场景中有了灯光，大海，天空还有飞机，飞机是通过组合简单的立方体创建的外形，飞机能跟随鼠标移动的轨迹运动。
飞机上还有一个飞行员。
头发飘动是通过对每个顶点进行循环运动模拟的。
为了产生大海的波浪效果，我们使圆柱的每个顶点绕其初始位置旋转，方法是使其具有随机速度旋转和随机距离（旋转半径）。
飞机上还有一个飞行员。
头发飘动是通过对每个顶点进行循环运动模拟的。
为了产生大海的波浪效果，我们使圆柱的每个顶点绕其初始位置旋转，方法是使其具有随机速度旋转和随机距离（旋转半径）。
2015/2/9 3:41:52
205KB
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作者：Gvonte，关键技术点：效果合成器EffectComposer完成部分辉光效果，加入抗锯齿，高级效果组合器MaskPass。
2021/3/27 2:52:22
8.54MB
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参观一个程序生成的城市，每次都不同。
坐下来享受旅程！使用three.js和WebGL制作。
?怎么运行首先，生成了世界的蓝图：?地形图遵循地形的道路网沿道路空的建筑物地段建筑物由于随机变化，结果每次都不同，但遵循可配置的规则。
?接下来，将此抽象定义转换为3D模型，可以在three.js的协助下使用WebGL进行渲染。
一旦创建完成，您就可以使用触摸手势（移动）或鼠标（桌面）在城市中移动。
导航的工作方式类似于Google/AppleMaps。
您也可以点击“游览”按钮，在城市中进行自动飞行/驾驶。
?在本地构建/运行如果是第一次构
坐下来享受旅程！使用three.js和WebGL制作。
?怎么运行首先，生成了世界的蓝图：?地形图遵循地形的道路网沿道路空的建筑物地段建筑物由于随机变化，结果每次都不同，但遵循可配置的规则。
?接下来，将此抽象定义转换为3D模型，可以在three.js的协助下使用WebGL进行渲染。
一旦创建完成，您就可以使用触摸手势（移动）或鼠标（桌面）在城市中移动。
导航的工作方式类似于Google/AppleMaps。
您也可以点击“游览”按钮，在城市中进行自动飞行/驾驶。
?在本地构建/运行如果是第一次构
2016/3/3 14:51:43
1.02MB
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对于数量较多的模型，为了减少尺寸，我们采用没有贴图的模型文件，然后在程序里做统一贴图。
对于房子等建筑物，需要房顶和立面采用不同的材质贴图，甚至房子底部需要删除。
实现的思路是遍历所有面，根据方向确定能否为房顶或房子底部，修改贴图和UV数据。
?
对于房子等建筑物，需要房顶和立面采用不同的材质贴图，甚至房子底部需要删除。
实现的思路是遍历所有面，根据方向确定能否为房顶或房子底部，修改贴图和UV数据。
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2019/11/12 22:09:02
1.52MB
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3D遊戲剛體旋轉平移C++算法有四元數EULER角變換方向餘弦矩陣互相轉換函式庫適合3D遊戲開發人員模仿學習C++函式庫包含下列多個算法簡單綜整如下构造执行物体-惯性旋转的四元数，方位参数用欧拉角方式给出提取旋转角和旋转轴根据惯性-物体旋转四元数构造方向餘弦矩阵
2019/1/26 18:21:32
12KB
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ROS视觉信息介绍该软件包定义了一组消息，以统一ROS中的计算机视觉和对象检测工作。
概述该软件包中的消息是为基于视觉的管道定义通用的向外接口。
这里的消息集旨在启用两种主要的管道类型：“纯”分类器，在给定单个传感器输入的情况下识别类概率检测器，可识别类的概率以及给定传感器输入的那些类的姿势类概率与ObjectHypothesis消息数组一起存储，该消息本质上是从整数ID到浮点得分和姿势的映射。
消息类型分别存在于2D（使用sensor_msgs/Image）和3D（使用sensor_msgs\PointCloud2）中。
为每个对象存储的元数据是特定于应用程序的，因而此程序包对元数据的约束很少。
每个可能的检测结果必须具有唯一的数字ID，以便可以在结果消息中明确，有效地识别它。
然后可以从数据库中查找对象元数据，例如名称，网格等。
唯一的其他要求是元数据数据库信息可
概述该软件包中的消息是为基于视觉的管道定义通用的向外接口。
这里的消息集旨在启用两种主要的管道类型：“纯”分类器，在给定单个传感器输入的情况下识别类概率检测器，可识别类的概率以及给定传感器输入的那些类的姿势类概率与ObjectHypothesis消息数组一起存储，该消息本质上是从整数ID到浮点得分和姿势的映射。
消息类型分别存在于2D（使用sensor_msgs/Image）和3D（使用sensor_msgs\PointCloud2）中。
为每个对象存储的元数据是特定于应用程序的，因而此程序包对元数据的约束很少。
每个可能的检测结果必须具有唯一的数字ID，以便可以在结果消息中明确，有效地识别它。
然后可以从数据库中查找对象元数据，例如名称，网格等。
唯一的其他要求是元数据数据库信息可
2019/6/26 9:50:57
17KB
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單個圖像研究3D形狀建模，並在三個方面對其做出貢獻。
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4
2015/8/2 5:20:08
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matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构如何运行：为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
2019/3/7 21:16:22
14.42MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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