C#：实现binary exponent二元指数算法(附完整源码)

https://github.com/Lin20/isosurface 图像数据到网格数据-1——MarchingCubes算法 图像数据到网格数据-2——改进的SMC算法 图像数据到网格数据-3——Cuberille算法 水泡动画模拟（Marching Cubes） FR:海涛高软（hunk Xu) QQ技术交流群：386476712 ...

时隔一年，重新将去年暑假的赛题找出来做了做。分析了当时比赛的心态和不足，认真复盘以后给出了新的解答过程。总体完成下来很顺，但是当时比赛的时候可能是受到了心态的影响导致结果不如人意。

C#实现的Windows展示数据渲染图

C#:实现二元素数常数序列算法(附完整源码)

C++binary exponent二元指数算法的实现C++binary exponent二元指数算法的实现完整源码（定义，实现，main函数测试） C++binary exponent二元指数算法的实现完整源码（定义，实现，main函数测试） #include <iostream> /// Recursive function to calculate exponent in \f$O(\log(n))\f$ using binary /// exponent. int binExpo(in

C#:实现 binomial coefficients二项式系数序列算法(附完整源码)

Python:实现binary exponentiation二进制幂运算算法(附完整源码)

我的配置环境为vs2019，.netframework4.5 打开网址 https://www.nuget.org/packages/PclSharp/ 下载到本地 然后在vs中安装 工具——NuGet包管理器——程序包管理器设置 看到这个目录，打开这个目录 然后新建“PclSharp”这个文件夹，将下载的pclsharp.1.8.1.20180820-beta07.nupkg文件放入文件下 然后打开控制台 窗口输入 Install-Package PclSh..

C#实现点云构面(MC算法等值面) （附完整源码）

P2B代码讲解

准备三维开发环境 新建C#窗体应用程序 新建项目，注意版本.NET Framework 4.5.2 MenuStrip，添加标准项 SplitContainer两次，属性改为Horizontal Label+TextBox，点大小 RadioButton，平行投影，透射投影 添加OpenTK（单机方式不联网） 右键单击“引用”，“添加引用” 找到本地 OpenTK.dll和OpenTK.GLControl.dll文件，选中，确定 在窗体里添加三维显示控件 工具箱，右键单击空白处，选择项，浏览

C#:实现BinaryIndexedTree树状数组算法(附完整源码)

C#：实现binomial calculate二项式计算算法(附完整源码)

c#界面中实现点云实时显示 我在之前的文章中介绍了关于C#界面中实现点云显示的解决方案，整个过程是基于c++开发的动态库实现的。 如果对本文即将介绍的C#实现点云实时显示感兴趣的可以先前往c#系统界面中可视化PCL点云数据简单了解一下实现的流程。 开发工具：PCL C# C++ 在使用本文提供的方法前，需要掌握的知识点有： 1、C++ dll动态库的开发 2、PCL点云读取和点云显示 3、C#与C++动态库之间的调用 4、安装好可使用的PCL工具包 需要说明的是本文介绍的内容是将pcl实时显示的功能嵌入c#

在上述代码中，我们首先定义了一个BigInteger类型的变量res和baseNum，分别用于存储累乘变量和中间变量的值。模幂运算也被称为快速幂运算，其基本原理是利用幂运算的特性，将指数n分解成二进制形式，然后通过对幂运算逐步求平方的方式，以O(log n)的时间复杂度完成整个计算过程。(3) 如果当前位为1，则将中间变量base的值乘以自身并对p取模，然后将累乘变量res与中间变量base相乘并对p取模；从结果可以看出，模幂运算算法能够高效地计算大数的幂运算，并且能够保证运算结果的正确性。

一、概述 本文记录如何根据双目相机得到的两帧图片数据来计算出三维点云。这里主要涉及到双目视觉的成像原理，在《视觉SLAM十四讲》第2版的第五讲中有详细介绍。本文的代码根据书上给出的代码进行编写，数据来自https://github.com/gaoxiang12/slambook2/tree/master/ch5/stereo。 二、双目相机模型 众所周知，单目相机是没法确定照片中的某个像素在三维空间中的具体位置的，因为它损失了深度信息。而双目相机就像人的双眼一样，可以根据左右眼看到物体的视差来确定深度，当人

点云是一个数据集，数据集中的每个点代表一组X、Y、Z几何坐标和一个强度值，这个强度值根据物体表面反射率记录返回信号的强度。当这些点组合在一起时，就会形成一个点云，即空间中代表3D形状或对象的数据点集合。主要特征如下：Ø 密度不均匀（稀疏性）Ø 不规则Ø 没有纹理信息（三人成车）Ø 对深度学习的特点：无序性，旋转不变性。