DirectX9 SDK Samples(20) MeshFromObj Sample

从obj文件读入网格信息,组成网格。

首先看一下MeshLoader的代码。

1.Create

创建网格,首先是调用LoadGeometryFromOBJ,这个函数主要用来读入网格的几何信息,例如顶点、法线等等

    for(; ; )
    {
        InFile >> strCommand;
        if( !InFile )
            break;

        if( 0 == wcscmp( strCommand, L"#" ) )
        {
            // Comment
        }
        else if( 0 == wcscmp( strCommand, L"v" ) )
        {
            // Vertex Position
            float x, y, z;
            InFile >> x >> y >> z;
            Positions.Add( D3DXVECTOR3( x, y, z ) );
        }
        else if( 0 == wcscmp( strCommand, L"vt" ) )
        {
            // Vertex TexCoord
            float u, v;
            InFile >> u >> v;
            TexCoords.Add( D3DXVECTOR2( u, v ) );
        }
        else if( 0 == wcscmp( strCommand, L"vn" ) )
        {
            // Vertex Normal
            float x, y, z;
            InFile >> x >> y >> z;
            Normals.Add( D3DXVECTOR3( x, y, z ) );
        }
        else if( 0 == wcscmp( strCommand, L"f" ) )
        {
上面的是LoadGeometryFromOBJ的主体,可以看到该函数根据读到的字符来进行不同的操作。这里只是贴出了一小部分。

    // If an associated material file was found, read that in as well.
    if( strMaterialFilename[0] )
    {
        V_RETURN( LoadMaterialsFromMTL( strMaterialFilename ) );
    }
函数的最后还把MTL文件(材质定义文件)载入了(有的话)。

下面回到Create函数。接下来就该读入MTL文件中网格用到的材质了。

读完材质就可以开始构造网格了。

    // Create the encapsulated mesh
    ID3DXMesh* pMesh = NULL;
    V_RETURN( D3DXCreateMesh( m_Indices.GetSize() / 3, m_Vertices.GetSize(),
                              D3DXMESH_MANAGED | D3DXMESH_32BIT, VERTEX_DECL,
                              pd3dDevice, &pMesh ) );


其实这个例子的主要部分应该是MeshLoader,其他代码只不过是运用MeshLoader载入OBJ文件来载入网格。因此就不说了。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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