三维视觉与深度学习
超详细的3D视觉学习路线汇总
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基于深度学习的双目视觉三维重建
中文摘要中文摘要随着工业自动化的高速发展，机器人等智能设备在工业生产中的应用日渐广泛。
对周边环境的感知是设备智能化的一项重要研究内容，目前，获取周边三维环境信息的主要技术途径以激光雷达和双目相机为主，与超声波传感器、激光雷达相比，双目相机具有获取信息丰富，价格低廉，精度高的特点，通常应用于实时测距、三维形貌恢复、缺陷诊断等领域。
智能设备在实际作业时，对周围的三维环境进行精确的三维重建有助于实际作业的安全有效进行，本文基于深度学习算法，对双目视觉系统的三维重建进行研究。
本文的主要研究内容有：(1)研究了当前摄像头标定的主流方法，对其具体算法实现进行了分析，通过对双目相机进行标定得到相机的内参数和外参数，基于相机的内外参数实现图像矫正、三维重建工作。
(2)对相机的成像和畸变原理进行分析和研究，对采集图像进行滤波、自适应伽马变换与去畸变处理，提高双目相机采集图像的质量。
(3)对双目视觉中最关键的算法——立体匹配算法进行研究，为了解决传统立体匹配算法匹配精度较低，误匹配区域较大的问题，本文基于深度学习算法，利用2D卷积神经网络对双目相机获取的左、右图进行匹配代价提取，并利用3D卷积神经网络对聚合后的匹配代价进行特征总结和匹配差异学习。
将立体匹配问题转化为一个有监督的机器学习问题，在KIIT2015数据集上训练一个端到端的神经网络模型，该卷积神经网络直接使用双目相机获取的左右两图作输入，直接输出预测的视差图。
(4)通过相机内外参数及立体匹配视差图得到周围环境的三维点云信息，并通过阈值分割算法提取特定工作范围内的稠密点云数据。
(5)搭建了综合实验平台，与其它算法的立体匹配效果进行对比，并对比标准雷达测距数据计算本文算法的精确度，验证了本文算法的有效性。
关键词：双目视觉；立体匹配；深度学习；三维重建I基于深度学习的双目视觉三维重建IIABSTRACTABSTRACTWith the rapid development of industrial automation,smart devices such as robots are increasingly used in industrial production.Perception of the surrounding environment is an important research content of device intelligence.At present,we mainly obtain three-dimensional information of the surrounding environment through lidar and binocular pared with ultrasonic sensors and lidar,binocular cameras obtain It is more abundant,the price is lower,and the accuracy is higher.It is usually used in real-time ranging, three-dimensional shape restoration,defect diagnosis and other fields.During the actual operation of the smart device,accurate3D reconstruction of the surrounding3D environment is helpful for the safe and effective operation of the actual operation.Based on the deep learning algorithm,this paper studies the3D reconstruction of the binocular vision system. The main research contents of this article are:(1)This paper studies the current mainstream camera calibration methods,analyzes its specific algorithm implementation,obtains the camera's internal and external parameters by calibrating the binocular camera,and implements image correction and3D reconstruction based on the camera's internal and external parameters.(2)This paper analyzes and studies the imaging and distortion principles of the camera, and filters,adaptive gamma transforms,and distorts the collected images to improve the quality of the images captured by the binocular camera.(3)This paper studies the most critical algorithm in binocular vision-stereo matching algorithm.In order to solve the problems of low matching accuracy and large mismatching area of traditional stereo matching algorithms,this paper uses a2D convolution neural network to extract the matching cost of the left and right images obtained by the binocular camera based on deep learning algorithms,and uses3D The product neural network performs feature summarization and matching difference learning on the aggregated matching costs. Turn the stereo matching problem into a supervised machine learning problem.Train an end-to-end neural network model on the KIIT2015dataset.The convolutional neural network directly uses the left and right images obtained by the binocular camera as input,and directly output the predicted Disparity map.(4)Obtain the three-dimensional point cloud information of the surrounding environmentIII基于深度学习的双目视觉三维重建through the internal and external parameters of the camera and the stereo matching disparity map,and extract the dense point cloud data within a specific working range through the threshold segmentation algorithm.(5)A comprehensive experimental platform was built to compare the stereo matching effect with other algorithms,and to compare the accuracy of the algorithm in this paper with standard radar ranging data to verify the effectiveness of the algorithm in this paper.Key words:Binocular vision;stereo matching;deep learning;3D reconstructionIV目录目录第一章绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3论文主要内容及工作 (5)第二章相机标定及图像预处理 (7)2.1单目相机数学模型 (7)2.2双目相机数学模型 (9)2.3双目相机的标定 (11)2.3.1张正友标定法 (11)2.3.2立体标定 (13)2.3.2畸变参数估计 (14)2.4双目极线矫正 (15)2.5图像预处理 (17)2.5.1图像去噪 (18)2.5.1伽马变换 (18)2.6本章小结 (20)第三章基于深度学习的立体匹配 (21)3.1传统立体匹配算法的基本理论 (21)3.2基于深度学习的立体匹配发展 (23)3.2.1深度学习的基本原理 (23)3.2.2mc-cnn与GC-net (27)3.3基于W-net的立体匹配 (29)3.3.1残差结构与通道注意模块介绍 (29)3.3.2W-ne2D模块(2D卷积网络部分) (31)3.3.3Cost Value模块(代价聚合部分) (33)3.3.4W-net3D模块(3D卷积网络部分) (34)3.3.5Prob模块(视差预测部分) (36)3.3.6数据集的选择 (37)3.3.7损失函数的选择 (37)V基于深度学习的双目视觉三维重建3.3.8权值初始化及优化算法 (38)3.3.9网络结构说明 (39)3.4本章小结 (40)第四章基于视差图的三维重建 (41)4.1整体视差图的三维点云 (41)4.2视差图处理 (44)4.3点云滤波处理 (47)4.4本章小结 (48)第五章基于双目相机的三维点云重建算法与平台的实现 (49)5.1Pytorch、Opencv、Qt简介 (49)5.2平台开发环境 (49)5.3算法流程与实验结果分析 (50)5.4本章小结 (58)第六章总结与展望 (59)参考文献 (61)致谢 (65)附录 (67)VI第一章绪论第一章绪论1.1课题的研究背景及意义计算机视觉的任务是赋予计算机“自然视觉”的能力，使计算机对输入的图像(视频)进行处理，实现对图像中内容的表达和理解。
计算机视觉的基本原理和应用
计算机视觉的基本原理和应用计算机视觉是指利用计算机技术对视觉信息进行分析、处理和理解，从而使计算机系统具备类似于人类视觉的能力。
计算机视觉已经成为人工智能领域的重要研究方向之一，广泛应用于医疗、安防、交通、智能制造等领域。
本文将介绍计算机视觉的基本原理和应用。
一、计算机视觉的基本原理计算机视觉的基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取和分类识别。
其中，图像获取是计算机视觉的基础，它是指通过相机、扫描仪等设备将物体的视觉信息转换成数字信号。
图像预处理是对图像进行消除噪声、增强对比度等处理，以提高图像的质量。
特征提取是指从图像中发掘有用的特征信息，如边缘、角点、纹理等，以提高物体识别的精度。
分类识别是指将图像中的物体按照一定的规则分类，并识别出这些物体的属性。
二、计算机视觉的应用1.医疗领域计算机视觉在医疗领域的应用非常广泛，如CT扫描中的图像分割和分析、X光片中的肺结节和肿瘤检测、眼底图像的病变分析等。
这些应用可以提高医生诊断的准确性和精度，为患者的治疗和康复提供有力的支持。
2.安防领域计算机视觉在安防领域的应用主要包括人脸识别、车辆识别、行人追踪等。
这些应用可以提高安防系统的效率和准确性，有效防止犯罪和事故的发生。
3.交通领域计算机视觉在交通领域的应用主要包括智能交通管理、智能驾驶、智能交通安全等。
这些应用可以提高交通拥堵的解决能力，降低交通事故的发生率，为交通管理和规划提供更好的支持。
4.智能制造领域计算机视觉在智能制造领域的应用主要包括工件检测、机器人视觉、质量控制等。
这些应用可以提高生产效率和质量，降低生产成本，为制造业的发展提供有力的支持。
三、计算机视觉的发展趋势目前，计算机视觉正迅速发展，主要体现在以下几个方面：1.深度学习深度学习是目前计算机视觉发展的主要趋势。
深度学习通过多层神经网络的训练，学习图像中的特征，并实现了很多在传统图像分析中难以实现的任务，如图像语义分割、目标检测、人脸识别等。
作为一名计算机视觉研究者,2024 年有哪些研究方向更有潜力？
随着计算机视觉技术的不断发展，人们对于这一领域的研究和应用也越来越多。
作为一名计算机视觉研究者，我们需要关注未来的发展趋势，以便更好地应对挑战和机遇。
在2024年，以下几个方向可能会成为计算机视觉领域的研究热点。
1.深度学习深度学习已经成为计算机视觉领域的主流方法。
在未来几年中，深度学习将继续发挥重要作用。
随着计算机硬件的不断升级，我们可以期待更快、更强大的深度学习算法。
深度学习的应用范围也将不断扩大，包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断等领域。
2.三维视觉三维视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及到从三维数据中提取信息和建模。
在未来几年中，三维视觉将成为计算机视觉领域的研究热点。
随着3D打印技术的不断发展，三维视觉将在医疗、制造业、建筑等领域中发挥重要作用。
3.视频分析视频分析是计算机视觉领域的另一个重要分支，它涉及到从视频数据中提取信息和建模。
在未来几年中，视频分析将成为计算机视觉领域的研究热点。
随着视频数据的不断增加，视频分析将在安防、智能交通、娱乐等领域中发挥重要作用。
4.多模态学习多模态学习是计算机视觉领域的一个新兴研究方向，它涉及到从多种数据源中提取信息和建模。
在未来几年中，多模态学习将成为计算机视觉领域的研究热点。
随着人工智能的不断发展，多模态学习将在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域中发挥重要作用。
作为一名计算机视觉研究者，我们需要关注未来的发展趋势，以便更好地应对挑战和机遇。
在2024年，深度学习、三维视觉、视频分析和多模态学习将成为计算机视觉领域的研究热点。
我们需要不断学习和探索，以便更好地应用计算机视觉技术解决现实问题。
3d计算机视觉原理、算法及应用
3D计算机视觉原理、算法及应用一、引言1. 介绍3D计算机视觉的定义和概念2. 引出本文的研究内容和重要性二、3D计算机视觉的原理1. 三维空间感知原理2. 深度信息获取原理3. 光学成像原理4. 相机标定原理三、3D计算机视觉的算法1. 点云处理算法a. 基于深度图像的点云重建算法b. 点云配准算法c. 点云滤波算法2. 结构光算法a. 相位偏移结构光算法b. 深度从模式结构光算法3. 立体视觉算法a. 视差计算算法b. 立体匹配算法c. 立体重建算法四、3D计算机视觉的应用1. 工业制造a. 三维扫描和建模b. 工件质量检测c. 机器人视觉引导2. 医疗健康a. 医学图像处理b. 三维影像重建c. 手术导航3. 虚拟现实a. 三维场景重建b. 视觉增强现实c. 人机交互界面五、3D计算机视觉的发展趋势1. 深度学习与3D视觉的结合2. 新型传感器技术的应用3. 3D视觉与大数据、云计算的融合六、结论1. 总结3D计算机视觉的重要性和发展现状2. 展望未来3D计算机视觉的发展前景通过以上对3D计算机视觉的原理、算法及应用的介绍，我们可以看到，3D视觉技术已经在各个领域得到了广泛的应用，并且随着技术的不断发展和创新，它将会在未来发挥更加重要的作用。
希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供一些有益的参考和启发，推动3D计算机视觉技术的进一步发展。
三维计算机视觉是指利用计算机技术对三维场景进行感知、理解和处理的一种视觉技术。
它是在二维计算机视觉的基础上发展而来的，通过获取环境的三维信息，可以实现更加精确的场景感知和理解。
在工业制造、医疗健康、虚拟现实等领域都有着广泛的应用，为各行各业带来了巨大的便利和发展机遇。
三维计算机视觉的原理主要包括三维空间感知、深度信息获取、光学成像和相机标定。
其中，三维空间感知是指通过获取环境中物体的空间位置和姿态信息，从而对物体进行识别和理解。
深度信息获取则是指通过不同的传感器和技术手段获取物体的深度信息，包括激光雷达、结构光、双目相机等。
2024 与机器视觉相关课程
2024 与机器视觉相关课程2024年，机器视觉领域的相关课程将继续引领技术发展。
下面是一些重要的课程内容：1. 图像处理和分析：这门课程将介绍图像处理的基本原理和技术，包括图像增强、去噪、滤波、边缘检测等。
同时，学生还将学习图像分析的方法，如特征提取、图像分割和目标检测等。
2. 深度学习与卷积神经网络：深度学习是机器视觉中的重要技术，而卷积神经网络是深度学习的基础。
这门课程将深入介绍卷积神经网络的原理和应用，包括卷积、池化、全连接层等。
学生将学习如何构建、训练和优化卷积神经网络，以实现图像分类、目标检测等任务。
3. 三维重建与立体视觉：这门课程将介绍三维重建和立体视觉的基本原理与方法。
学生将学习使用多个视角的图像数据进行立体视觉的计算，以及从多个图像中重建三维场景的方法，如结构光、双目视觉等。
4. 目标识别与跟踪：目标识别与跟踪是机器视觉中的重要任务之一。
这门课程将介绍目标识别和跟踪的基本原理与算法，包括特征匹配、运动估计、卡尔曼滤波等。
学生将学习如何在视频序列中实时地识别和跟踪目标。
5. 深度学习在机器视觉中的应用：这门课程将探讨深度学习在机器视觉中的各种应用，如图像分类、目标检测、人脸识别等。
学生将学习如何利用深度学习技术解决机器视觉中的实际问题，并进行相关案例分析和实践项目。
这些课程将使学生掌握机器视觉领域的核心知识和技术，为未来的研究和应用奠定坚实的基础。
6. 视觉传感器与摄像机技术：这门课程将介绍视觉传感器的原理、种类和性能指标。
学生将学习摄像机的工作原理、成像质量评估方法，以及如何选择合适的传感器和摄像机配置来满足不同应用需求。
同时，还将讨论摄像机标定和几何校正等技术，以提高图像的准确性和稳定性。
7. 深度学习模型优化与推理：这门课程将深入探讨深度学习模型的优化和推理技术。
学生将学习如何使用优化算法来调整模型的参数和超参数，以提高模型的性能和泛化能力。
同时，还将学习如何在不同硬件平台上进行模型的高效推理，如GPU加速、模型剪枝和量化等技术。
2024 机器视觉与工程专业学什么
2024 机器视觉与工程专业学什么
2024年，作为机器视觉与工程专业的学生，在学习过程中将涉及以下内容:
1. 计算机视觉基础: 学习计算机视觉的基本原理和概念，包括图像处理、图像分析和图像识别等基本技术。
这将帮助我们理解图像的特征提取、图像识别和分类等关键概念。
2. 机器学习与深度学习: 学习机器学习和深度学习的原理和应用，包括各种算法以及它们在图像处理和分析中的应用。
我们将学习如何使用这些算法来训练模型，以实现自动图像识别和分类等任务。
3. 三维视觉与传感器技术: 学习三维视觉和传感器技术，包括激光雷达、结构光、立体视觉等。
我们将研究这些技术的原理和应用，以实现对三维场景的感知和重建。
4. 图像处理和分析: 学习图像处理和分析的理论和方法，包括图像滤波、边缘检测、目标检测和跟踪等。
我们将探索各种图像处理和分析技术，以实现对图像和视频数据的处理和分析。
5. 计算机视觉应用: 学习计算机视觉在各个领域的应用，包括智能交通系统、图像检索、医学图像处理等。
我们将研究实际应用中的挑战和解决方法，以培养解决实际问题的能力。
6. 工程项目实践: 参与机器视觉与工程相关的工程项目实践，通过实践锻炼解决实际问题的能力和团队合作能力。
这将帮助
我们将所学知识应用到实际工程中，提高我们的实践能力。
通过以上学习内容，我们将能够掌握机器视觉与工程领域的核心概念和技术，并具备解决实际问题的能力。
这将为我们未来的职业发展和研究提供坚实的基础。
视觉定位资料
视觉定位简介视觉定位是指利用相机或其他视觉感应器获取环境信息，确定物体在空间中的位置和姿态的技术。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，视觉定位在无人驾驶、智能导航、工业自动化等领域得到了广泛应用。
本文将探讨视觉定位的基本原理、常见方法以及应用场景。
视觉定位的基本原理视觉定位的实现基于摄像头捕获的图像信息，并通过对图像进行处理和分析来确定物体的位置和姿态。
在视觉定位中，常用的技术包括特征提取、特征匹配、立体视觉和深度学习。
特征提取特征提取是指从图像中提取出与物体位置和姿态相关的特征点或特征描述子。
常用的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等，这些算法能够帮助识别图像中的关键特征点。
特征匹配特征匹配是指将图像中提取的特征点与已知的模板或地图进行匹配，从而确定物体在空间中的位置。
匹配算法通常包括KNN匹配、RANSAC等，通过计算特征点之间的相似性来实现匹配。
立体视觉立体视觉是利用多个摄像头或不同视角的图像进行三维重构，从而获得更准确的物体位置信息。
通过计算图像之间的视差和深度信息，可以实现对物体的精确定位。
深度学习深度学习在视觉定位中的应用日益广泛，通过卷积神经网络等深度学习模型，可以实现对图像特征的端到端学习和更高级的视觉定位任务。
视觉定位的应用场景视觉定位在各个领域都有重要的应用，下面列举几个典型的应用场景：•无人驾驶：在自动驾驶汽车中，视觉定位可以帮助车辆实时感知周围环境并准确定位车辆的位置，从而实现自动驾驶功能。
•智能导航：利用视觉定位技术，智能导航系统可以实现更精准的导航和定位服务，为用户提供更便捷的出行体验。
•工业机器人：在工业自动化领域，视觉定位可以帮助工业机器人准确定位工件和执行精确的操作，提高生产效率和产品质量。
结语视觉定位作为计算机视觉和人工智能领域的重要应用之一，正逐渐成为人们日常生活和工业生产中不可或缺的技术。
通过不断的研究和创新，视觉定位技术有望在未来实现更广泛的应用和发展。
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三维场景理解
1.室外场景激光雷达点云智能化分类处理
国家自然科学基金青年基金 基于多层次深度学习特征的城市ALS点云分类方法研究 基于深度学习理论的激光雷达点云多层次分类框架研究
基于三维深度学习的点云配准
用于自动驾驶的三维点云目标检测
三维场景理解方法
经典三维点云处理方法：
配准registration
基于深度学习的三维场景理解
PointNet++
网络结构
Sampling:FPS(farthest point sampling )
Multiple PointNet Layer: Extract point cloud
feature
Grouping: MSG(Multi-scale grouping) and MRG(Multi-resolution grouping
代表方法：MVCNN,Snapnet,DeePr3SS
缺点：容易受到物体间互相遮挡损失一些表面 信息，投影变换过程本身改变了三维形状的 局部和全局结构损失了大量的结构信息，使 得特征鉴别力下降，并且在多视角的选择上 会受到人为因素的影响。
基于三维数据立体栅格化（voxel-based）技术 基于点云的神经网络框架（point-based）技术
三维视觉依赖于三维传感器设备
参考资料：三 维 视 觉 前 沿 进 展 与 应 用，陈宝权
三维视觉的发展
三维视觉与多学科交叉融合
三维视觉与多研究方向融合
3D重建
SLAM
三维视觉
多模态感知
摄影测量与遥感
3D打印
SFM
参考资料：三 维 视 觉 前 沿 进 展 与 应 用，陈宝权
三维视觉的研究内容
参考资料：三 维 视 觉 前 沿 进 展 与 应 用，陈宝权
因扫描角度的问题导致结构不完整
噪点影响
车载移动测量系统获取的城市道路三维点云数据
因物体前后遮挡造成的点云缺失使整体结构不完整 不同类点云空间位置很接近，难以区分
三维场景理解方法
基于深度学习的三维场景理解方法：
基于 2D 投影的深度学习网络
多视角神经网络在处理3D图像的分类和分割 任务中的中心思想是，用多张不同角度2D的 图像来提取3D图像的表面特征，直接处理相 应的2D图片信息从而进行3D物体的识别和探 测，这样就可以直接利用二维图像上成熟的 CNN技术。
基于深度学习的三维场景理解
PointSIFT
三维点云SIFT
PointSIFT框架
特点：PointSIFT框架构建了一个处理三维点云的SIFT算子，其中最重要的部分是方向编码单元（orientation-encoding unit），它 将8个方向的最近点的特征进行卷积，获得了点云空间邻域的8个方向的信息，然后，通过堆叠多个尺度下的方向编码单元 （orientation-encoding unit），以获得尺度不变性。最后通过shortcut连接，将这些方向编码单元连接到一起，再让神经网络自 行选择（训练后）合适的尺度。PointSIFT对点云空间邻域特征提取有更强的表达能力，在点云分类和语义分割任务中能达到较 高的精度。计算量大，训练以及处理的效率不高，采样不均衡性，随机选取中心点无法保证一定能将领域覆盖所有的点，由于 点云的无序性和稀疏性，很大程度上会限制网络的效果。
基于深度学习的三维场景理解
PointNet
Max pooling 对称函数
网络结构
PointNet提取的特征=每点特征（point feature）+全局特征(global feature)
存在问题：由于网络模型的限制不能有效地处理复杂的室外场景大规模点云数据，不能提取出点云的局部邻域信息， 因此Pointnet对处理复杂场景点云的分割精度受到限：PointCNN着力构建了一个
来对场景点云进行卷积运算，并且采用了KNN聚类方法来找点云的邻域，通过对点云的训练
来规定出点云的顺序结构(
)，进而进行点云分分类和语义分割。存在问题：在找点云的邻域时，没有指定中心点，
中心点的选择有可能会影响邻域的排序，造成不一样的结果；训练时间长，效率不高。
WORKSHO 三维视觉与P 深度学习
目录
CONTENTS
01 三维视觉的发展 02 深度学习在三维场景理解的应用 03 运行程序过程中出现的问题
01 三维视觉的发展
三维视觉的发展
三维视觉已广泛应用于许多智能设备和产品中
参考资料：三 维 视 觉 前 沿 进 展 与 应 用，陈宝权
三维视觉的发展
把原始点云转换成立体格网（voxel）然后采 用改进成的三维卷积神经网络进行处理。
代表方法：3D-CNN, VAE, VoxNet
缺点：需要转换为体素模型，设置不同的立 体格网的分辨率能不同程度的保留原始场景 的细节信息，这个转换需要消耗大量的计算 资源和时间，而且难以处理较复杂结构的大 场景下的对象物体。
关键点特征keypoints
法向量特征
表面分割segmentation
体素化voxel
特点：根据待检测\分类的目标对象的形状手动设计提取的特征，一般只对三维场景的某种类型目标进行分 类\语义分割，难以适应多样化的复杂三维场景多类别分类\语义分割的任务。
三维场景理解
三维点云数据处理的挑战：
1.点云数据非结构化 2.点云数据维度高 3.点云数据规模大且无序 4.点云的几何结构难以直接利用现有的卷积神经网络模型 5.三维场景中不同类别点云分布不均衡 6.点云数据处理的效率问题
02 深度学习在三维 场景理解的应用
三维场景理解
几何分析
数据驱动
三维场景理解
三维点云数据语义分割 三维点云场景对象目标检测
多源数据融合语义分割和对象检测
行车道路场景语义理解 （由车辆前置摄像头获得连续
帧图像）
车辆三维目标检测
（由车载激光雷达获得的多线
激光点云数据）
建筑物立面语义分割
（由地面三维激光扫描仪获得
特点：pointnet++改进pointnet通过增加局部邻域信息提取和多层次特征学习网络来实现。但 是pointnet++网络模型只能接受一次输入较小规模的点云数据，无法直接高效地处理大规模室 外场景点云数据。 pointnet++的运算较为复杂，处理效率低
MSG
MRG
基于深度学习的三维场景理解
1.直接处理输入的点云数据，通过构建网 络模型来提取场景点云的三维空间结构特 征 2.有效处理大规模非结构化并且无序的点 云数据，从中提取出各类地物目标信息 3.通过大量标记点云数据样本的训练得到 具有更高精度的语义分割模型
代表方法：PointNet, PointNet++, PointCNN, PointSIFT, Superpoint Graphs等