随着高分辨率3D扫描设备获取的大规模点采样几何的出现，开发有效的算法来处理这类具有大量几何细节和复杂拓扑的模型变得越来越重要。 作为预处理步骤，表面简化对于后续操作和几何处理非常重要，也是必需的。 基于自适应均值漂移聚类方案，提出了一种曲率感知的自适应重采样方法，用于点采样几何简化。 生成的采样点是非均匀分布的，并且可以以曲率感知的方式考虑局部几何特征，即在简化模型中，采样点在高曲率区域中密集，而在低曲率区域中稀疏。 所提出的方法已经实现并通过几个示例进行了演示。

计算机视觉中的多视图几何，第二版英文原版，带有详细的目录，高清晰版！ 对极几何，双目视觉，3D重建等

aabb-tree：MATLAB的d维aabb-tree实现

Multiple View Geometry in Computer Vision. Multiple View Geometry in Computer Vision.

此书书分形几何鼻祖级人物Mandelbrot所编写的著作，全英文。

An introduction of computational algebraic geometry

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榆木分类器信息 3D场景几何识别 使用低层特征和多层深层特征的3D场景几何体识别系统 该代码是在多层深度CNN上使用低级特征融合实现图像场景几何识别的方法（已接受）。 如果您对代码有任何疑问，请通过与Altafhan联系。 该系统在Matlab中实现。 该代码已在Linux（Ubuntu 18.x）和带有Matlab版本R2019b的Window 7上进行了测试。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%此模型中提取了两种类型的特征。 深度CNN， 手工功能主文件为“ G_multilayersystem.m”，您可以通过“ G_multilayersystem.m”金字塔访问所有其他功能。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%程序具有两个不同的模块：实施第一个ResNet模型，并提取五个不同阶段的特征，这些特征在每个阶段都与本地手工特征结合在一起。 （5个不同的阶段）5个阶段：表示5个分类器并联。 我们测试两个分类器； 在每个阶段都支持SVM和ELM。 ％SV

Unity中的Geometry Grass着色器 此回购包含创建体积草效果的“几何”着色器。 该代码尚未投入生产，需要进行性能优化。 欲了解更多信息，请看这篇文章： :

ThreeJS圆锥多边形几何 ThreeJS几何类，用于使用圆锥体在球面上绘制多边形。 例子： （ ） （ ） 快速开始 import { ConicPolygonGeometry } from 'three-conic-polygon-geometry'; 或者 const { ConicPolygonGeometry } = require('three-conic-polygon-geometry'); 甚至 [removed][removed] 然后 const myMesh = new THREE.Mesh( new THREE.ConicPolygonGeometry(polygonGeoJson), new THREE.MeshBasicMaterial({