Seam-aware Decimater:高效保留UV边界的网格简化工具
2024-10-09 13:10:53作者:盛欣凯Ernestine
项目介绍
Seam-aware Decimater 是一个基于C++ 11的开源项目,旨在实现网格简化过程中对UV边界的高效保留。该项目源自于SIGGRAPH Asia 2017的论文Seamless: Seam erasure and seam-aware decoupling of shape from mesh resolution。通过Seam-aware Decimater,用户可以在简化网格的同时,确保UV边界的完整性,从而实现不同简化级别下纹理的无缝重用。
项目技术分析
Seam-aware Decimater的核心技术在于其独特的网格简化算法,该算法不仅考虑了网格的几何形状,还特别关注了UV参数化的边界。传统的网格简化工具(如Garland和Heckbert [1998])在简化过程中往往会导致UV边界的偏移,从而产生纹理失真。而Seam-aware Decimater通过引入“严格性”参数,允许用户根据需求调整UV形状保留的严格程度,从而在不同应用场景中实现最佳的简化效果。
项目依赖于以下两个主要库:
- libigl:一个轻量级的C++几何处理库,提供了丰富的网格处理功能。
- eigen:一个高效的线性代数库,用于矩阵和向量运算。
项目及技术应用场景
Seam-aware Decimater适用于需要高效网格简化的各种场景,特别是在以下领域中表现尤为突出:
- 游戏开发:在游戏开发中,模型的高效简化对于优化性能至关重要。Seam-aware Decimater能够在保持纹理完整性的前提下,大幅减少模型的顶点数量,从而提升渲染效率。
- 3D打印:在3D打印过程中,模型的简化可以减少打印时间和材料消耗。通过Seam-aware Decimater,用户可以在简化模型的同时,确保打印结果的纹理一致性。
- 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在VR和AR应用中,模型的简化可以显著降低渲染负载,提升用户体验。Seam-aware Decimater能够在保持纹理无缝衔接的前提下,优化模型细节。
项目特点
- UV边界保留:Seam-aware Decimater能够在网格简化过程中精确保留UV边界,确保纹理在不同简化级别下的无缝重用。
- 灵活的严格性参数:项目提供了三种严格性参数(0、1、2),用户可以根据具体需求调整UV形状保留的严格程度,从而在不同应用场景中实现最佳效果。
- 高效的C++实现:基于C++ 11的高效实现,结合libigl和eigen库,确保了项目的性能和稳定性。
- 易于集成:项目提供了简单的编译和运行指令,用户可以轻松地将Seam-aware Decimater集成到现有的工作流程中。
通过Seam-aware Decimater,用户可以在保持纹理完整性的前提下,高效地简化网格模型,从而在各种应用场景中实现最佳的性能和视觉效果。无论您是游戏开发者、3D打印爱好者,还是VR/AR应用开发者,Seam-aware Decimater都将是您不可或缺的工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
92
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
723
174
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19