计算三维重建的方法称为SfM（StructurefromMotion）.\假设计算机已经标定，计算重建的部分可以分为下面四个步骤：\（1）、检测特征点，然后在两幅图间进行特征点匹配。
\（2）、有匹配算出基础矩阵。
\（3）、由基础矩阵计算照相机矩阵。
\（4）、三角剖分这些三维点。

讲述了三维地质建模的最新进展，方法，算法及其代码。
包含了Kriging插值，DSI插值，Delaunay三角剖分，laplaciansmoothing优化等详细代码

一个利用三角剖分法写的云图demo里面有一个生成随机数据的函数可以调用

#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分：用户试衣时的人体识别、姿势检测；
三维虚拟人体模型的构建与匹配，三维虚拟衣物模型的构建，三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上，从研究三维人体、衣物建模理论出发，结合物理模型、图形处理等方法，实现了以上四个部分，并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面，针对精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型，用深度置信神经网络来对模型进行训练，能够检测出图片中任意姿势各个身体部件；
针对实时性要求较高的情况，我们采用SVM模型，可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中，首先我们建立集成于软件中的人体模型库，主要是使用专用的三维人体造型软件Poser，将其中人体模型导出为OBJ文件，再根据OBJ文件的存储格式，提取出人体曲面的顶点信息，然后采用稀疏表示和三角剖分技术，利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面；
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息，查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整，最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣，通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合，构建了简单的衣物模型，基于碰撞检测技术，研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子，如有褶皱、垂悬等等效果。

OpenCV+OpenGL双目立体视觉三维重建代码以及文档使用opencv进行立体匹配获取视差图，三角剖分使用opengl进行纹理贴图需要配置opengl，opencv，vs2015工程博客地址：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217

三角剖分库Triangle在windows下编译的.exe.dll.lib主若是我的原创博文的最终下场：https://blog.csdn.net/csubai07/article/details/102868479

全面引见了Delaunay三角剖分及其对偶图-Voronoi图的相关技术，并且给出了Delaunay三角剖分可视化应用的一些实例。

立体三角剖分的经典算法，很多三维绘图都运用了此原理来构图，将图形划分为很多的小三角形，从而构造出三维物体

生成维诺图，先产生点，生成凸包，进行Delaunay三角剖分，最初生成维诺图。
使用OpenGL显示结果，注释详尽，基于visualstudio2017的控制台程序。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。