Trimesh 查询指定点的邻近面片 点云

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本文介绍了如何利用 Python 的 Trimesh 库查询三维点云中指定点或一组点的邻近面片。通过加载网格数据,调用 `trimesh.proximity.closest_face` 方法,可以获取与给定点最近的面片信息。文章还展示了查询单个点和一组点邻近面片的示例代码。

Trimesh 是一个用于处理三维网格的 Python 库,它提供了许多功能来操作和分析网格数据。其中一个常见的任务是查询给定点的邻近面片,也就是找到与指定点最接近的网格面片。本文将介绍如何使用 Trimesh 库来实现这个功能,并提供相应的源代码。

首先,我们需要安装 Trimesh。可以使用 pip 命令来安装最新版本的 Trimesh:

pip install trimesh

安装完成后,我们可以开始编写代码。下面是一个示例代码,展示了如何使用 Trimesh 查询给定点的邻近面片:

import trimesh

# 从文件加载网格数据
mesh = trimesh.load_mesh('path/to/your/mesh.obj')

# 指定待查询的点坐标
point = 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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