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Computer Graphics 2 (SS2009)
| Instructor: | Prof. Dr. Marc Alexa |
|---|---|
| Contact | Mathias Eitz |
| Course structure: | Integrated event (IV) - 4 SWS |
| Room: | MA 041 |
| Date: | Thursday 2pm - 4pm Start : 16 Apr 2009 |
| Topics: | Modeling
|
| Comments: | Modul CG2 - Modeling in Computer Graphics Prerequisites
|
News
- 05. May: Grouping of attendants available
- 11. May: Benchmarking results available - thanks to all participants for your amazing contributions!
- 11. May: Grading of exercise 1 available
- 02. June: Grading of exercise 2 available
- 22. June: Grading of exercise 3 available
- 06. July: The exam will take place on July 16th, room MA041, 2pm
- 13. July: The 2005 CG2 exam for preparation
- 13. July: The final list of homework gradings is available
Exercise 4: Simplification and Subdivison of Triangle Meshes
- © Computer Graphics, TUB
- Due: 09. July 2009
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Exercise 3: Approximation and polygonization of implicit surfaces
- © Computer Graphics, TUB
- Due: 18. June 2009
- Caveat: Normals of the horse, hound, rhino and snail dataset need to be flipped.
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Exercise 2: Approximation of heightfields
- © Computer Graphics, TUB
- Due: 28. May 2009
- The technical report about least squares, weighted least squares and moving least squares by A. Nealen might be helpful for solving the exercise.
- We suggest using the Newmat10 library for solving the linear systems occuring in this exercise.
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Exercise 1: Hierarchical Spatial Datastructures
- © Computer Graphics, TUB
Due: 07. May 2009
Your implementation should be able to easily handle the files in pointdata_small.zip. Please also experiment with the data in pointdata_large.zip, your implementation should be able to handle this file in a reasonable amount of time.
Additional large models can be downloaded from e.g. the Stanford 3D Scanning Repository or the AIM@SHAPE Shape Repository
We ask all students to participate in the benchmarking competition where we are looking for the fastest implementation of a spatial datastructure. You are free to implement whatever datastructure you want -- your implementation should only be able to work with the benchmarking framework provided below.
I am posting my results (measured on 2.8GHz Xeon, using a basic kdTree) for the dragon benchmark (roughly 0.5 million points, k=20, radius=1.0):
taktlos:benchmark mathias$ benchmark benchmarks/dragon.bench
Loading benchmark (benchmarks/dragon.bench)...done.
Loading off file...2602 ms
Constructing spatial datastructure...358 ms
Running 5000 kNearest queries...43 ms, 0.0086 ms average
Running 5000 inRadius queries...36 ms, 0.0072 ms average
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Resources
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Slides
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