50、基于图像的建模与渲染之视觉外壳技术解析

基于图像的建模与渲染之视觉外壳技术解析

在当今的娱乐产业中,合成的真实场景图片随处可见,它们常常与实际的电影片段混合,广泛应用于电脑游戏、体育广播、电视广告和故事片等领域。基于图像的建模与渲染,就是利用预先录制的场景图像来创建一个视觉模型,以支持合成该场景的新图像。本文将重点介绍其中一种代表性方法——视觉外壳(Visual Hulls)。

1. 视觉外壳的基本概念

物体的轮廓会限制其位于与之相切的视锥内。当有多个图像及其对应的轮廓时,很自然地可以通过这些视锥的交集来近似物体的形状,这个交集就被称为视觉外壳。虽然视觉外壳仅基于轮廓信息构建,只能提供物体的外部近似,无法揭示表面的凹面,但在有足够多图像的情况下,它能对观察到的表面的凸面和鞍形部分提供合理的近似,多年来已成为基于图像的建模和渲染中流行且有效的工具。

视觉外壳模型的边界在物体由光滑表面包围的情况下,是一个广义多面体。其面是视锥边界的一部分,边是这些面之间的相交曲线段,顶点是三个或四个面相交的点。视觉外壳的顶点有两种类型:
- 三重交点(Triple points) :三个视锥表面以横向方式相交形成的普通顶点,三条相应的相交曲线以非零角度相交。
- 前沿点(Frontier points) :两个视锥表面相切相交的顶点,两条相交曲线分支交叉,两条遮挡轮廓也交叉。这些点通常出现在大多数图像对中,是极平面与表面相切的位置,投影光线在该平面内,相应的极线在这些点的投影处与两条轮廓相切。

2. 视觉外壳的计算算法

计算视觉外壳的过程主要包括构建其骨架(由边和顶点组成)和填充锥条内部两个主要步骤,

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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