计算机视觉中一个研究方向是在 MLP 的权重中编码对象和场景，使得该 MLP 直接从 3D 空间位置映射到形状的隐式表示。然而，之前的方法无法使用离散的方式（如三角形网格或体素网格）以相同的保真度再现具有复杂几何形状的真实场景，迄今为止也仅限于表示具有低几何复杂性的简单形状，从而导致渲染过度平滑。NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground truth 做损失即可完成可微优化，从而渲染出连续的真实场景。
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真，这些方法引入了多视图约束作为正则化，以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展，但由于形状-颜色的模糊性，它们往往无法捕获准确的3D形状，从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15
StyleGAN 架构展示了高质量 RGB 图像生成，但是它们仅针对生成单个 RGB 视图，而不是 3D 内容。本文提出的 StyleSDF 是一种生成 3D 一致的高分辨率（1024 × 1024） RGB 图像和几何图形的方法。相关的 3D 生成模型通过基于坐标的多层感知器(MLP)实现形状和外观的合成，然而这些工作往往需要 3D 或多视图数据进行监督，这些数据很难收集，并且由于它们依赖于昂贵的体积场采样，现有算法大多仅限于低分辨率的渲染输出。
密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。
本文介绍了一种用于神经场成对配准的技术，该技术扩展了经典的基于优化的局部配准（即ICP），以在神经辐射场（NeRF）上操作——从校准图像集合中训练的神经3D场景表示。NeRF不分解光照和颜色，因此为了使配准对光照不变，本文引入了“表面场”的概念——从预先训练的NeRF模型中提取的场，该模型测量点在物体表面上的可能性。然后，将nerf2nerf配准视为一种稳健的优化，该方法迭代地寻求对齐两个场景的表面场的刚性变换。通过引入预先训练的NeRF场景数据集来能够有效评估本文技术的有效性。
【编者按】OpenGL（开放式图形库），用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口，C、C++、Python、Java等语言都能支持 OpenGL。本文作者以 Python 语法为例，用两万字详解 OpenGL 的理论知识、用法与实际操作，干货满满，一起来看看吧。
以上就是python Axes3D绘制3D图形的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
本文介绍基于Python语言的matplotlib模块，对Excel表格文件中的指定数据，加以密度散点图绘制的方法。
OpenGL 是 Open Graphics Library 的简写，意为“开放式图形库”，是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。OpenGL 不是一个独立的平台，因此，它需要借助于一种编程语言才能被使用。C / C++ / python / java 都可以很好支持 OpengGL，我当然习惯性选择 python 语言。
近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
http://seaborn.pydata.org/examples/index.html
最近我们被客户要求撰写关于Gibbs抽样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，整个轮廓流动，整个程序不仅有一个很好的美学质量，它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
（1） reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值，从而代替平均值
这里说了，就是装maple的锅，估计是32位的Maple替换了原本64位matlab自带的maple库，我还能遇到这种事情？？？
今天给大家介绍发表在CVPR2021上的一项工作。在这项工作中，作者提出了一个新的蛋白质结构深度学习框架。该方法将蛋白质原子原始 3D 坐标和化学类型作为输入，利用原子点云和高效几何卷积层实时计算和采样分子表面，以端到端的方式学习蛋白质结构特征。实验证明，在相互作用位点识别和蛋白质-蛋白质相互作用预测两项任务中，该方法以更快的运行时间和更少的参数实现了最先进的性能。
本次介绍一个发表于Pattern Recognition的经典三维点云描述子TOLDI，首先进行算法阐述，然后再给出数据集的介绍、局部参考坐标系与描述子的评估方法。
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
空间和时间相关问题的物理定律通常用偏微分方程（PDE）来描述。对于绝大多数的几何结构和所面对的问题来说，可能无法求出这些偏微分方程的解析解。不过，在通常的情况下，可以根据不同的离散化 类型来构造出近似的方程，得出与这些偏微分方程近似的数值模型方程，并可以用数值方法求解。如此，这些数值模型方程的解就是相应的偏微分方程真实解的近似解。有限元法（FEM）就是用来计算出这些近似解的。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。
2000国家大地坐标系，是我国当前最新的国家大地坐标系，英文名称为China Geodetic Coordinate System 2000，英文缩写为CGCS2000。
我们在搭建UI界面时，有很多时候，我们会用到iOS自带的绘图功能来完成一些界面的效果，很常用也很方便。今天我们在这里就一起讨论一下iOS的绘图功能。
本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数，该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到地面距离有关的深度信息特征。我们的实验表明，在具有挑战性的KITTI基准测试上，与现有的RGB和RGB- d目标建议方法相比，性能有显著提高。结合卷积神经网络(CNN)评分，我们的方法在所有三个KITTI目标类上都优于所有现有的结果。
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时，通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下，我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
数据可视化是指以图形或表格的形式显示信息。成功的可视化需要将数据或信息转换成可视的形式，以便能够借此分析或报告数据的特征和数据项或属性之间的关系。可视化的目标是形成可视化信息的人工解释和信息的意境模型。
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
最近零散时间，翻了一批讲Nerf原理的CSDN/知乎/B站文章和视频，有些讲的还是不错的，但是有些实在是让人感觉，作者本身就没搞懂啥是神经辐射场。所以本文使用自问自答的方式，尝试直击要害的讲清楚Nerf是干什么的。
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是神经网络，即全连接网络，而 DCGAN 则是换成卷积神经网络（CNNs）了，这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力，更好的生成质量更好的图片。
由一个将所有场景变形映射到一个共同的正则配置的变形网络和一个从每个相机射线回归体积密度相关和视相关的RGB颜色的规范网络构成。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
📷 本文旨在为人们提供一些机器学习算法，这些算法的目标是获取关于重要机器学习概念的知识，同时使用免费提供的材料和资源。当然选择有很多，但哪一个是最好的？哪两个互相补充？什么是使用选定资源的最佳顺序？
电脑显示屏是一个2D平面,为了能够在这个2D平面上显示OpenGL渲染的3D场景,我们必须将3D场景当作2D图像投影到这个2D平面(计算机屏幕)上.GL_PROJECTION 矩阵就是用来做这种投影变换的.首先,该矩阵将所有观察空间的顶点坐标变换到裁剪空间,接着,将变换后的顶点坐标(即裁剪坐标)的每个分量(x,y,z,w)(x,y,z,w)(x,y,z,w)除以坐标的 www 分量,使其变换为标准化设备坐标(NDC).
关键词：机器学习，算法 正文： 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括： 1.决策树
基于以上概念，不难理解，绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的，下面给出三维的两种常见的数据样本格式：
所有参数可能是 1D或2D数组及序列。如果 X 和 Y 缺省，将视为规则网格。如果 U 和 V是 2D 数组，但 X 和 Y 是 1D 数组，并且 len(X) 和 len(Y) 与 U 的列和行相同，则使用 numpy.meshgrid 生成 2D 网格。
quiver(U, V, **kw) quiver(U, V, C, **kw) quiver(X, Y, U, V, **kw) quiver(X, Y, U, V, C, **kw)
需要注意的是当你要绘制由线段连接的一组坐标，那么就将 x、y、z 指定为相同长度的向量。要在同一组坐标轴上绘制多组坐标，那么就将 x、y、z 中的至少一个指定为矩阵，其他指定为向量。
散点图用于描述两个连续性变量间的关系，三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示，多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出，它们分别是shape为n*1和1*n的数组，而z是一个n*n的数组。
1 最大似然概率 例子是说测量校园里面同学的身高分布，分为男生和女生，分别抽取100个人...具体的不细讲了，参考文档中讲得很详细。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差∂2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ∂]T。 我们独立地按照概率密度p(x|θ)抽取100了个（身高），组成样本集X，我们想通过样本集X来估计出未知参数θ。这里概率密度p(x|θ)我们假设是是高斯分布N(u,∂)的形式，其中的未知参数是θ=[u, ∂]T。抽到的样本集是X={x
MATLAB作为高性能、交互式的科学计算工具，具有非常友好的图形界面，这使得MATLAB的应用非常广泛；同时MATLAB也提供了强大的绘图功能，这使得用户可以通过对MATLAB内置绘图函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专业水平的图形。在利用Simulink进行动态系统仿真时，图形输出可以使设计者快速地对系统性能进行定性分析，故可大大缩短系统开发时间。
为了从这个后验分布中得出，我们可以使用Gibbs抽样算法。吉布斯采样是一种迭代算法，从每个感兴趣的参数的后验分布产生样本。它通过按照以下方式从每个参数的条件后面依次绘制：
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