你在我左胸腔第四根肋骨往里一寸的位置里

真爱的定义与表现
你在我左胸腔第四根肋骨往里一寸的位置里

— 你在我左胸腔第四根肋骨往里一寸的位置里

   (1)
  朋友告诉我说,你的前男友这样说。
  他说:“其实有时候我也不知道她怎么了,莫名其妙就会吵会闹。”
  我朋友问:“那你会怎样?”
  他说:“几年来都是这样哄过来的,她就像个小孩子,爱她就宠她呗!”
  我朋友问:“不累吗?”
  他说:“失去她才是最累的,我无法想象那种痛。现在都在折磨着自己”   
  听到这里,我早已是泪流满面。


  (2)
  要是哪天我胡闹着和你分手了,
  我发信息试探你还喜欢不喜欢我。
  我希望你能这么对我说:玩够了没?
  玩够了就回来,下次别闹了。


  (3)
  真正爱你的男人。                             
  不管你打他骂他叫他滚甚至说分手,他都会赖在你身边。                            
  因为他知道,没了他在、你会独自哭泣。
   

  (4)
  他的兄弟对他说:"你别那么惯着你内位小姑奶奶成不成?"
  他火了:"我他妈就这么一个媳妇儿,不惯着她还惯着你啊?"


  (5)
  如果有人欺负你女朋友,
  你就该二话不说冲上去就是一拳。
  管你谁对谁错。                            
  她是你女人啊。就算全世界都背叛了她,
  你也要站在她身边,背叛全世界。


  (6)
  我多希望 下次我和你提起她的时候,
  你声嘶力竭的对我喊:“老子爱的是你!”
  那一刻我就疯狂了。

   
  (7)
  自认为很感动的一句话: 
  “我的女人 , 我都不舍得碰 , 你敢动她一下试试”


  (8)
  大街上,一对情侣吵架,
  女人一气之下抽了男人一耳光,
  男人大声嚷道:“有本事再来一巴掌?”     
  女人毫不犹豫的又打了一耳光。   
  男人顿了顿,牵起女人的手:“既然你这么听话,不吵了,回家吧”     
  有几个男人会这么做?


  (9)
  什么时候 
  你会突然从我身后出现
  紧紧的抱住我,然后对我说:“别动,你被绑架了这辈子你是我的了。”
  我会笑着对你说:“恩,我同意。”


  (10)
  他说: 宝贝,等到我们分手之后我决定了一定找我前女友去和好,重新来过。
  她说: 去吧,现在就可以。
  他说: 你舍得.?
  她说: 你都想好了还问我干什么.哼走吧走吧。QQ情感日志
  他说: 傻瓜,我们分手之后你就是我的前女友了阿,我还会回来找你。


  (11)
  晚上临睡前问老公:“如果是我得了绝症,你会给我治吗?”
  老公都快睡着了,迷迷糊糊说:“别瞎说……倾家荡产也得治!”
  我说:“如果你得了呢?”老公:“那就不治了。”
  我问:“为什么?”老公:“剩下你一个人,挣钱不容易。” 

你在我左胸腔第四根肋骨往里一寸的位置里

相关的主题文章:

<think>我们使用Python中的Open3D库来处理和可视化点云,并实现呼吸动画效果。由于Open3D本身没有内置的动画功能,我们将通过循环更新点云的位置并重新渲染来模拟动画。核心思路:1.加载点云数据(假设已经分离出肺和右肺的点云,或者我们可以根据坐标分离)2.对每个肺部点云,我们定义一个呼吸运动:在呼吸过程中,肺部会周期性膨胀和收缩。3.呼吸运动可以用正弦函数来模拟,使得点云在三个轴向上进行缩放(主要是Y轴和Z轴,X轴也有一定变化,但通常呼吸时肺部在前后和上下方向扩张较多,右方向较少)。4.在动画循环中,根据时间变化计算当前的缩放比例,然后更新点云的位置(在原始位置的基础上进行缩放)。5.使用Open3D的可视化窗口实时更新点云。注意:由于点云数量可能很大,我们需要考虑性能问题。因此,我们只更新点云的位置,而不重新创建点云对象。步骤:1.加载点云数据,并预处理(降采样、去噪等,根据引用[4]中的方法)。2.分离右肺(如果原始数据没有分离,我们可以根据点的x坐标正负来分离,假设原点在中间,肺在x负半轴,右肺在x正半轴)。3.保存右肺点云的原始位置(用于在呼吸过程中基于原始位置进行缩放)。4.创建可视化窗口,并设置动画循环。5.在循环中,根据时间计算缩放因子(使用正弦函数),然后更新点云的位置。6.更新可视化。但是,Open3D的非阻塞可视化循环需要自己控制,我们可以使用`o3d.visualization.Visualizer`类。参考引用[3]和[4]中的点云加载和预处理方法。具体代码实现:注意:由于点云数据文件路径需要用户自己指定,这我们假设右肺的点云已经分别保存为两个文件,或者我们可以从一个文件中分离。我们将实现以下步骤:a.加载点云(假设是一个文件,包含右肺,我们根据x坐标分离)b.预处理(降采样、去噪)c.分离右肺d.创建可视化窗口并添加点云e.动画循环:根据时间更新点云位置呼吸运动函数:我们使用以下公式来计算缩放因子:scale =1+ amplitude* sin(2 *pi *frequency *time)然后,每个点的坐标 =原始坐标* scale但是,为了更真实,我们可以在不同方向上使用不同的缩放因子,例如在Y和Z方向缩放幅度大一些,X方向小一些。代码结构:1.定义呼吸参数:振幅、频率、每个轴的缩放权重(例如,[0.1,0.15,0.05]表示x,y,z三个方向分别缩放0.1,0.15,0.05倍的正弦波动)2.加载点云并预处理3.分离右肺(根据x坐标的正负,这假设原点在中间,肺x<0,右肺x>0)4.创建可视化窗口5.保存原始坐标(因为我们要在原始坐标基础上进行缩放)6.动画循环注意:右肺的呼吸运动可以设置一定的相位差,这样看起来更真实(比如右肺比肺滞后一点)。代码示例:</think>我将使用Python中的Open3D库来实现三维点云肺部呼吸动画效果,结合正弦函数模拟呼吸运动。以下是完整实现方案: ### 三维点云肺部呼吸动画实现方法 #### 核心思路 1. **点云加载与预处理**:使用Open3D加载点云数据并进行预处理 2. **肺部分离**:根据空间坐标分离肺和右肺点云 3. **呼吸运动建模**:使用正弦函数模拟周期性呼吸运动 4. **动画循环**:实时更新点云位置实现动画效果 #### 完整代码实现 ```python import numpy as np import open3d as o3d import time import copy # 1. 加载点云数据(替换为实际文件路径) def load_point_cloud(file_path): """加载点云数据并进行预处理""" pcd = o3d.io.read_point_cloud(file_path) # 预处理:降采样和去噪 pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.01) pcd, _ = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) return pcd # 2. 分离右肺(根据x坐标) def separate_lungs(pcd): """根据x坐标分离右肺点云""" points = np.asarray(pcd.points) left_mask = points[:, 0] < np.median(points[:, 0]) right_mask = ~left_mask left_lung = o3d.geometry.PointCloud() left_lung.points = o3d.utility.Vector3dVector(points[left_mask]) left_lung.paint_uniform_color([1, 0.5, 0]) # 肺橙色 right_lung = o3d.geometry.PointCloud() right_lung.points = o3d.utility.Vector3dVector(points[right_mask]) right_lung.paint_uniform_color([0, 0.5, 1]) # 右肺蓝色 return left_lung, right_lung # 3. 呼吸动画参数 class BreathingAnimation: def __init__(self): self.amplitude = 0.2 # 呼吸幅度 self.frequency = 0.5 # 呼吸频率 (Hz) self.phase_offset = np.pi/2 # 右肺相位差 self.start_time = time.time() def get_breath_factor(self, elapsed_time, phase=0): """计算当前呼吸位移因子""" return self.amplitude * np.sin(2 * np.pi * self.frequency * elapsed_time + phase) def update_points(self, pcd, original_points, breath_factor): """更新点云位置实现呼吸效果""" points = np.copy(original_points) # 呼吸位移计算(Y轴位移最大,Z轴次之,X轴最小) scale_y = 1 + breath_factor * 0.3 scale_z = 1 + breath_factor * 0.2 scale_x = 1 + breath_factor * 0.1 # 应用缩放 points[:, 1] *= scale_y # Y轴 points[:, 2] *= scale_z # Z轴 points[:, 0] *= scale_x # X轴 pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) return pcd # 4. 主函数 def main(): # 加载点云数据(替换为实际文件路径) pcd = load_point_cloud("lungs_pointcloud.ply") # 分离右肺 left_lung, right_lung = separate_lungs(pcd) # 保存原始点位置 original_left = np.asarray(left_lung.points) original_right = np.asarray(right_lung.points) # 创建可视化窗口 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(window_name='肺部呼吸动画', width=1200, height=800) vis.add_geometry(left_lung) vis.add_geometry(right_lung) # 添加坐标轴 coord_frame = o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=0.5) vis.add_geometry(coord_frame) # 初始化呼吸动画 animation = BreathingAnimation() # 动画循环 print("按ESC键退出动画...") while True: # 计算经过时间 elapsed_time = time.time() - animation.start_time # 更新位置 left_breath = animation.get_breath_factor(elapsed_time) left_lung = animation.update_points(left_lung, original_left, left_breath) # 更新右肺位置(带相位偏移) right_breath = animation.get_breath_factor(elapsed_time, animation.phase_offset) right_lung = animation.update_points(right_lung, original_right, right_breath) # 更新可视化 vis.update_geometry(left_lung) vis.update_geometry(right_lung) # 控制渲染 if not vis.poll_events(): break vis.update_renderer() # 退出条件(ESC键) if vis.get_view_control().convert_to_pinhole_camera_parameters().is_key_pressed(256): # ESC键 break vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() ``` #### 关键技术说明 1. **呼吸运动建模**: - 使用正弦函数模拟呼吸周期:$ \text{displacement} = A \cdot \sin(2\pi f t + \phi) $ - 右肺设置相位差$\phi$实现异步运动 - Y轴(垂直方向)位移最大,模拟真实呼吸时肺部的扩张 2. **点云处理**: - 使用`voxel_down_sample`进行降采样提高性能 - `remove_statistical_outlier`去除噪声点 - 根据x坐标中位数分离右肺 3. **动画实现**: - 保存原始点位置作为基准 - 每帧计算呼吸位移并更新点坐标 - 使用`update_geometry`高效更新可视化 4. **可视化增强**: - 右肺使用不同颜色区分 - 添加坐标轴辅助观察 - 支持ESC键退出 #### 进阶优化方向 1. **真实数据集成**: ```python # 从CT扫描数据生成点云 import nibabel as nib def ct_to_point_cloud(ct_path): """将CT扫描数据转换为点云""" img = nib.load(ct_path) data = img.get_fdata() # 阈值分割提取肺部区域 lung_mask = (data > -500) & (data < -300) indices = np.argwhere(lung_mask) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(indices) return pcd ``` 2. **物理模拟增强**: ```python # 添加弹性恢复力模型 class EnhancedBreathing(BreathingAnimation): def __init__(self): super().__init__() self.stiffness = 0.1 # 弹性系数 self.damping = 0.05 # 阻尼系数 self.velocity = 0 def get_breath_factor(self, elapsed_time, phase=0): # 基础呼吸运动 base = super().get_breath_factor(elapsed_time, phase) # 添加物理模拟 displacement = base acceleration = -self.stiffness * displacement - self.damping * self.velocity self.velocity += acceleration * 0.016 # 假设帧时间16ms return base + self.velocity * 0.016 ``` 3. **GPU加速**: 对于大规模点云,可使用PyTorch进行GPU加速: ```python import torch def gpu_update_points(points, original, breath_factor): """使用PyTorch GPU加速更新点位置""" device = torch.device("cuda:0") pts = torch.tensor(points, device=device) orig = torch.tensor(original, device=device) # 计算缩放 scale = torch.tensor([1.1, 1.3, 1.2], device=device) * breath_factor scale = 1 + scale # 应用缩放 pts = orig * scale return pts.cpu().numpy() ``` #### 使用说明 1. 安装依赖:`pip install open3d numpy` 2. 替换`lungs_pointcloud.ply`为实际点云文件 3. 运行脚本:`python lung_animation.py` 4. 按ESC键退出动画 ### 效果展示 该动画将呈现: - 肺和右肺交替扩张收缩 - Y轴(垂直方向)运动幅度最明显 - 呼吸频率可通过参数调整 - 异步运动模拟真实呼吸模式
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值