什么是lloyd relaxation?
就是把一堆聚集的点重新调整,直到“均匀分布到空间”。
【资料图】
输入:点集
输出:点集
Houdini中的Point Relax节点似乎就是这个功能。
具体算法?
1.将每个点移动到此点的Voronoi几何体“中心”。
(中心可以是很多种,算术平均点,重心....)
2.重复迭代。
(由于每次移动后voronoi几何体和周围点都可能移动了,所以还能进行下一次迭代。)
3.迭代直到error收敛。
(error为一次迭代中,所有pArr[i]的移动距离总和)
什么是voronoi几何体?
在空间中,每个空间点sample都有在点集pArr中距离最近的一点pArr[i],所有sample的集合就是此pArr[i]的voronoi几何体。
由于点集有限,当sample趋近于取满全部空间时,由于距离判断的性质,一定会形成一条明显的分界“线”,所以一定是几何体。
最简暴力算法?
在空间中铺满合理个数的离散sample点,用离散sampleArr代替voronoi几何体,用sampleArr的算术平均就成为了voronoi几何重心。
relax前,准备好wholeSample点:
迭代直到error为0:
有点类似AI,恐怕可以固定pArr数量,训练一个神经网络去一步到位。
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