眼睛所看到的是想象力，是最密集和最小的一层。 递归外部的SphereSurfaces具有更多的神经元，更多的表面积，但密度更低，因为它最终必须缩减尺寸以简化高级构想，例如10000个Wikipedia页面名称覆盖了世界的大部分地区。 我们可以将Wikipedia看作是大脑上方的一层，它是一个大的SphereSurface表面积（一个数十亿个大脑分层的大脑皮层）和一个很小的（10000个最重要的页面）密度。

mapbox-gl+Three.js实现三维球体专题图，3D气泡图、动画效果、轻量级！

首先正演出重力异常曲线，再分别加上5%，10%，20%的噪声，通过重力异常曲线用最小二乘法反演出地下球体的半径，埋深以及重力密度。

GDI绘制立方体圆矩形，基础知识

针对不均匀光照条件下球体识别误检率问题。充分利用球体的颜色和形状信息。对彩色图像经过图像增强预处理后，通过基于HSV彩色空间模型阈值分割的方法，对球体颜色进行识别。将图像转为灰度图像后，通过自适应阈值分割的方法有效地去除了不均匀光照条件对图像分割的影响。在使用Candy边缘检测算法对边缘进行提取后通过基于霍夫变换找圆的方法找出球体的圆。最终经过两个先验信息特征量的交叉匹配，确定目标球体。实验表明该算法有效提升了不均匀光照条件下球体目标识别的准确率。

输入球的中心点坐标、球体的半径 以及球面点的密集程度(缺省为0.2) 通过计算得到球体的球面坐标数据(C/C++代码)

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在三维空间中对当前数据集的散点进行球体拟合获得球体描述，球体中心坐标，球体半径。

在.net 用c# 开发opengl，使用 csgl库。 帮助入门，绘制80面球体。