三角形接触

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Matlab开发判断三角形接触的方法优化
这是在UNC-CH RAPID程序包中找到的三角形重叠代码的Matlab优化转换。原始代码未经过Matlab的深度优化。三角形的定义为t1 = [v1x, v1y, v1z; v2x, v2y, v2z; v3x, v3y, v3z]。以下是测试代码片段:%%测试三角形碰撞代码clf;坚持,稍等;设置(gcf,'渲染器','zbuffer') t1 = [1,1,1; 1,2,1; 2,2,2]; 补丁( t1(:,1), t1(:,2), t1(:,3), [0.5,0.5]) t2 = [1.5,1.5; 1.2,3,-1; 0.5,2.4,1.0]; patch(t2(:,1),t2(:,2),t2(:,3),[0.75,0.5]) t3 = [2.5,3.5; 1.2,3,-1; 0.5,2.4,1.0]; 补丁( t3(:,1), t3(:,2)
矢量化三角形细分方法快速生成四倍细分三角形
此功能可在给定网格中迅速生成面的四倍细分。新生成的顶点添加到原始顶点列表中,构建新的三角形面列表。相比于其他使用for循环和数组的函数,此方法完全矢量化,适用于大规模网格且内存管理高效。操作简洁高效,在四核8GB RAM机器上处理100万个面和300,000个顶点仅需1秒。
灰度图像阈值处理的三角形方法计算阈值的三角形方法 - Matlab开发
三角形方法最初由Zack等人(1977年)提出,用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低(或最高,具体取决于上下文)值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0,并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。
生成Sierpinski分形三角形的MATLAB算法
这个函数提供了一种生成谢尔宾斯基三角形分形图像的有效算法。它在MATLAB环境中运行,打开一个新的图形窗口,并根据指定的迭代次数生成图像。迭代次数必须大于或等于0,较高的迭代次数会导致较长的计算时间。例如,可以使用命令 sierpinski_triangle(6) 来生成六级谢尔宾斯基三角形。
三角形网格生成器:基于 Matlab 的三角划分
该程序采用三角形元素构建网格,具有左右对称特性。
使用icosphere网格计算球体的三角形网格
在Matlab开发中,可以通过icoSphereMesh(n)函数生成三维单位icosphere的三角形网格。此函数的输入参数n控制了网格的复杂度,例如n=0返回12个顶点,n=1返回42个顶点,以此类推。对于大规模网格,建议将n设置为5以避免性能问题。
生成三角形分布随机数组 - MATLAB开发
TRIANGRND函数可从具有给定下限A、上限B和众数M的三角形分布中生成随机数数组。返回的数组大小取决于输入参数A、M和B的大小关系,可以处理多维数组输入。此函数基于Kotz & van Dorp的方法[1]进行实现。详细参考资料可通过作者联系邮箱galexander (at) Mines (dot) edu获取。
使用Matlab开发三角形区域有限元模型
使用Matlab开发三角形区域有限元模型,用于解决非定常不可压缩流体流动及相关问题。
MeshLaplacian:三角形网格的拉普拉斯计算工具
MeshLaplacian 是一个用于计算三角形网格拉普拉斯函数的 MATLAB 工具。
Matlab开发修正三角形网格法向量计算
Matlab开发:修正三角形网格法向量计算。对三角形网格(面片)进行法向量计算的过程进行了优化。