3D网格生成工具 matlabIso2Mesh发布

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0 下载量 134 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 35.13MB ZIP 举报
资源摘要信息:"matlabIso2Mesh是一个适用于MATLAB和Octave环境的三维表面和体积网格生成器。通过这个工具,用户能够从体素数据、结构化网格或点云数据中生成高质量的三维网格模型。它特别适用于在有限元分析、计算流体动力学、图像处理和科学可视化等领域的应用。 matlabIso2Mesh工具包中包含多种函数,用于从各种格式的输入数据创建网格。例如,可以处理图像栈、点云以及体素表示的数据,并将它们转换为可进行进一步分析的网格形式。工具箱支持生成表面网格,也可以生成用于体积模拟的网格。此外,这个工具还提供了一系列的网格优化和编辑功能,以确保生成的网格质量和准确性。 工具包中通常会包含以下几种主要功能: 1. 网格生成器:从不同类型的输入数据生成三角网格和四面体网格。用户可以指定网格的密度和细化程度。 2. 网格优化:提供算法对生成的网格进行优化,以提高其质量,例如,改善网格的形状、减少不必要的网格点、平滑表面等。 3. 网格编辑:包含对网格进行编辑的功能,比如局部细化、合并、裁剪、孔洞填充等。 4. 文件格式支持:能够读取和写入多种常见的网格文件格式,方便与其他工具或软件包兼容使用。 5. 图像处理:工具箱可能包含一些图像处理功能,用于提取需要生成网格的图像特征。 使用Iso2Mesh时,用户首先需要确保已经安装了MATLAB或Octave环境。然后下载并解压iso2mesh_master.zip文件,根据说明文档进行安装和配置。说明.txt文件通常包含了如何安装和使用该工具箱的详细步骤,包括命令行使用示例、函数参数的详细解释等。 Iso2Mesh工具箱在学术研究和工程应用中非常实用,特别是在需要创建复杂几何形状的模拟和分析场景中。通过提供一个强大的网格处理平台,它可以极大地简化建模过程,提高工作效率,并且支持用户对模型进行深入研究和精确控制。 总的来说,matlabIso2Mesh为MATLAB和Octave用户提供了一个全面的解决方案,用于从原始数据生成、优化和编辑高质量的三维网格模型。这对于希望在模拟和分析中获得精确和可靠结果的研究者和工程师来说,是一个不可或缺的工具。"

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

2023-06-07 上传