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Computer Graphics 2 (SS 2011)
| Instructor: | Prof. Dr. Marc Alexa, Dr. Bernd Bickel |
|---|---|
| Contact | Ronald Richter |
| Course structure: | Integrated event (IV) - 4 SWS |
| Room: | MA 041 |
| Date: | Thursday 2pm - 4pm Start : 14 Apr 2011 |
| Topics: | Modeling
|
| Comments: | Modul CG2 - Modeling in Computer Graphics Prerequisites
|
News
- 04.05.11: Grouping of attendants available
- 10.05.11: Grading of exercise 1 available
- 20.06.11: Benchmark results available
- 20.06.11: Grading of exercise 2 available
- 01.07.11: Grading of exercise 3 available
- 11.07.11: Grading of exercise 4 available
Exercise 4: Simplification and Subdivison of Triangle Meshes
Freitag, 17. Juni 2011
- © Computer Graphics, TUB
Additional material:
- Surface Simplification Using Quadric Error Metrics, Michael Garland and Paul S. Heckbert
- Sqrt(3) Subdivision, Leif Kobbelt
- Smooth Subdivision Surfaces Based On Triangles, Charles Loop
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Exercise 3: Approximation and polygonization of implicit surfaces
Donnerstag, 26. Mai 2011
- © Computer Graphics, TUB
Caveat: normals of the horse, hound, rhino and snail dataset need to be flipped.
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Exercise 2: Approximation of heightfields
Donnerstag, 05. Mai 2011
- © Computer Graphics, TUB
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 or the Eigen library for solving the linear systems occuring in this exercise.
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Exercise 1: Hierarchical Spatial Datastructures
Donnerstag, 14. April 2011
- © Computer Graphics, TUB
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):
$ 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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Course Registration
To participate, please register by following the link. Please add the following details:- Course of study (e.g. Informatik Master/Diplom)
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