几何处理入门:开启你的3D世界之旅
2024-09-21 17:07:51作者:董斯意
项目介绍
欢迎来到几何处理的世界!本项目旨在帮助你快速上手两个强大的C++库:Eigen 和 libigl。Eigen 提供了密集和稀疏线性代数例程,而 libigl 则专注于几何处理。通过本项目,你将学会如何使用这些库来处理3D模型,并使用OpenGL基础的查看器来可视化你的工作成果。
项目技术分析
技术栈
- Eigen: 一个高效的线性代数库,支持密集和稀疏矩阵运算。
- libigl: 一个轻量级的几何处理库,提供了丰富的几何处理功能。
- OpenGL: 用于渲染3D图形的跨平台API。
- glfw: 一个用于管理窗口的库,支持Linux、Mac OS X和Windows。
项目结构
项目采用典型的cmake/make构建流程,目录结构清晰:
README.md: 项目说明文件。CMakeLists.txt: cmake构建配置文件。main.cpp: 主程序文件,包含main函数。include/: 包含所有函数的头文件。src/: 包含所有函数的实现文件。shared/: 包含共享资源,如libigl库和数据。
编译与执行
通过以下命令进行编译和执行:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
./introduction
项目及技术应用场景
几何处理技术广泛应用于计算机图形学、计算机辅助设计(CAD)、计算机动画、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域。通过本项目,你将能够:
- 处理和操作3D模型。
- 计算和分析模型的几何属性。
- 可视化复杂的几何数据。
项目特点
1. 强大的库支持
项目依赖于Eigen和libigl,这两个库在几何处理领域具有广泛的应用和良好的口碑。Eigen的高效线性代数运算和libigl的丰富几何处理功能,为项目的实现提供了坚实的基础。
2. 清晰的目录结构
项目采用标准的目录结构,便于理解和维护。include/和src/目录分别存放头文件和实现文件,shared/目录则存放共享资源,结构清晰,易于扩展。
3. 友好的入门体验
项目提供了详细的README文档,指导用户如何安装依赖、编译和执行项目。通过简单的命令,用户可以快速上手,体验几何处理的乐趣。
4. 丰富的应用场景
几何处理技术在多个领域都有广泛的应用,通过本项目,用户不仅可以学习到基础的几何处理知识,还可以将其应用于实际项目中,解决复杂的几何问题。
结语
几何处理是一个充满挑战和机遇的领域,通过本项目,你将迈出探索3D世界的第一步。无论你是计算机图形学的爱好者,还是专业的开发者,本项目都将为你提供一个良好的起点。赶快加入我们,开启你的几何处理之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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
9
1