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。
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。
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”。
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.
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。
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2009.04515v1.pdf
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。
Oculus欲向第三方头显开放Oculus生态平台 在上周的Oculus新闻发布会上,Rift负责人奈特·米歇尔表示,其他头显可以通过两种方法接入Oculus的生态系统。第一种是以“Oculus Pa
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。
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。
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。
很多游戏都有水,并且大都是可以游泳的。然而,对于交互式水没有现成的解决方案。PhysX并不直接支持它,所以我们必须自己创造一个水的近似值。
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。
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。
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。
---- 新智元报道 来源:NVIDIA 编辑:Q,LQ 【新智元导读】英伟达将于12月15日-19日召开GTC中国线上大会,今日的主题演讲由英伟达首席科学家BillDally分享关于AI、计算机图形学、高性能计算、医疗、边缘计算、机器人等领域最前沿的创新以及AI推理、GPU集群加速等最新的研究成果。 没错,英伟达GTC大会又来了,不过这次没有老黄,背景也不是他家的厨房。 本次GTC20中国线上大会由首席科学家BillDally首先发表主题演讲,回顾了NVIDIA这一年的成就和产品。 Bill D
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。
Quadro RTX 4000将NVIDIA Turing GPU架构与最新的内存和显示技术相结合,以单插槽PCI-e结构提供最佳性能和功能。 享受更大的流畅性与如照片真实感渲染,体验启用AI-应用更快的性能和创建详细的,栩栩如生的虚拟现实体验。更具成本效益和更加广泛与弹性的工作站机箱配置。
单目动态场景(Monocular Dynamic Scene)是指使用单眼摄像头观察并分析的动态环境,其中场景中的物体可以自由移动。单目动态场景重建对于理解环境中的动态变化、预测物体运动轨迹以及动态数字资产生成等任务至关重要。
计算机图形学被称为计算机「三大浪漫」之一,这个 GitHub 仓库将帮助迷茫的你快速入门。
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。
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?
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
最近的工作开始探索稀疏视图新视图合成,特别是专注于从有限数量的具有已知相机姿势的输入图像(通常为2-3)生成新视图。其中一些试图在 NeRF 中引入额外的先验,例如深度信息,以增强对稀疏视图场景中 3D 结构的理解。然而,由于在少数视图设置中可用的信息有限,这些方法难以为未观察到的区域生成清晰的新图像。为了解决这个问题,SparseFusion 和 GenNVS 提出学习扩散模型作为图像合成器,用于推断高质量的新视图图像,并利用来自同一类别内其他图像的先验信息。然而,由于扩散模型仅在单个类别中进行训练,因此它在生成看不见的类别中的对象时面临困难,并且需要对每个对象进行进一步的提炼,这使得它仍然不切实际。
文章:labelCloud: A Lightweight Domain-Independent Labeling Tool for 3D Object Detection in Point Clouds
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。
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程
Exploder是一个Unity3D插件,可以爆炸任何有网格的游戏对象。在游戏对象上tag设置为“Exploder”,就可以看到爆炸了!
本文出现的数据结果和码源见:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
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。
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
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。
(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)
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。
近年来,机器视觉技术变得越来越复杂,工业领域的图像处理更多的专注于3D传感器,而且越来越多的技术已经完善并且投入到实际应用中,包括焊缝的检测,以及在生产过程中对未分类部件进行仓拣或精确测量金属板。可以说,机器视觉已经转向了3D。
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。
这是自定义可编程渲染管线的第六篇。使用阴影遮罩来烘焙阴影,并且将其加入到实时光的计算中。
迪士尼公布“Force Jacket”力反馈套装 近日,迪士尼公布了一款名为“Force Jacket”的力反馈套装,该套装通过使用安全气囊和传感器产生压力和高频振动,用户穿上该套装可以感受到触摸、挤
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。
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
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
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。
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。
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。
2015年初,我们建立了一个微服务来负责这项任务:地理围栏查找(geofence lookups),结果完成很出色。如今已过一年,这项技术在Uber数以百计的生产应用中脱颖而出,成为了每秒查询量最高(QPS)的服务。本文讲述了我们建立这个服务的原因,还有近来Go语言对构建和扩展该服务速度的贡献。 背景 在Uber,地理围栏指的是地面上由人为定义的地理区域(或几何术语中的多边形),广泛用于地理位置的配置中。向用户展示在指定位置上有哪些产品可用,根据特定需求(比如机场)定义区域,在同时有多人请求搭车的周边区
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