用于快速获取图像处理中图像的顶点获取，为图像处理做进一步处理。

将三角网格（FV结构，例如内置等值面函数的输出）另存为.obj文件以及当前工作目录中的相应.mtl文件。 demo_obj.m 中显示了如何使用和组合这些函数以将多个不同的网格对象（具有不同类型的材料/颜色定义）保存到单个 obj 文件中的示例生成的 .obj 和 .mtl 文件已作为示例上传到 poly.google.com： poly.google.com/view/5N0rs0RgEQV poly.google.com/view/60c2exp4Riu 函数 obj_write* 进行特定于 unix 的系统调用以使用 grep。 这适用于 MacOS 和所有基于 unix 的操作系统，但不能在 Ms 或其他一些操作系统中运行。 对于没有可用命令行“grep”的系统，请使用文件夹 systemIndependentFunnctions 中以 SYS_* 开头的函数，这些函数使用

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab顶点问题着色问题gui解决，要求输入顶点个数，可计算色多项式，及染色方法 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

 QML项目开发过程中，有时候需要对控件大小和位置‘进行人为调整，因此设计该组件。该组件鼠标置于边框和顶点位置时鼠标样式对应改变，拖动边框可修改该方向组件大小，拖动顶点可修改组件处横纵向组件大小。

分布式顶点着色，其中每个顶点都是一个服务器。

如果您将其用于学术目的，请引用： 1. Szymon Rusinkiewicz 撰写的“在三角形网格上估计曲率及其导数”（2004 年） 2. Y. Ben Shabat, A. Fischer，“使用曲率分析为增材制造设计自适应多Kong微结构”第 25 届 CIRP 设计会议。 2015 年，以色列海法。 此代码是根据 [1] 实现的。 GetCurvatures 计算曲率张量和主曲率在% 面顶点数据结构中给出的网格的每个顶点％输入： -FV -struct - 三角形网格面顶点数据结构（包含 FV.face 和FV.顶点） -toggleDerivatives - 标量 1 或 0，指示是否计算曲率导数％输出： -PrincipalCurvatures - 2XN 矩阵（其中 N 是包含每个顶点的主曲率 k1 和 k2 的顶点数-PrincipalDir1 - 包含 k1 主体方

Qt6 QML Book/图形效果/顶点着色器 示例源码 CSDN审核可能较慢，如无法下载，可以过段时间再回来看下 仅供相关爱好者交流使用，请于下载24小时内删除

基于MATLAB的信标节点位于等边三角形顶点的仿真 %A,B,C为三个选定的信标节点,节点坐标已知(为便于防真及验证,代码中采用的等边三角形) for t =1 A = [0,0]; B = [5*t,5*t*sqrt(3)]; C = [10*t,0]; nums = [A(1),A(2),B(1),B(2),C(1),C(2)]; plot([A(1),B(1)],[A(2),B(2)]); hold on; plot([B(1),C(1)],[B(2),C(2)]); hold on; plot([A(1),C(1)],[A(2),C(2)]); xlim([-1,11]); ylim([-1,11]); p = min(nums); q = max(nums); L = sqrt((A(1)-C(1))^2+(A(2)-C(2))^2); m =30; %生成在[p,q]上满足均匀分布的随机数矩阵 %即生成一组m行2列的有可能落在等边三角形

使用 stlread 加载矩阵时使用 Patchslim 以减小顶点矩阵大小。 表面网格通常会列出重复的顶点。 此函数解析点列表并在 'v'（顶点）矩阵中查找所有具有重复条目的顶点。 这些点被移除并相应地设置“f”（面）矩阵索引。 这通常会减少补丁矩阵的大小。 这个程序在非常大的网格上运行可能需要很长时间。 在http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29906-binary-stl-file-reader将它们加载到 'stlread.m' 后，我使用它来缩小表面网格尺寸。 用法：[v, f]=patchslim(v, f) 有关更多信息，请参阅： http://www.esmonde-white.com/home/diversions/matlab-program-for-loading-stl-files

算法分析的实验。 顶点覆盖问题属于NP问题，因此要找到G的一个最小顶点覆盖可能是很困难的，但是要找到一个近似最优顶点覆盖却不是太困难。下面为近似算法以无向图G作为输入，并且计算G的近似顶点覆盖，可以保证计算出的近似最优顶点覆盖的大小不会超过最小顶点覆盖大小的2倍。