该包提供了从 .OBJ 文件加载 3D 模型并将它们转换为体素表示的功能。 空间被划分为一个离散的网格，与给定对象相交的网格单元被标记为已占用。 然后被占据的单元形成对象的体素表示。 还包括绘图功能以允许体素表示的可视化。

多边形网格体素化========================== 亚当 H.艾特肯黑德adam.aitkenhead@christie.nhs.uk 克里斯蒂 NHS 基金会信托 对封闭的（即防水的）三角形多边形网格进行体素化。 网格可以是以下几种格式之一：在 STL 文件中； 在包含面和顶点数据的结构中； 在包含 x,y,z 坐标的三个 3xN 数组中； 或者在单个 Nx3x3 数组中定义 N 个面中的每个面的顶点坐标。 用法： ====== [gridOUTPUT,gridCOx,gridCOy,gridCOz] = VOXELISE(gridX,gridY,gridZ,STlin,raydirection) ...或者... [gridOUTPUT,gridCOx,gridCOy,gridCOz] = VOXELISE(gridX,gridY,gridZ,meshFV,ra

张彬,熊传兵.基于体素下采样和关键点提取的点云自动配准[J].激光与光电子学进展,2020,57(04) 没积分可以百度云下载,点个赞就好 链接：https://pan.baidu.com/s/1aDOsrKN1pPNqnWXQlCdWIQ 提取码：c8x9

行业分类-物理装置-一种基于点灯法的三维模型精确体素化方法.zip

针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与 ICP 算法相结合的方法。根据体素对原始点云进行下采样,结合法向量特征提取关键点,使用快速点特征直方图(FPFH)算法描述关键点;根据局部邻域内的关键点匹配对的向量夹角特性进一步对匹配点对进行精简;对精简后的关键点对集使用随机采样一致性算法(RANSAC)获取内点最多的变换参数,从而完成点云粗配准;最后在粗配准点云的基础上使用 ICP 算法完成精确配准。实验结果表明,本算法在高密集点云上的配准效率和精度均有所提高。

绘制若干OpenGL基本体素（三角形、三角形带、四边形、四边形带）构成的球体  可以控制改变球的数量和球的体积，来改变基本体素的数量以及顶点的数量。

Marvelous Techniques is a asset package which includes tools to make powerful games with very popular flat atmospheric graphics style used in many top selling games recently. The package suits for all people with every skill level. Prototyping of different game styles is fast thanks to easy to use shaders and tools. This asset package is unique and you can't find anything similar from the Asset Store. When purchased you don't only get the package you get premium support so all your problems wi

概述 该项目在不漏水的情况下将STL文件中的网格体素化。 由于我们正在使用assimp库加载文件，因此它仅支持多种格式。 基本上，该项目可以概括为两个步骤： 表面体素化对于每片网格（三角形），我们以两种方式检查碰撞的体素： 获取每个三角形的最小边界框，并用三角形检查该框中的每个体素； 从与三角形碰撞的任何体素开始，然后进行bfs搜索以检查相邻的体素。 第一种方法是轻量级的，但当（三角形的体积/边界框的体积）的比率小时，可能会变得更糟。 而第二种方式具有相当大的恒定开销。 对于线程池中的每个线程，它将选择一个三角形进行体素化。 时间复杂度为O（m * c），其中m是三角形数，c是某些因素，例如边界框中的体素数或bfs的恒定开销。 固体体素化配备表面体素化后，固体体素化可能很简单：填充。 我们尝试像雕刻木头一样填充网格的外部空间，因为它更简单并且不需要水密性。 但是，使用bfs的基本

matlab体素法代码 3D-shape-retrieval(三维模型检索) 如需详细代码，可联系我获取。 联系方式：(QQ)979337189 (微信) qq-979337189 算法模型（） 基于三视图加权的卷积神经网络。针对视图特征的提取，本章通过体素化模型来得到深层的三视图特征，并针对三视图特征的表达能力不同，通过视图加权使模型的检索率得到明显的上升。采用ModelNet10的标准集测试，该网络在迭代1000次之后，损失函数基本收敛。在训练集维持97.51％的识别率，测试集的识别率达到91.72％。 基于多视图的卷积神经网络。考虑到二维图像的深度学习算法更加成熟和稳定，因此从三维模型渲染后，通过摆放不同方位地虚拟摄像机来得到多角度图像出发，并通过ViewPooling聚合使多视图融合，得到新特征向量，再通过深度学习进行构建本章的神经网络。采用ModelNet10的标准集测试，该网络迭代到1900次左右，损失函数基本收敛。在训练集达到98.89％的识别率，测试集达到92.75％的识别率。 快速使用 为方便读者有更直观的认识，已将本人训练好的模型特征数据上传，只需按照以下步骤进行解

MS-SVConv 使用多尺度稀疏体素架构计算3D点云注册的功能