OpenGL下C++实现的多算法网格简化技术

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资源摘要信息: "jmspmesh.zip_OpenGL_Visual_C++" 该压缩文件“jmspmesh.zip”是一个以OpenGL为图形API、使用Visual C++开发的软件包,其主要功能是执行网格简化(Mesh Simplification)操作,包含多种算法实现,其中特别提到了QEM(Quadric Error Metrics,二次误差度量)算法。 知识点详解如下: 1. OpenGL: OpenGL(Open Graphics Library)是一个跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API),用于渲染2D和3D矢量图形。作为一个开放的标准,它由Khronos组织维护,广泛应用于计算机图形领域,特别是在游戏开发、模拟器和可视化软件中。OpenGL提供了一系列的函数来绘制复杂的三维场景,从简单的图形元素到复杂的模型,它支持多种类型的渲染技术,如光栅化和纹理映射。 2. Visual C++: Visual C++是微软公司推出的一款集成开发环境(IDE),主要用于C++程序的开发。它提供了一系列的工具来帮助开发者编写、调试和发布C++代码。Visual C++是Visual Studio开发套件的一部分,它支持多种编程范式,包括面向对象、泛型和过程式编程。Visual C++的用户界面友好,功能强大,具有代码编辑器、图形调试工具和性能分析器等。 3. 网格简化(Mesh Simplification): 网格简化是计算机图形学中的一个技术,用于减小复杂三维模型的顶点和面片数量,同时尽可能保留模型的外观特征。这种技术在实时图形渲染、模型压缩和多分辨率表示等领域有广泛应用。网格简化的方法有很多种,包括顶点聚类、迭代顶点删除、边折叠、顶点投影等。 4. QEM(Quadric Error Metrics)算法: QEM算法是一种常用的网格简化技术,它通过计算每个顶点周围的二次曲面来估算简化操作引入的误差。该算法的核心思想是在每次迭代中选择误差最小的边折叠操作来简化网格,从而在保证视觉效果的前提下减少模型的复杂度。QEM算法因其较高的效率和较好的简化效果而受到广泛关注和应用。 5. 文件结构: - pmesh.cpp:包含网格简化的实现逻辑和主程序入口函数。 - main.cpp:程序的主入口,初始化程序并调用图形界面的函数。 - glmodelwin.cpp:包含OpenGL模型窗口的实现,如渲染循环、事件处理等。 - mesh.cpp:定义了网格数据结构和相关操作,比如加载模型、删除顶点等。 - vertex.cpp:包含顶点类的实现,包括顶点数据结构和相关操作。 - triangle.cpp:包含三角形类的实现,用于处理构成模型的三角形。 - vec3.cpp:包含三维向量类的实现,用于数学运算和模型处理。 - oglpmesh.dsp:是Visual C++的项目文件,用于项目设置和编译配置。 - pmesh.exe:编译后生成的可执行文件,用于运行网格简化程序。 - vertex.h:定义了顶点类的头文件,是整个程序中顶点相关的接口。 综合上述信息,可以判断“jmspmesh.zip”是一个专门针对3D模型网格简化的软件解决方案,借助于Visual C++开发环境,利用OpenGL进行图形渲染,通过实现包括QEM在内的多种网格简化算法来达到降低模型复杂度的目的。这在游戏开发、虚拟现实、3D打印和计算机辅助设计等领域有着重要的应用价值。
2023-05-14 上传

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传