防止二维物体整体旋转可以通过以下方法实现:
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最近制作了能开箱即用的UE5鼠标组件,直接拷入一个文件,再拖到场景中,就能使用了,可以控制相机的平移、旋转、缩放
在过去的几年中,基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果,也促进了很多技术的发展,深度学习在现实生活中的应用也越来越多。但是在很多实际应用中,例如自动驾驶中,只使用RGB信息是远远不够的,因为我们不仅仅想要知道周围有什么物体,还想要知道物体具体的三维信息(位置,运动状态等),因此,三维方面的深度学习也逐渐发展了起来并取得了不错的效果。
在现代物理学课程中,我意识到了理解形状的重要性,它们为有趣的物理学提供了舞台,决定了任何物理系统的对称性和动态性。形状是任何几何物体,在物理学中,它们往往是光滑的。
在文章29. 小孔相机中,我介绍了小孔相机的成像模型。如果你看了这篇文章,你应该至少有了一个重要印象,即相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。
想象一下,如果你正在建造一辆自动驾驶汽车,它需要了解周围的环境。为了安全行驶,你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢?你可能会想到用一个摄像头来满足这些需求,但实际上,这种做法似乎效果并不好:你面对的是一个三维的环境,相机拍摄会使你把它「压缩」成二维的图像,但最后你需要将二维图像恢复成真正关心的三维图像(比如你前方的行人或车辆与你的距离)。在相机将周围的三维场景压缩成二维图像的过程中,你会丢掉很多最重要的信息。试图恢复这些信息是很困难的,即使我们使用最先进的算法也很容易出错。
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如今,StyleGAN 等对抗生成网络已经能够对多种物体生成逼真的二维图片。然而或许你不知道,这些 GAN 其实知道所生成物体的三维形状。对二维 GAN 生成的图像,我们已经可以准确重建其三维结构,并实现旋转和重光照等图像编辑效果,如下图所示:
本文介绍了一篇由国防科技大学刘煜教授团队和浙江大学 - 商汤联合实验室周晓巍教授团队联合撰写的论文《Deep Active Contours for Real-time 6-DoF Object Tracking》,该论文已被计算机视觉与人工智能顶尖国际会议 ICCV 2023 录用。仅需要提供 CAD 框架模型,就可以在多种光照条件和局部遮挡情况下实现对立体物体的实时跟踪。传统的基于优化的方法根据手工特征将物体 CAD 模型的投影与查询图像对齐来求解位姿,容易陷入局部最优解;最近的基于学习的方法使用深度网络来预测位姿,但其要么预测精度有限,要么需要提供 CAD 纹理模型。
理解掌握OpenGL程序的投影变换,能正确使用投影变换函数,实现正投影与透视投影。
看到一篇文章《计算机视觉中的曲率尺度空间技术: 基本概念与理论进展》——钟宝江,对于尺度空间的理解很有帮助,遂贴部分内容在此,如果涉及侵权,请告知,我会马上删除。
该博客实时更新于我的Github。 在机器人局部路径规划中,需要实时躲避运动或者静态的障碍物,这个过程涉及到碰撞检测这个问题,本文主要讨论这个问题。 碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题,一个游戏场景中可能存在很多物体,它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态,那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体,我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题,这样子可以节省重要的计算量和时间。 在真实的物理系统中,一般需要在运算速度和精确性上做取舍。尽管非常精确的碰撞检测算法可以
论文、代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「二维图像GAN」,即可直接下载。
该博客实时更新于我的Github。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
之前提到机械臂姿态可以用3×3旋转矩阵来表示姿态。旋转矩阵是一种特殊的各列相互正交的单位阵。进一步我们知道旋转矩阵的行列式恒为±1。旋转矩阵也可被称为标准正交矩阵,“标准”是指其行列式的值为+1(非标准的正交矩阵事务行列式为-1)。【线性代数】
而利用光聚合反应,能够合成任意的几何形状,开头出现的神奇一幕,就是通过这个原理最终完成了3D打印。
(1)阅读实验原理,掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法。 (2)根据示范代码,完成实验作业。
原文:Deep Learning on Monocular Object Pose Detection and Tracking: A Comprehensive Overview
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸,创建和命令图层,并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中,可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。(例如墙体或标注)
给定点:(x,y,z) 绕x轴旋转后的点(x1,y1,z1) 绕y轴旋转后的点(x2,y2,z2) 绕z轴旋转后的点(x3,y3,z3)
把维数为n维的向量用一个n+1维向量来表示(如x,y,z转换为x,y,z,w),齐次坐标有以下性质:
真实物体完整形状的数字化在智能制造、工业检测和反向建模等领域具有重要的应用价值。为了构建刚性对象的完整几何模型,对象必须相对于测量系统(或扫描仪必须相对于对象移动),以获取和集成对象的视图,这不仅使系统配置复杂,而且使整个过程耗时。在这封信中,我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法,该方法允许人们手动旋转一个物体,并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息,同时将多个视图实时对齐并合并在一起。我们的系统采用了立体相位展开和自适应深度约束,可以在不增加捕获图案的数量的情况下,稳健地展开密集条纹图像的相位。然后,我们开发了一种有效的从粗到细的配准策略来快速匹配三维表面段。实验结果表明,该方法可以在任意旋转条件下重建复杂物体的高精度完整三维模型,而无需任何仪器辅助和昂贵的预/后处理。
摄像头扫码在移动端应用得非常广泛,比如生活中,我们经常会扫付款码用于支付,在餐厅会扫码点餐,扫码添加公众号,扫快递单号,商品条码等等,应用场景几乎涵盖了生活的方方面面。所以扫码体验对于移动产品来说非常重要,直接影响了产品的转化率和用户满意度。摄像头扫码速度也一直是有赞的几个移动 App 最关注的指标之一。
在上一篇文章中我完成了整个流出的前半部分:让用户从电脑中选择图片,自动制作成UE4贴花,并贴到地面上。本文讨论如何在非地面的平面/曲面上动态贴贴花。3D引擎中的贴花(decal)技术是以射影几何学为基础的投影材质,相比于表面材质(surface material),轻量的贴花材质在特定场合下有更好的性能,比如贴海报、静态液体、局部纹理,本文讨论贴花后半部分关于空间几何变换的基本原理。
自 2007 年启动首个 AI 项目之后,高通(Qualcomm)在人工智能研发方面取得了很多进展。2018 年 5 月,高通成立 Qualcomm AI Research,进一步强化整合公司内部对前沿人工智能研究。现在,高通不仅是一家移动通信公司,更是人工智能领域的重要玩家。
(1)阅读教材有关三维图形变换原理,运行示范实验代码,掌握OPENGL程序三维图形变换的方法; (2)阅读实验原理,运行示范实验代码,理解掌握OpenGL程序的模型视图变换。 (3)请分别调整观察变换矩阵、模型变换矩阵和投影变换矩阵的参数,观察变换结果; (4)掌握三维观察流程、观察坐标系的确定、世界坐标系与观察坐标系之间的转换、平行投影和透视投影的特点,观察空间与规范化观察空间的概念。理解OpenGL图形库下视点函数、正交投影函数、透视投影函数。理解三维图形显示与观察代码实例。
将一个物体显示到屏幕上,这个事情似乎非常简单,以至于我们基本上认为它已经天经地义到直接告诉计算机我们要显示什么物体它就会自动显示出来,毕竟我们拍照的时候就是举起相机按下快门就会出现一张图片了。但事实上,相机是基于物理感光元件实现了从三维世界到二维图片的投影,在计算机的程序世界中一切都需要被计算出来,也就是说,我们只有一堆图形的描述信息,我们需要自己将这些图形在二维的平面上绘制的方式告诉操作系统,操作系统才能最终在屏幕上绘制出我们想要的图形。
在本文中,我们提出了一种在RGB-D场景中,在目标周围放置三维包围框的技术。我们的方法充分利用二维信息,利用最先进的二维目标检测技术,快速减少三维搜索空间。然后,我们使用3D信息来定位、放置和对目标周围的包围框进行评分。我们使用之前利用常规信息的技术,独立地估计每个目标的方向。三维物体的位置和大小是用多层感知器(MLP)学习的。在最后一个步骤中,我们根据场景中的目标类关系改进我们的检测。最先进的检测方法相比,操作几乎完全在稀疏的3D域,在著名的SUN RGB-D实验数据集表明,我们建议的方法要快得多(4.1 s /图像)RGB-D图像中的3目标检测和执行更好的地图(3)高于慢是4.7倍的最先进的方法和相对慢两个数量级的方法。这一工作提示我们应该进一步研究3D中2D驱动的目标检测,特别是在3D输入稀疏的情况下。
AutoCAD(Autodesk Computer Aided Design)是一款被广泛应用于建筑、机械、电气等领域的自动计算机辅助设计软件。本文将通过举例的方式介绍AutoCAD的特色功能和使用方法。
2017-07-31 by Liuqingwen | Tags: Unity3D | Hits
还记得17年那天傍晚,在校园足球场、夕阳的沐浴下,nango拉着我讲解这篇胶囊……
根据示范代码1,使用OpenGL平移、旋转、缩放变换函数来改写代码实现所要求的功能。示范代码1的代码运行结果为图1。
第一步:眼睛观察到三维世界,并将其转换到视网膜平面(三维空间转换到二维平面)传送信息给大脑;
如下图示,通常一个光滑的表面(比如水晶球)会反射环境光,因此我们可以看到球面上会被映射出其他物体。那么计算机中如何表示这个呢?
l 认识AutoCAD的应用领域,让学生了解软件的专业特点及在校的优势,认识本专业在国内的发展历程及毕业后的前景。
进一步掌握二维、三维变换的数学知识、变换原理、变换种类、变换方法;进一步理解采用齐次坐标进行二维、三维变换的必要性;利用OpenGL实现二维、三维图形变换。
这类方法首先在三维形状上提取手工特征, 进而将这些特征作为深度神经网络的输入,用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如, Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征,接着采用深度置信网络(DBN)从中层特征中学习高层特征表示, 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入,然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子, 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于,其仍然依赖手工特征的选择与参数优化,因此在某种程度上损失了深度学习的优势,无法从根本上克服手工特征存在的问题。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔,每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例,本期为您带来的是3D目标检测系列综述
导语 | 2019年9月7日,腾讯技术开放日·5G多媒体专场在腾讯滨海大厦完美落幕。来自腾讯多媒体实验室的专家们给大家带来了关于5G技术和标准的精彩分享,揭开了许多关于5G的谜团。本文重点讲解5G下沉浸式媒体的重要技术:3D&点云。
转自:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
论文题目:《Voting-Based Pose Estimation for Robotic Assembly Using a 3D Sensor》
如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识,如果不能彻底掌握它们,在 3D 的世界中你将寸步难行。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 编译:OGAI 编辑:陈彩娴 铰接物体在我们的生活中无处不在。全面理解这些铰接物体的外观、结构、物理性质和语义,对于研究社区是大有助益的。 目前的铰接物体理解方法通常是基于不考虑物理特性的 CAD 模型的合成物体数据集,这不利于视觉和机器人任务中从仿真环境到实际应用的泛化。 为了弥补这一差距,我们提出了AKB-48:一个大规模的铰接物体知识库,它包含 48 个类别的 2,037 个真实世界中的三维铰接物体模型。 我们通过铰接知识图谱 ArtiKG 描述每个物体。为了构建 A
如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许 OpenSSE 更适合你,欢迎使用。
上一篇文章介绍了OpenGL绘制三维图形的流程,其实没有传说中的那么玄乎,只要放平常心把它当作一个普通控件就好了,接下来继续介绍OpenGL具体的绘图操作,这项工作得靠三维图形的画笔GL10来完成了。 GL10作为三维空间的画笔,它所描绘的三维物体却要显示在二维平面上,显而易见这不是一个简单的伙计。为了理顺物体从三维空间到二维平面的变换关系,有必要搞清楚OpenGL关于三维空间的几个基本概念。下面就概括介绍一下GL10编码的三类常见方法:
本文为美团点评无人配送部技术团队主笔,为您带来的是自动驾驶中的激光雷达目标检测。(本文来源:美团无人配送)
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