Python lắp bề mặt 3d

Chúng tôi đề xuất một phương pháp điều chỉnh bề mặt cho các đám mây điểm 3D phi cấu trúc. Phương pháp này, được gọi là DeepFit, kết hợp một mạng lưới thần kinh để tìm hiểu các trọng số theo điểm để khớp bề mặt đa thức bình phương nhỏ nhất có trọng số. Các trọng số đã học hoạt động như một lựa chọn mềm cho vùng lân cận của các điểm bề mặt, do đó tránh được việc lựa chọn tỷ lệ theo yêu cầu của các phương pháp trước đó. Để huấn luyện mạng, chúng tôi đề xuất một phương pháp giảm tính nhất quán bề mặt mới giúp cải thiện ước tính trọng số điểm. Phương pháp này cho phép trích xuất các vectơ pháp tuyến và các thuộc tính hình học khác, chẳng hạn như độ cong chính, cái sau không được trình bày dưới dạng sự thật cơ bản trong quá trình đào tạo. Chúng tôi đạt được kết quả tiên tiến trên bộ dữ liệu ước tính độ cong và chuẩn chuẩn, chứng minh độ bền đối với nhiễu, ngoại lệ và biến thể mật độ, đồng thời hiển thị ứng dụng của nó trong việc loại bỏ nhiễu

Video ngắn của chúng tôi [2 phút] và video mở rộng [7. 5 phút] trình bày có sẵn trên YouTube

trích dẫn

Nếu bạn thấy công việc của chúng tôi hữu ích trong nghiên cứu của bạn, vui lòng trích dẫn bài báo của chúng tôi

in trước

@article{ben2020deepfit,
  title={DeepFit: 3D Surface Fitting via Neural Network Weighted Least Squares},
  author={Ben-Shabat, Yizhak and Gould, Stephen},
  journal={arXiv preprint arXiv:2003.10826},
  year={2020}
}

Hướng dẫn

Cài đặt PyTorch

Mã đã được thử nghiệm với Python 3. 7. 3, ngọn đuốc 1. 4. 0, ngọn đuốc 0. 5. 0, CUDA 10. 1. 243 và cuDNN 7605 trên Ubuntu 18. 04. Để biết danh sách đầy đủ các yêu cầu, xem requirements.txt

Để kiểm tra DeepFit trên dữ liệu của chính bạn. Chạy compute_normals.py trong thư mục ./tutorial. Nó cho phép bạn chỉ định đường dẫn tệp đầu vào [tệp .xyz], đường dẫn đầu ra cho các thông số ước tính, thứ tự phản lực [1-4] và một chế độ [sử dụng DeepFit được đào tạo trước hoặc triển khai pytorch của chúng tôi đối với phụ kiện phản lực cổ điển]

Để giúp bạn bắt đầu, chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước ./tutorial/DeepFit_tutorial.ipynb với các giải thích mở rộng, hình ảnh trực quan tương tác và tệp ví dụ

Chạy get_data.py để tải xuống dữ liệu PCPNet

Ngoài ra, Tải xuống dữ liệu PCPNet từ liên kết này và đặt nó vào thư mục ./data/pcpnet/

Để kiểm tra mô hình và xuất tất cả các ước tính thông thường cho tập dữ liệu, hãy chạy test_n_est.py. Thao tác này sẽ xuất các ước tính thông thường cho từng tệp trong danh sách tệp được cung cấp dưới dạng tệp .normals

Để đánh giá kết quả và xuất báo cáo chạy requirements.txt0

Để xuất tất cả các kết quả đầu ra của phương thức [_______11] hãy chạy ____12

Để đánh giá hiệu suất ước tính độ cong, hãy chạy requirements.txt3 [sau khi xuất kết quả]

Để đào tạo chạy mô hình requirements.txt4

Để đào tạo, kiểm tra và đánh giá chạy requirements.txt5. Ngoài ra, bạn có thể chạy đào tạo, kiểm tra và đánh giá cá nhân

Hình dung

Nhấp vào liên kết để biết chi tiết về cách trực quan hóa các vectơ bình thường trên các đám mây điểm 3D

Để hình dung nhanh về một đám mây điểm 3D duy nhất với lớp phủ vectơ thông thường, hãy chạy tập lệnh requirements.txt6 được cung cấp mã MATLAB trong requirements.txt7

Một tập hợp lớn các phương trình để khớp đường cong và khớp bề mặt Python 2 có thể xuất mã nguồn bằng một số ngôn ngữ điện toán và chạy thuật toán di truyền để ước tính tham số ban đầu. Đi kèm với các ví dụ đồ họa dựa trên web, song song, IPython, GUI, NodeJS và cụm. Bao gồm khoảng cách trực giao và hồi quy lỗi tương đối

bề mặt phù hợp với đường cong

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

nhóm thuật toán số / NAGPythonVí dụ

Sao 45

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Các ví dụ và bản trình diễn cho thấy cách gọi các hàm từ Thư viện NAG cho Python

tối ưu hóa python tìm gốc đại số tuyến tính tính toán khoa học khớp đường cong máy tạo số ngẫu nhiên tài chính định lượng thử nghiệm phương pháp số jupyter-notebook phi tuyến tính tối ưu hóa chuỗi thời gian phân tích bề mặt tương quan phù hợp ma trận nag thư viện

• Cập nhật ngày 23 tháng 8 năm 2022
• Máy tính xách tay Jupyter

zunzun / pyeq3

Sao 31

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Một tập hợp lớn các phương trình để khớp đường cong và khớp bề mặt Python 3 có thể xuất mã nguồn bằng một số ngôn ngữ điện toán và chạy thuật toán di truyền để ước tính tham số ban đầu. Đi kèm với các ví dụ đồ họa dựa trên web, song song, IPython, GUI, NodeJS và cụm. Bao gồm khoảng cách trực giao và hồi quy lỗi tương đối

bề mặt phù hợp với đường cong

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

zunzun / tkInterFit

Sao 28

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Ứng dụng khớp bề mặt và đường cong đồ họa tkinter Python 3, lưu kết quả vào PDF

bề mặt phù hợp với đường cong

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

perazz/fitpack

Sao 20

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Bản dịch Fortran hiện đại của gói FITPACK cho khớp nối bề mặt và đường cong

đường cong fortran làm trơn khớp splines spline xấp xỉ bề mặt khớp spline làm mịn spline nội suy spline-đường cong

• Cập nhật ngày 4 tháng 12 năm 2022
• Fortran

zunzun / zunzunsite3

Sao 17

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Trang web Django trong Python 3 dành cho dữ liệu 2D và 3D phù hợp với đường cong có thể xuất mã nguồn bằng một số ngôn ngữ điện toán và chạy thuật toán di truyền để ước tính tham số ban đầu. Bao gồm khoảng cách trực giao và hồi quy lỗi tương đối. Tạo tệp PDF và hoạt ảnh bề mặt. Dựa trên mã từ zunzun. com

ứng dụng web phù hợp với bề mặt phù hợp

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

zunzun / FlaskFit

Sao 10

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Python 3 Flask phù hợp với đường cong đồ họa và ứng dụng web phù hợp với bề mặt

ứng dụng web phù hợp với bề mặt phù hợp

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

zunzun / wxPythonFit

Sao 7

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Ứng dụng khớp bề mặt và đường cong đồ họa wxPython Python 3, lưu kết quả thành PDF

bề mặt phù hợp với đường cong

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

zunzun / zunzunsite

Sao 6

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Trang web Django trong Python 2 dành cho dữ liệu 2D và 3D phù hợp với đường cong có thể xuất mã nguồn bằng một số ngôn ngữ máy tính và chạy thuật toán di truyền để ước tính tham số ban đầu. Bao gồm khoảng cách trực giao và hồi quy lỗi tương đối. Tạo tệp PDF và hoạt ảnh bề mặt. Dựa trên mã từ zunzun. com

ứng dụng web phù hợp với bề mặt phù hợp

• Cập nhật ngày 5 tháng 8 năm 2017

paulchhuang / GMorpherSkl

Sao 6

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Triển khai C++ của khung xương-bề mặt chung EM-ICP

con người-tư thế-ước tính biến dạng-lưới icp 3d-đăng ký bề mặt phù hợp

• Cập nhật ngày 30 tháng 7 năm 2017
• C++

poormanslaserscanner / pmls4matlab

Sao 6

• Mã số
• Vấn đề
• Yêu cầu kéo

Hộp công cụ Matlab để tạo mô hình hang động 3D từ khảo sát thưa thớt

matlab tái tạo bề mặt hang động hình học tính toán 3d tái tạo 3d mô hình 3d khảo sát hang động phù hợp bề mặt