在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
在现代视觉SLAM系统中，从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性.我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内,并且遮挡点可以在一定程度上被识别和去除.这种方法也很自然地适用于大场景和复杂的多摄像机配置.实验结果表明,我们的体素图与具有5个关键帧的关键帧图一样有效,并且在EuRoC数据集上提供了显著更高的定位精度(在RMSE平均提高46%),所提出的体素图表示是视觉SLAM中基本功能的一般方法,并且可广泛应用.
欢迎回到第三部分，也是我们的迷你WebGL教程系列的最后一部分。在此课程中，我们会会介绍光照和添加2D对象到场景中。新的内容很多，我们还是直接开始吧。
在数字孪生和仿真研究过程中，会产生大量和三维空间相关的数值信息，比如设备外观的扫描数据、地形扫描数据、生产设备温度场/压力场、流体的速度场、流体扩散，以及各种仿真数据：速度，压力，应力，温度等。
去年9月份苹果推出了iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max三款新iPhone，新机型的性能在拍照和续航上得到大幅度的提升，同时连续三年依旧延续保留FACE ID功能。在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.04515v1.pdf
今年10月，硅谷AR（增强现实）公司Magic Leap发布了一系列“魔法带回现实”的概念视频：篮球场上鲸鱼一跃而起、外星人突袭办公室打真人CS……虽然大部分视频并非实拍demo，而是特技duang
这篇教程是基于上一篇 立方体球 的。它复用了同一个网格，并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。
这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。
图 1：DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。以上图像是 DeepSDF 在学习到的形状潜在空间中进行两个形状的插值后的光线投射渲染。
本书旨在引导初级 GPU 学习者步入 GPU 编程的大堂，并普及一些在国内资料中较少见到的 GPU 算法，例如光照渲染中的 bank BRDF，以及体绘制中的光线投射（ray-casting）算法。在 GPU 编程方面有一定基础的同学，可以将本书的一些观点作为参考。
在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为提高生产效率和检查产品质量的关键技术之一，例如机器零件的自动检测，智能机器人控制，生产线的自动监控等。
激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。
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。
每天好论文太多了，我决定开个标签来放论文。要是有侵权什么的，请踢我一脚，我赶紧删除。
从第一款FPS游戏《德军总部3D》出现以来，这种类型的游戏广受好评，创新的玩法也层出不穷，比如“吃鸡”。
游戏开发中最常见的任务之一是投射光线（或自定义形状的物体）并检查其撞击。这样就可以进行复杂的行为，AI等。本教程将说明如何在2D和3D中执行此操作。
我们都知道有两种半导体图像传感器器件：CMOS Sensor和CCD Sensor，在目前的消费电子领域普遍使用的都是CMOS图像传感器，因此本节只介绍CMOS图像传感器的基础知识。
这里讲一下为什么我们需要光线追踪，主要是因为光栅化没有办法很好的处理全局的光照效果，就像上节课我们说的到软阴影，还有这个毛玻璃一样的反射光，以及这种间接的光照效果，光栅化无法很好处理，虽然光栅化很快，光线追踪很慢，但是光线追踪的效果很好
摘要 图像渲染就是一个这样的过程，输入一组物体，输出一个像素矩阵。把这个像素矩阵输送给显卡，显示器上就可以显示出来图像。本篇介绍下这个过程用到的算法，就是光线追踪。
阴影以前只是一个变暗的纹理，通常是圆形的形状，它被投射到游戏中的字符或对象之下的地板上。一个人必须不知情或天真地认为，我们仍然可以在未来的3D游戏中摆脱这种粗暴的“黑客”。曾经是一个时间，阴影太贵了，无法实时渲染，但随着图形硬件的不断增加的力量，未能提供适当的阴影不再意味着平庸的实现，它接受犯罪罪未充分利用可用的图形硬件。
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧。
随着UI shader的逐渐标准化，最大的问题是过高的填充率。这个问题是由于大量的重叠的UI元素和UI元素的相乘占据屏幕的主要部分。这些问题可能导致额外的高频率重绘。 为了减轻过高的重绘和减少填充率过高，可以考虑使用下面的措施。
当进行物体渲染时，表面和灯光信息足以计算光照。但是在两者之间可能存在某些阻碍光线的东西，导致在我们需要渲染的表面上投射了阴影。为了使阴影能够正常表现，就必须以某种方式让着色器知道阴影对象。这有很多种方法可以实现， 最常见的方法是生成一个阴影贴图，该贴图存储光在击中表面之前离开其源的距离。任何在同一个方向上更远的距离都不能被同一个光源照亮。Unity的RP使用这种方法，我们也会这样做。
标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
焊接行业是关乎工业制造生产与维护服务的核心行业之一，是大型安装工 程建设期间的一项关键工作，其进度直接影响到计划的工期，其质量的好坏直接 影响到工程的安全运行和使用寿命，其效率的高低直接影响工程的建造周期和建 造成本。为了减少人为因素对焊接质量的影响、提高生产效率就需要使焊接过程 更加自动化和智能化，这也是焊接行业发展的必然趋势。
基于 GPU 的科学可视化计算（Visualization in Scientific Computing），在研究和工程运用上都取得了卓越的成果。由于科学可视化计算处理的数据量极大 （人体 CT、地质勘探、气象数据、流体力学等），仅仅基于 CPU 进行计算完全不能满足实时性要求，而在 GPU 上进行计算则可以在效率上达到质的突破，许多在 CPU 上非常耗时的算法，如体绘制中的光线投射算法，都可以成功移植到 GPU 上，所以基于 GPU 的科学可视化研究目前已经成为主流。
Material Design 是我们将经典的设计原则和科技、创新相结合而创造的设计语言。这份文档会随着我们对 Material Design 的探索而不断更新。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。相机标定常见的分为：
AI 科技评论消息，自NVIDIA的Turing架构问世已经过去了一个多月时间，GeForce RTX 20系列的发布以及实时光线跟踪技术的推出，让NVIDIA将使用多年的“GeForce GTX”更名为“GeForce RTX“，并彻底改变了游戏显卡。实时光线跟踪、RT Core、Tensor核心、AI功能（即DLSS）、光线跟踪API，所有这些都汇集在一起，为游戏开发和GeForce显卡的未来发展指明了新方向。
高大上的机器人从来就不是没有技术背景的普通人能玩转的存在，唯有通过编程，才能让机器人按照我们的意志行动，一个机器人尚且如此难，更别说一群机器人了。然而，这个异想天开地想法却被美国佐治亚理工大学GRIT
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程
沉浸感按：光场技术是目前最受追捧的下一代显示技术，谷歌、Facebook、Magic Leap等国内外大公司都在大力布局。然而目前国内对光场（Light Field）技术的中文介绍十分匮乏，曹煊博士《Mars说光场》系列文章旨在对光场技术及其应用的科普介绍。
跟OpenGL不同，在threejs中实现一个阴影效果很简单，只需要简单的几个设置。
来源：Deephub Imba本文约3300字，建议阅读9分钟本文通过100行的Pytorch代码实现最初的 NeRF 论文。 提起三维重建技术，NeRF是一个绝对绕不过去的名字。这项逆天的技术，一经提出就被众多研究者所重视，对该技术进行深入研究并提出改进已经成为一个热点。不到两年的时间，NeRF及其变种已经成为重建领域的主流。 NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校，Google研究院，以及加州大
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
本文是一篇来自Carnegie Mellon大学和Argo AI的合作工作，目前已经被CVPR20接收（oral），该文的主要内容是基于点云的3D目标检测，与以往的研究内容不同的是，本文基于观察发现在BEV视图中无法区分free和unknown区域，如下图中(a)展示的两个红色框所示，在BEV看上去都是不包含点的free space。但是假如通过lidar的扫描的激光对该图重新绘制如图（b）,其中绿色表明为激光扫描到的区域，白色为未知的区域，即白色是被前景物体所遮挡的区域，而绿色是真正被扫描到的，因此，我们可以得到的信息是左边的红框区域表示的是未知，而右边实际上是真正的freespace。因此本文的作者正是利用freespace的信息来提高检测精度。
随着以神经辐射场（Neural Radiance Field, NeRF）为代表的神经渲染的兴起，越来越多的工作开始使用隐式表征（implicit representation）进行动态场景的三维重建。尽管基于 NeRF 的一些代表工作，如 D-NeRF，Nerfies，K-planes 等已经取得了令人满意的渲染质量，他们仍然距离真正的照片级真实渲染（photo-realistic rendering）存在一定的距离。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
转载自：DeepHub IMBA 原文：100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)
分享 这系列收集OpenGL ES的应用。 iOS开发-OpenGLES画图应用 这篇介绍的3D魔方(原文地址)，重点是魔方的旋转与点击的判断。 效果展示 概念准备 拾取 把地形的位置坐标编码到片元
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
在上一篇文章中，我们使用ARKit来检测现实世界中的水平平面，然后将这些平面可视化。在本文中，我们现在将开始为我们的AR体验添加虚拟内容，并开始与检测到的平面进行交互。
该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。
其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
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