Используя MeshLab, я получаю качественную гистограмму расстояний после применения расстояния Хаусдорфа между двумя заторами. Я хочу экспортировать гистограмму во внешний файл, чтобы я мог анализировать гистограмму во внешнем инструменте, таком как python или MATLAB. Могу ли я это сделать? Как? Спасибо нив
MeshLab: Могу ли я экспортировать гистограмму качества во внешний файл?
05.11.2020
- Поделитесь с нами своим кодом, чтобы мы могли найти решение вашей конкретной проблемы. 05.11.2020
Ответы:
1
Вы можете сделать это легко, если вы используете фильтр «Расстояние от опорной сетки» вместо «Расстояние Хаусдорфа». Этот фильтр оставит расстояния, сохраненные как значение качества для каждой вершины измеренной сетки.
После этого вы можете сохранить сетку для построения расстояний за пределами сетки. Рекомендуемый формат файла - PLY; убедитесь, что флажок "Качество" установлен, а двоичная кодировка не установлен. Выходной файл имеет заголовок из 11 строк, а затем по строке для каждой вершины, содержащей 4 числа. Первые 3 числа - это координаты XYZ, а последнее значение - качество (то есть расстояние, на которое вы ищете свой график).
0 -2 0 1.902114
0 2 0 1.902113
1 -2 0 1.701302
0.9848077 -2 0.1736482 1.714225
0.9396926 -2 0.3420202 1.722303
Этот метод работает не только с расстояниями, но и с любыми значениями, которые meshlab может хранить как качество: кривизна, расстояние до границы и т. Д.
19.11.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..