描述 背景：曲面重建技术在数据可视化、机器视觉、虚拟现实等领域中有着广泛应用。例如在汽车、航空等工业领域，一些复杂外形产品的设计仍需要根据手工模型，利用逆向工程的手段建立产品的数字模型；在医学和定制生产领域，可以根据测量数据去建立人体等计算机模型；除此之外RGBD相机在娱乐领域，也让人们开始用点云去处理对象。 定义：曲面重建技术是将点云数据转换为三角网格模型的过程。它是计算机视
描述 使用阿尔法形状算法的情况是这样的：当我们拥有一些二维或三维的点云时，点云执行过聚类操作后会呈现物体本身的形状特征。我们希望通过一些简化的方式描述出这个形状。这时阿尔法形状算法会是一个很好的选择。 1.基本概念 点云是指在三维空间中的一组点，通常用于表示三维物体的形状。而在计算几何和计算机图形学中，点云的凸包和凹包是非常重要的概念，它们被广泛应用于三维建模、虚拟现实、机器人技术等领域。
描述 DBSCAN是一种基于点云密度的无监督聚类方法 论文：A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial DataBase with Noise, 1996 它是一种聚类的基本算法，了解它的原理并实现是一件基础的工作。 定义 如论文所述，主要解决三个问题： It can often be
描述 本文会对何恺明博士的论文实验结果进行分析，并结合我的复现代码，对一些参数选择给出建议 以下是我关于去雾的另外两篇文章：论文解析：https://www.guyuehome.com/39848思路梳理与python代码复现：https://www.guyuehome.com/39850 原文分析 5. Experimental Results 自己的结果 在我们的实验中，我们使用M
描述 上一篇文章，对何恺明的论文进行了逐行分析，但总体内容还是有些繁琐，不利于学习总结。本篇将重点思想按照工程顺序给出，便于理解去雾的核心思想。我还列出了python版本的实现，是我按照论文的公式去复现的。 算法核心思想 1. 雾的模型 有雾的图像，与正常图像有什么区别呢？作者结合参考文献，给出了这样的公式 意思是说：我们拿到的有雾图像素值，是正确图像经过一个t的衰减，增加一个大气光
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 描述 这篇文章不用多说了。看作者：何恺明，孙剑，汤晓鸥。事实上这篇文章是2009年CVPR的Best Paper，我在上学时就已经读过这篇文章了。那时刚入门还不太懂这三人有多厉害，只觉得这篇文章真的很炫酷。 这几年，有幸上过孙老师的一堂课，家里人也曾在旷视工作过。这几天有相关的契机，就重新分
描述 本文对经典点云聚类算法DBSCAN进行分析 论文名称：A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise 1. 介绍 如今，数据是从许多不同类型的设备自动接收的。卫星、x射线和交通摄像头只是其中的一小部分。为了使我们能够理解这些信息/数据，必须对其进行处理。
描述 简单介绍B样条曲线，并给出实现代码 原理 有关B样条的介绍有很多，这里不会太详细的介绍B样条曲线的全部概念，只会列出一些我的理解 贝塞尔曲线 不得不提到贝塞尔曲线，之前我曾经写过一篇关于贝塞尔曲线的文章，将非常有助于理解B样条曲线。贝塞尔曲线是这样生成的，简述： 有n个控制点，那么第0个点和第1个点连接起来，第1个点和第2个点连接起来…第n-2个点和第n-1个点连接起来，这样
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三维点云的凹多边形提取及特征变换
阿尔法形状算法与2D点云的C++实现
基于密度的无监督三维点云聚类DBSCAN实现
暗通道实验结果与后记
走出寂静岭！暗通道先验的python实现
走出寂静岭！何恺明经典去雾论文分析
DBSCAN论文分析
控制点生成B样条曲线
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