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TU Berlin

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Es gibt keine deutsche Übersetzung dieser Webseite.

Computer Graphics 2 (SS 2010)

0433 L 357
Instructor:
Prof. Dr. Marc Alexa
Contact



Course structure:
Integrated event (IV) - 4 SWS
Room:
MA 041
Date:
Thursday   2pm  -  4pm  
Start : 15 Apr 2010
Topics:
Modeling
  • Parametric curves and surfaces
  • Implicit curves and surfaces
Triangular meshes
  • Compression
  • Simplification
  • Multiresolution models
Comments:
Modul CG2 - Modeling in Computer Graphics

Prerequisites

  • Programming skills in an oo-language
  • Algorithms and data structures
  • OpenGL
  • Linear Algebra
  • Analysis

News

The final exam will take place on Thursday, July 15th in room EN 717 [schedule].

Exercise 4: Simplification and Subdivison of Triangle Meshes

Freitag, 18. Juni 2010

Lupe

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Exercise 3: Approximation and polygonization of implicit surfaces

Freitag, 28. Mai 2010

Lupe

Caveat: normals of the horse, hound, rhino and snail dataset need to be flipped.

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Exercise 2: Approximation of heightfields

Donnerstag, 06. Mai 2010

Lupe

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 Newmat library for solving the linear systems occuring in this exercise.

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Exercise 1: Hierarchical Spatial Datastructures

Mittwoch, 14. April 2010

Lupe

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 -- however your implementation must 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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Slides

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