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NUKE 13 for mac

The Foundry NUKE 13 mac视觉效果软件 当今大型电影绝伦视效,具有先进最终视觉效果与电影电视其余部分无缝结合能力,无论所需应用视觉效果是什么风格或者有多复杂。...Nuke拥有超过200个创意节点,提供您处理数字合成各种挑战所需一切。这包括行业标准键控器,光仪,矢量绘图工具,颜色校正等等。...通过深度图像合成工具,您可以创建和处理每个像素包含多个不透明度,颜色和相机相对深度样本图像,因此在内容更改时无需重新呈现CG元素。...NukeX®和Nuke Studio集成摄像机跟踪器在Nuke3D空间中复制了带有动画3D摄像机或2D摄像机运动,允许您参照用于拍摄原始摄像机准确地合成2D / 3D元素。...您可以根据需要堆叠包含任意数量剪辑无限轨道,并混合轨道以轻松创建叠加层。创建时间轴效果并将其翻转到节点图中,或者直接从时间轴编辑和渲染合成。

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NUKE 14 for mac(电影特效合成软件) v14.0v4

这包括行业标准键控器,光仪,矢量绘图工具,颜色校正等等。为你视频编辑提供帮助! Nuke用于电影、电视和视频游戏行业,以创建高质量视觉效果和动态图形。...总的来说,NUKE 14 是一个强大工具,可以帮助艺术家和工作室创造令人惊叹视觉效果和动画。...-深度图像合成 通过深度图像合成工具,您可以创建和处理每个像素包含多个不透明度,颜色和相机相对深度样本图像,因此在内容更改时无需重新呈现CG元素。...3D合成和视觉效果 -3D相机跟踪器 NukeX®和Nuke Studio集成摄像机跟踪器在Nuke3D空间中复制了带有动画3D摄像机或2D摄像机运动,允许您参照用于拍摄原始摄像机准确地合成...您可以根据需要堆叠包含任意数量剪辑无限轨道,并混合轨道以轻松创建叠加层。创建时间轴效果并将其翻转到节点图中,或者直接从时间轴编辑和渲染合成。

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NUKE 13 for mac(电影特效合成软件)v13.2v5激活版

NUKE 13 for mac是一款功能强大电影特效合成软件。Nuke拥有超过200个创意节点,提供您处理数字合成各种挑战所需一切。这包括行业标准键控器,光仪,矢量绘图工具,颜色校正等等。...-深度图像合成通过深度图像合成工具,您可以创建和处理每个像素包含多个不透明度,颜色和相机相对深度样本图像,因此在内容更改时无需重新呈现CG元素。...3D合成和视觉效果-3D相机跟踪器NukeX®和Nuke Studio集成摄像机跟踪器在Nuke3D空间中复制了带有动画3D摄像机或2D摄像机运动,允许您参照用于拍摄原始摄像机准确地合成...2D / 3D元素。...通过此支持,您可以在审阅过程准确检查广播内容色彩空间和宽高比。

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这才是图扑数字孪生污水处理厂该有的样子

此查看污染物科普小贴士CODcr:化学需氧量,是以化学方法测量水样需要被氧化还原性物质量。它反映了水中受还原性物质污染程度。...图扑软件通过轻量化 3D 建模技术,曝气池外观以及设备进行数字孪生,并辅以 2D 面板展示除臭、PH 值等相关数据信息。...监控视频通过图扑软件 HT 打造视频监控系统,支持根据现场摄像头实际位,实现场景还原、在线监测数据融合分析。管理人员可通过摄像机查看重要工位、工艺环节实时图像,支持数据和视频在同一屏幕展示。...图扑软件 HT 视频融合解决方案可以 2D 图像融合到场景 3D 模型,为操作员提供直观视频图像和简单视图控制。...三维组态污水处理厂泵站自控系统针对水务行业市场需求,图扑软件打造了一个污水处理厂泵站自控系统。

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画布就是一切(一)— 画布编程基本模式

尽管是C#编写一个库,但是它内在实现原理以及思想确实很通用,对于我来说都是有革新意义,以至于这么多年以来,我都会时常回忆起这个库。 这个库原理并不复杂,就是通过C# GDI+来进行图像绘制。...也许读者没有开发过C#,不知道所谓GDI+是什么。简单来讲,很多开发语言都提供所谓画布以及绘制能力(比如html5canvas标签,C#Graphics对象等)。...那么如何rect布尔属性hover,转换为我们能够看到UI图像呢?...要解决上述问题,我们需要明确一:**一般情况下,图像渲染应该和任何输入事件独立开来,输入事件应只作用于更新。...在本例,这问题凸显效果看出不出,但是试想如果我们在输入更新时候,修改了矩形x或y值,就会发现画布上会有多个矩形图像了(因为上一个位置矩形已经被“画”在画布上了)。

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画布就是一切(一)— 画布编程基本模式

尽管是C#编写一个库,但是它内在实现原理以及思想确实很通用,对于我来说都是有革新意义,以至于这么多年以来,我都会时常回忆起这个库。 这个库原理并不复杂,就是通过C# GDI+来进行图像绘制。...也许读者没有开发过C#,不知道所谓GDI+是什么。简单来讲,很多开发语言都提供所谓画布以及绘制能力(比如html5canvas标签,C#Graphics对象等)。...那么如何rect布尔属性hover,转换为我们能够看到UI图像呢?...要解决上述问题,我们需要明确一:**一般情况下,图像渲染应该和任何输入事件独立开来,输入事件应只作用于更新。...在本例,这问题凸显效果看出不出,但是试想如果我们在输入更新时候,修改了矩形x或y值,就会发现画布上会有多个矩形图像了(因为上一个位置矩形已经被“画”在画布上了)。

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画布就是一切(一)— 画布编程基本模式

尽管是C#编写一个库,但是它内在实现原理以及思想确实很通用,对于我来说都是有革新意义,以至于这么多年以来,我都会时常回忆起这个库。 这个库原理并不复杂,就是通过C# GDI+来进行图像绘制。...也许读者没有开发过C#,不知道所谓GDI+是什么。简单来讲,很多开发语言都提供所谓画布以及绘制能力(比如html5canvas标签,C#Graphics对象等)。...那么如何rect布尔属性hover,转换为我们能够看到UI图像呢?...要解决上述问题,我们需要明确一:**一般情况下,图像渲染应该和任何输入事件独立开来,输入事件应只作用于更新。...在本例,这问题凸显效果看出不出,但是试想如果我们在输入更新时候,修改了矩形x或y值,就会发现画布上会有多个矩形图像了(因为上一个位置矩形已经被“画”在画布上了)。

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数据结构(7)-- Splay tree(伸展树)

首先,对P做一次单 然后,对X做一次单 示例 来看个栗子,还是上面那个,k1 展开第一步是在k1,显然是一个之字型,因此我们用k1,k2,k3执行一次标准AVL双旋转,得到如下树:...zig(单旋转) 如上图,在搜索到X时候,所查找节点比X小,Y旋转到树根。旋转之后,X及其右子树被移动到右树上。很显然,右树上节点都大于所要查找节点。...首先是Y绕X右旋,然后Z绕Y右旋,最后Z右子树(此时Z右子节点为Y)移动到右树。注意右树挂载位置。 zig-zag(之字型旋转) 私以为,可以拆分看。...这样,在编程时候就会简化,但是操作数目增加(相当于两次Zig情况)。 合并树 左右子树分别连接到左树右子树和右树左子树上。左右树作为X左右子树。...重新最成了一所查找节点为根树。 我一直没看懂示例 下面是一个查找节点19例子: 在例子,树并没有节点19,最后,距离节点最近节点18被旋转到了根作为新根。

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浅谈工业4.0背景下空中数据端口,无人机3D 可视化系统应用

前言 近年来,无人机发展越发迅速,既可民用于航拍,又可军用于侦察,涉及行业广泛,把无人机想象成一个“会飞传感器”,无人机就成了工业4.0一个空中数据端口,大至地球物理、气象、农业数据、小至个人位置信息...通过点击下方按钮,可切换至按钮所对应形态。切换过程目标形态进行显示,并分别上下移动目标形态和原形态,使用户可以短暂进行同时查看,之后再回归原位并将原形态进行隐藏。...通过 3D 引擎,我们可以生成立体图形,也可以添加导入模型,图形位置由 x、y、z 三个方向坐标来确认,而坐标轴汇聚原点则是图形,无人机前方旋转圆环则是调整到圆环中心后,操纵 rotation...2、内部结构 在线框模式下,大家会发现按钮上方出现了一个小按钮,点击它就可以进入到无人机一个状态,在这里我们除了可以看到线框,还能够接触到无人机内部结构,查看它一个部件。...总结 现如今,信息化快速发展,智能化工具成为了新生产力出现在我们生活

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会旋转树,你见过吗?

"操作代码实现: 2.2 序遍历: 2.3 AVL树"高度" 2.4 验证AVL树 结语 一、AVL树介绍 AVL树是一种自"平衡二叉搜索树",它每个节点存储一个关键字,具有以下特点: 每个节点左右子树高度差至多为...对于任意一个节点,其左子树和右子树都是一个AVL树。 AVL树每个节点都能保证左子树所有节点小于当前节点关键字,右子树所有节点大于当前节点关键字。...每当向AVL树插入、删除节点时,AVL树会自动地进行旋转操作树变为平衡状态,从而保证了AVL树平衡性。 会旋转树才够强,AVL树查询数据时间复杂度总是控制在 O(logn)量级....二、AVL树模拟实现 补充知识: 在c++ pair类是一个模板类,用于两个值组成一个单元,也就是我们称为键值对. template struct pair...true; } 2.2 序遍历: 由于序遍历需要传参 参数为根节点,而根节点是私有成员变量,所以这里用再套一层函数方法,是一个不错设计。

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关于c#winform用sharpGL(OpenGL)绘制不出图形,绘制窗口是个黑框

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11790309.html 在c++opengl可能是因为是最基本库,很多东西都把你做好了...转到c#下用大牛们对opengl支持库,比如sharpGL,使用起来需要非常严谨 就比如: gl.Color(0.0f, 0.0f, 1.0f);这个设置颜色代码 在c++下不管是0.0f也好还是...0也好都可以,而在c#下sharpGL没有写0.0f这种格式 图像就完全绘制不出来。...还有一个就是在winfrom下 绘制图形默认是把你们整个窗口都覆盖 你这个窗口视距就是贴着这个图形 如果你没有加这句: gl.Translate(0.0f, 0.0f, -6.0f);图形往后移动几个单位...这就是我在c#下开发opengL总结两个坑。 那么如果你出现了其他绘制问题,自己还觉得代码逻辑没问题的话,仔细检查一下格式。

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三维目标跟踪简介

作者:Jeremy Cohen 编译:东岸因为@一人工一智能 我在做无人车工作时候,有一次接受了一个任务:指导一群感知实习生。...在这篇文章,我想探索3D跟踪领域,并向您展示如何设计一个3D跟踪系统。我们将从平面的2D开始,然后转向3D,并且我们看到2D跟踪和3D跟踪之间区别。...目标跟踪是指在空间中定位和跟踪物体位置和方向随时间变化过程。它涉及在一系列图像(或云)检测物体,然后预测物体在随后位置。...我们不仅预测图像四个像素值,而且还在相机坐标系预测准确XYZ位置(包括深度),盒子长度和深度,以及偏航、俯仰和滚转角度。 2D与3D物体检测,注意我们需要预测和跟踪参数数量有多少!...· 联合跟踪器 - 我们通过2个图像(或云)发送给深度学习模型来进行联合检测和3D对象跟踪。 由于我们已经在物体检测上花费了很多时间,让我们从3D边界框继续进行。

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三维目标跟踪简介

在这篇文章,我想探索3D跟踪领域,并向您展示如何设计一个3D跟踪系统。我们将从平面的2D开始,然后转向3D,并且我们看到2D跟踪和3D跟踪之间区别。01  什么是3D物体跟踪?...目标跟踪是指在空间中定位和跟踪物体位置和方向随时间变化过程。它涉及在一系列图像(或云)检测物体,然后预测物体在随后位置。...02  从2D到3D物体检测我们大多数人熟悉2D物体检测,这是一种从图像预测感兴趣物体(如汽车、行人、自行车等)周围边界框坐标的任务。...· 联合跟踪器 - 我们通过2个图像(或云)发送给深度学习模型来进行联合检测和3D对象跟踪。由于我们已经在物体检测上花费了很多时间,让我们从3D边界框继续进行。...· 对于每个物体,我们检测器返回一个3D边界框。多目标跟踪过程与2D相同,只是关联将使用3D IOU进行,而预测将使用3D卡尔曼滤波进行。3D目标跟踪是感知领域中最迷人领域之一。

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cass9.1快捷键怎么设置_cass9.1格式刷快捷键命令

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 在 CAD操作我们常用一些快捷键来代替鼠标操作从而提高绘图效率,以下是小编为大家整理常用快捷键大全,涵盖图文版、文字版、键盘版。...二、常用 CTRL,ALT快捷键 ALT+TK如快速选择 ALT+NL线性标注 ALT+VV4 快速创建四个视口ALT+MUP提取轮廓 Ctrl+B:栅格捕捉模式控制(F9) Ctrl+C:选择对象复制到剪切板上...+3 :打开工具选项板Ctrl+6 :打开图象数据原子Ctrl+8或 QC:快速计算器 双击中键:显示里面所有的图像三、尺寸标注 DLI: 线性标注DRA:半径标注 DDI:直径标注DAL:对齐标注DAN...TAN:捕捉到切点PER:捕捉到垂足 NOD:捕捉到节点 NEA:捕捉到最近五、基本快捷命令 AA:测量区域和周长(area) ID:指定坐标 LI :指定集体(个体)坐标 AL: 对 齐 ( align...solid) SP: 拼 音 校 核 ( spell) SC:缩放比例(scale) SN:栅格捕捉模式设置(snap) DT:文本设置( dtext) DI :测量两距离OI:插入外部对象

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理解单目相机3D几何特性

所以我们首先必须了解相机如何3D场景转换为2D图像基本知识,当我们认为相机坐标系物体场景是相机原点位置(0,0,0)以及在相机坐标系X、Y、Z轴时,摄像机3D物体场景转换成由下面的图描述方式...在世界坐标系定义三维现在位于相机坐标系。...这里b[x,y,z,1]有助于用[R | t]进行积,以获得3D空间中该相机坐标,R表示旋转矩阵,t表示平移矩阵,该矩阵首先将转到相机坐标系方向,然后将其平移到相机坐标系,[R | t]也称为相机外参矩阵...相机坐标系定义一个可以用K(摄像机矩阵)投影到图像平面上,K是一个内参矩阵,它采用fx和fy,将相机坐标系x和y值缩放为图像平面的u和v值,此外,K还涉及sx和sy,它们图像原点从图像中心转换到左上角图像坐标系下...方形矩阵可以有其逆矩阵H-1,它可以图像u,v像素映射到世界坐标系x,y,0坐标,如下所示: 事实上,图像图像映射也是可以,因为在z=0世界坐标平面可以理解为一个图像,在游泳比赛电视转播

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SFFAI分享 | Geometric Relation Learning in 3D Point Cloud Analysis

CNN, 通过几何关系卷积2D CNN拓展至3D云分析领域。...为了实现局部卷积归纳学习,我们局部云子集 建模为一个球形邻域,该邻域中心为采样 ,其余作为 邻居 。...为了克服上述问题,我们卷积转换为从几何关系中学习。在方法上,我们 替换为 ,并让 从几何关系向量 中学习一个高维映射函数 。 是预先定义 和 之间几何先验。...基于此,我们在 上增加共享MLP以实现通道提升映射。 图3为经典2D网格卷积示意图。注意到 总是隐含着 和 一个固定位置关系,也就是说, 在学习过程受到了限制,实际上编码了一种规则网格关系。...虽然几何关系 能够做到旋转不变,但网络初始输入特征 仍然会受到旋转影响。针对这一问题,我们引入法向一个局部集旋转到以法向和采样确定局部坐标系,实现了旋转不变。

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【C++】异常处理 ③ ( 栈解 | 栈解概念 | 栈解作用 )

一、栈解 1、栈解引入 C++ 程序 抛出异常后 对 局部变量处理 : 当 C++ 应用程序 在 运行过程 中发生异常时 , 程序会跳转到异常处理程序 , 并执行一些操作以处理异常 ; 在这个过程..., C++ 会自动处理函数调用堆栈 , 并释放局部变量和对象等资源 ; 上述操作就是 " 栈解 " ; 2、栈解概念 C++ 语言 栈解 ( Stack Unwinding ) 是指 在程序发生异常时..., 系统从当前函数开始逐层返回 , 释放每个函数局部变量 , 直到回到主函数 main 函数 , 同时执行异常处理程序 , 上述完整过程称为 " 栈解 " ; 在 try 语句块 , 在..., 所有在 函数栈 创建对象 或 数据 , 都会被自动析构 , 析构顺序 与 创建顺序 相反 ; 3、栈解作用 " 栈解 " 作用是确保程序在异常发生时能够安全退出 , 并释放占用资源...Student s; cout << "开始抛出 char 类型 异常 " << endl; // 抛出一个 char 类型异常 throw 'A'; } int main() {

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Godot进行2D游戏开发入门-安装与介绍

前言 目前阶段开发2D游戏推荐使用Unity和Godot。...使用脚本语言GDScript,开发过程不会修改一就编译,能快速更新。 在开发2D时候功能相比Unity更易用。 Godot支持游戏导出平台更多。...语言推荐 Godot支持编程语言有GDScript和C#,这里推荐使用GDScript,虽然我对C#比较熟悉,但是考虑到C#运行环境版本及需要编译执行,所以并不推荐C#。...更新OpenGL渲染引擎。 光照和阴影算法优化性能更高效果更好。 新TileMap编辑器支持图层、自动贴图,自动优化Tile衔接处图像。 CanvasGroup整体设置一组精灵效果。...场景可以嵌套使用,可以人物和物体放置于关卡中等。 场景支持继承和扩展。 节点(Nodes) 节点是场景组成部分,是游戏最小组成单元。对象一种。 镜头、精灵、碰撞、动画等等都是节点一种。

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HybridPose:混合表示下6D对象姿势估计

2.1 密集位姿估计 让本文假设,对于n个3D对象关键pi一个,给定3×3摄像机固有参数矩阵K和m个潜在2D对应uik,其中1≤i≤n和1≤j≤m。...图2:3D到2D对应关系。(a)给定n个3D对象关键pi({(pi↔uik)}1≤i≤n,1≤k≤m一个m个潜在2D对应uik,可以基于这些3D到 2D对应。...在这项工作,本文建议通过非线性回归来代替这一繁琐过程,该非线性回归是由经过适当设计具有参数Θ深层网络g实现。换句话说,本文有 ? 现在,本文转到实际实现。...2.1.1 密集属性 本文所有与特定3D相关联2D都称为一个簇,因为假设用于发现它们算法是一个很好算法,它们倾向于围绕3D投影真实位置进行聚类,如图1所示。...本文网络与只有一个最大池操作网络进行比较,因此不考虑集群顺序。忽略此属性显然会降低性能。 与PVNet基于投票PnP相比。在上述实验,二维对应关系以图像二维位置表示。

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单阶段6D对象姿势估计

2.1 密集位姿估计 让本文假设,对于n个3D对象关键pi一个,给定3×3摄像机固有参数矩阵K和m个潜在2D对应uik,其中1≤i≤n和1≤j≤m。...图2:3D到2D对应关系。(a)给定n个3D对象关键pi({(pi↔uik)}1≤i≤n,1≤k≤m一个m个潜在2D对应uik,可以基于这些3D到 2D对应。...在这项工作,本文建议通过非线性回归来代替这一繁琐过程,该非线性回归是由经过适当设计具有参数Θ深层网络g实现。换句话说,本文有 ? 现在,本文转到实际实现。...2.1.1 密集属性 本文所有与特定3D相关联2D都称为一个簇,因为假设用于发现它们算法是一个很好算法,它们倾向于围绕3D投影真实位置进行聚类,如图1所示。...本文本文网络与只有一个最大池操作网络进行比较,因此不考虑集群顺序。忽略此属性显然会降低性能。 与PVNet基于投票PnP相比。在上述实验,二维对应关系以图像二维位置表示。

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