萨格拉斯

萨格拉斯是燃烧军团的老大,曾经是泰坦战士中最牛的人之一,后因信仰动摇而堕落。他与艾格文的大战展示了其强大的实力。萨格拉斯堕落后不再担任泰坦的职责,而是与恶魔种族合作,如艾瑞达人和恐惧魔王。最终,萨格拉斯试图通过永恒之井的力量入侵艾泽拉斯大陆,但被暗夜精灵女王艾萨拉和她的仆人们阻止。萨格拉斯在一系列事件后最终死亡,灵魂陷入扭曲虚空。


萨格拉斯

 

    萨格拉斯是燃烧军团的老大。老牛X了,以前是泰坦战士中最牛X的几个之一。后来堕落了,这就跟崔永元抑郁了是一个道理。巨人泰坦也有怀疑信仰的时候。估计这个小伙发现做坏人比作好人有意思,所以就堕落了。先看看长什么样子。
      

                         堕落前                                                            堕落后

 

 

    萨格拉斯是青铜泰坦,堕落后出现了火焰,霸气太多了,是我,我也堕落。火焰那张图是萨格拉斯和人类女法师艾格文的大战。这个女法师不得了,打赢了。后面会讲到。

   

    萨格拉斯堕落后就不再干泰坦的活了,很奇怪这样一个跟组织决裂的人物没有被泰坦组织追杀。萨格拉斯搞定了艾瑞达和恐惧魔王。这两个种族被称为恶魔。其实这是燃烧军团的统称,人家两个种族就是不同的种族。其实艾瑞达人有3个统帅,分别是阿克蒙德、基尔加丹和维伦。萨格拉斯承诺给他们力量,前提是要听他的吩咐,让宇宙变的混乱。阿克蒙德和基尔加丹同意了,维伦不同意,并在纳鲁的帮助下逃脱了,这就是后来的德莱尼人,维伦就是德莱尼人的领袖。

 

    萨格拉斯还给阿克蒙德和基尔加丹找了两个副官分别是玛诺洛斯和提克迪奥斯。这几个牛X的坏人的样子可以先看一下:


             
                      阿克蒙德                                                             基尔加丹
          

          恐惧魔王-提克迪奥斯                                                深渊魔王-玛诺洛斯 

 

   萨格拉斯很聪明,但是最后挂的太丢人了。话说萨格拉斯也很有魅力。这就要从第一燃烧军团侵略开始。萨格拉斯想入侵艾泽拉斯大陆,但是当年泰坦清洗艾泽拉斯大陆的时候,防止上古之神这些二货,给下了个咒语,越强大的人进入这个大陆需要更强的力量。所以萨格拉斯郁闷呀,他很想拥有艾泽拉斯大陆上的永恒之井的力量,无奈呀,又到不了这个大陆,所以他就想借用永恒之井的力量,开个门。

 

    艾泽拉斯大陆上的永恒之井被暗夜精灵女王艾萨拉和她的仆人们(上等精灵)霸占着。所以萨格拉斯要利用艾萨拉和她的仆人们。这里要提现萨格拉斯的魅力了,艾萨拉对萨格拉斯完全膜拜,艾萨拉是什么样的女人,了不得。上古之战的时候,玛诺洛斯嫌艾萨拉很烦人,对女王不耐烦的时候,发现了女王的力量不亚于阿克蒙德。这样一个女人只有更强的男人才可以收复,只有萨格拉斯。

 

    最后永恒之井爆炸了,被玛法里奥借用自然的力量,加上恶魔之吻把他摧毁了。萨格拉斯非常伤心,这一伤心就伤心了1万年。

   

     1万年之后,萨格拉斯决定靠自己的能量进入大陆,话说总算是进入了,由于太虚弱被艾格文给打的身躯被毁,好不容易把灵魂附在了艾格文身上,最后又附在了她儿子麦迪文身上。艾格文本来就很自以为是,这下打败了萨格拉斯,更自以为是了。

     

      靠着麦迪文的身躯又引发了世界大战,可惜战争中被麦迪文的弟子卡德加偷袭,死了。灵魂被打到了扭曲虚空。

     

       如此悲剧的老大,伤不起。不过在扭曲虚空估计能再次牛X。扭曲空虚里住的都是邪恶能量,只剩下灵魂的这位大哥不知道能不能再次搞一下。

### 道格拉斯-普克算法在点云处理中的实现 道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)算法是一种经典的几何简化算法,最初用于线段化简,后来被广泛应用于点云数据的抽稀处理。该算法的核心思想是通过递归地寻找偏离原始点云最远的点,并根据设定的阈值决定是否保留该点,从而减少点云数据量,同时尽可能保持原始形状特征[^1]。 #### 算法原理 道格拉斯-普克算法的基本流程包括以下内容: 1. 在点云中选择一条直线,连接起始点和终点。 2. 计算所有点到这条直线的距离。 3. 找到距离最大的点,如果该点的距离超过设定的阈值,则将该点保留,并对左右两部分递归执行相同的操作;否则,移除这些点[^2]。 #### CloudCompare 实现 CloudCompare 是一个功能强大的开源工具,支持多种点云处理算法,其中包括道格拉斯-普克算法。在 CloudCompare 中,用户可以通过图形界面或脚本方式应用该算法。具体操作步骤如下: - 加载点云数据。 - 选择“过滤”菜单下的“Douglas-Peucker”选项。 - 设置参数(如距离阈值 epsilon),然后运行算法[^1]。 #### PCL 实现 Point Cloud Library (PCL) 提供了丰富的点云处理功能,包括基于道格拉斯-普克算法的抽稀实现。以下是使用 PCL 的代码示例: ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/douglas_peucker.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载点云数据 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud) == -1) { std::cerr << "Error loading point cloud file." << std::endl; return -1; } // 创建 Douglas-Peucker 抽稀滤波器 pcl::DouglasPeuckerLineSegmentation<pcl::PointXYZ> dp_filter; dp_filter.setInputCloud(cloud); dp_filter.setEpsilon(0.01); // 设置距离阈值 // 应用滤波器 dp_filter.segment(*cloud_filtered); // 保存结果 pcl::io::savePCDFileASCII("output_cloud.pcd", *cloud_filtered); return 0; } ``` 上述代码展示了如何使用 PCL 中的 `DouglasPeuckerLineSegmentation` 类来实现点云抽稀[^3]。 #### Open3D 实现 Open3D 是另一个流行的点云处理库,提供了高效的点云操作功能。虽然 Open3D 本身并未直接提供道格拉斯-普克算法的实现,但可以参考其 KDTree 数据结构结合自定义逻辑实现类似功能。以下是一个简单的伪代码示例: ```python import open3d as o3d import numpy as np def douglas_peucker(points, epsilon): start = points[0] end = points[-1] distances = np.cross(end - start, points - start) / np.linalg.norm(end - start) max_distance = np.max(np.abs(distances)) if max_distance > epsilon: index = np.argmax(np.abs(distances)) part1 = douglas_peucker(points[:index+1], epsilon) part2 = douglas_peucker(points[index:], epsilon) return np.vstack((part1[:-1], part2)) else: return np.vstack((start, end)) # 示例点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input_cloud.ply") points = np.asarray(pcd.points) # 应用道格拉斯-普克算法 filtered_points = douglas_peucker(points, epsilon=0.01) # 转换为 Open3D 点云对象 filtered_pcd = o3d.geometry.PointCloud() filtered_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(filtered_points) o3d.io.write_point_cloud("output_cloud.ply", filtered_pcd) ``` 此代码实现了基于 Python 和 NumPy 的道格拉斯-普克算法,并将其应用于 Open3D 点云数据[^4]。
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