此函数提供了一个简单的解决方案来显示基于体素的对象。 只需给出体素的中心和体素大小，您就会得到一个漂亮的 3D 图像。 还有更多功能可用，例如面部颜色和边缘颜色。 句法： 体素图像（pts，vox_sz，颜色，alpha，edgec） 参数： pts - 具有 3D 点的 nx 3 矩阵vox_sz - 标量或具有体素大小的 1 x 3 向量颜色 - 脸色alpha - 面部 alpha（不透明度） edgec - 边缘颜色 例子： pts = [1,1,1; 2,2,2]; vs = 0.5; 体素图像（pts，vs）； 视图([-37.5, 30]); 此示例创建两个体素（位于 (1,1,1) 和 (2,2,2)），边长为 0.5

Joe Conti 流行的 vol3d 函数的更新，允许明确定义体素颜色和 alpha 值。 功能增加，但功能完全向后兼容。 如果体素可以是任何 RGB 颜色，请使用： vol3d('CData', cdata); 其中 cdata 是一个 MxNxPx3 数组，沿第 4 维具有 RGB 颜色。 如果颜色和 alpha 值高度独立，请按如下方式指定 MxNxP alphamatte： vol3d('CData', cdata, 'Alpha', alpha); 该功能在Joe Conti的完全许可下（尽可能少地）修改了原件。 原来的功能，带有一些用于编辑颜色图和 alphamaps 的附加工具，遗憾的是不再可用。 这种渲染方法的工作方式是将每个体素的六个边渲染为一个半透明平面。

用户可以输入一个模型来拟合这些像素的数据。 允许快速检查数据和拟合的质量。 允许比较体素之间的数据。 该工具最初是为 MRI 应用而设计的。

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高斯扩散模型matlab代码

使用此功能可以可视化体素化数据（存储在 3d 二进制矩阵中）。 Example.m 文件中出现了一个使用示例。 建议在 Matlab centeral 中使用其他作者提供的 FigureRotator 和 Patchslim 函数如果您将其用于学术目的，请引用我的相关工作： Y. Ben Shabat*、A. Fischer，“使用曲率分析为增材制造设计自适应多Kong微结构”第 25 届 CIRP 设计会议。 2015 年，以色列海法。 和 Y. Ben Shabat*、A. Fischer，“用于增材制造的自适应多Kong微结构设计”，第 24 届 CIRP 设计会议。 2014 年，意大利米兰。

VOXview 是一个易于使用的功能，用于可视化小型 3D 标量或 RGB（即 MxNxO x3）阵列。 此函数专门设计用于让用户独立控制体素 alpha、强度和颜色值，这是目前使用 MATLAB 的“volshow”命令无法实现的。 例子： VOXview(rand(50, 50, 50, 3)); % 生成填充具有随机 RGB 值的体素的体积。 此外，该功能使用户可以直接控制： - 颜色图（用于标量字段） - 补丁属性（例如边缘颜色、反射率选项） - Alpha 阈值（低于此值的面不绘制） - 多种类型的透明度计算方法- 体素大小- 边界框最后，它为最终对象提供了补丁处理，以便事后有效地进行处理。 运行 VOXview_demo.m 以演示不同的输入选项。 运行 Lamp_demo 以获得利用体素补丁句柄的动画演示。 重要性能说明： VOXview 已更新为使用纹理映射，因此

scn2pointcloud_tool文档 该工具的目的是实现从CAD模型的格式（例如.obj / .off文件）到具有RGB和标签的点云格式的数据转换。 该工具的转换结果如下。 OBJ文件的可视化： 相应输出的可视化： 该工具是为SUNCG数据集设计的，并且基于SUNCG数据集的数据组织，因此，对于其他CAD模型数据集，该工具可能不完全兼容。 您可以查看此和以获取有关SUNCG数据集的更多详细信息。 该工具是从修改而来的，而是从GAPS修改而来的。 原始GAPS自述文件位于底部。 比比克斯 如果您发现此工具对您的研究有用，请考虑引用我们的。 @InProceedings{Liu_2017_ICCV, author = {Liu, Fangyu and Li, Shuaipeng and Zhang, Liqiang and Zhou, Chenghu and Ye, Rongt

Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de

点云滤波是点云处理的基本步骤，也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波，但实现手段却和信号处理不一样。点云不是函数，对于复杂三维外形其x