本文介绍了如何在 VR/AR 项目中使用 A-Frame 构建交互式场景,并分享了如何添加体素、创建自定义组件、集成 WebVR 等功能。同时,还介绍了一种基于注视点的光标控制方法,以及如何使用 A-Frame 组件将场景导出为 WebVR 格式。
- (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; [theScrollView setContentSize:CGSizeMake(3 * theScrollView.bounds.size.width, theScrollView.bounds.size.height)]; [theScrollView setPagingEnabled:YES]; CGRect aFrame = theScrollView.bound
编码使用avcodec_send_frame()和avcodec_receive_packet()两个函数。
虚拟现实(VR)是一种依赖计算机生成环境的体验,其应用范围广泛:美国利用虚拟现实进行冬季奥运会的运动训练;外科医生正在试验用虚拟进行医学培训;把虚拟现实用于游戏是最常见的一种应用。
作为一个对UI和动画敏感的切图仔,在日常开发之余,也会关注一些贼好看的图表库和插件。
https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
英文 | https://niemvuilaptrinh.medium.com/14-libraries-create-360-degree-views-for-website-c4c177ef7d1b
a-frame 是基于 threejs 的 web AR 库,也可以当 threejs 的简化版本使用,a-frame 只需写 html 标签就可以实现3维空间的操作,非常适合快速新手上手。下面介绍几个本文使用到的知识点。
作为大家口中的“互联网的最终形态”,需要如今大热的包括 AR、VR、5G、云计算、区块链等软硬件技术的成熟。才能构建出一个去中心化的、不受单一控制的、永续的、不会终止的世界。
作为大家口中的“互联网的最终形态”,需要如今大热的包括 AR、VR、5G、云计算、区块链等软硬件技术的成熟。才能构建出一个去中心化的、不受单一控制的、永续的、不会终止的世界。上面提到的各项技术,和目前前端关联比较大的,便是 AR、VR。
6月7日凌晨,苹果举行了2022年的WWDC全球开发者大会,在iOS16-Beta开发者预览版中,Safari已支持WebXR标准api。早在2018年,Chrome79 和 Firefox Reality 就已支持 WebXR 标准,而苹果可能是出于对自家 App Store 的保护,迟迟未跟进,被业内人士指责"拖累WebXR技术发展的最大障碍"。
而会议中最令我眼前一新的当然是 轮子哥 Rich-Harris 带来的 Svelte Cubed 了。
https://webrtchacks.com/webrtc-meets-webvr/
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源的数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。
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虚拟现实(VR)是一个巨大的技术浪潮,它已经到来。无论你第一次拿着智能手机时的感受如何,第一次体验 VR 时计算机都会在各个方面提供更丰富的情感体验。作为一个概念,VR 的存在时间比第一部 iphone 的时间更长,但将 VR 带给普通用户所需的技术直到最近才出现。
随着技术的不断进步和创新,前端开发领域也在迅速演变。在这个数字化时代,用户对于沉浸式体验的需求不断增加,因此前端开发者需要不断适应新的趋势和技术来满足用户的期望。本文将探讨前端开发领域的最新趋势,重点关注WebAR(Web增强现实)和VR(虚拟现实),以及它们如何为用户提供沉浸式体验。
对于游戏开发,人们可能想到最多的就是那些3A大作,然而其实除了那些3A大作之外,还有很多其它的游戏也值得品玩。
疫情期间,打破社交距离限制的交互模式被推向前台,为不少行业的传统交易提供了想象的空间。
名片、简历等物件与各类社交活动都需要充分展现个人的亮点信息。数字人作为现实用户的虚拟化身可更生动与多感知通道地传递个人信息,提升社交体验,“提亮” 个人特色。
关键步骤 int rgbsize = avpicture_get_size(PIX_FMT_RGB24, pVCodecCtx->width, pVCodecCtx->height);//算出该格式和分辨率下一帧图像的数据大小 //uint8_t* rgbBuffer = (uint8_t *)av_malloc(rgbsize * sizeof(uint8_t));//分配保存图像的内存 //avpicture_fill((AVPicture *)&rgbFrame, rgbBuf
传统上,每次需要修改笔记本单元格的输出时,都需要更改代码并重新运行受影响的单元格。这可能很繁琐、低效甚至容易出错,对于非技术用户来说,甚至是不切实际的。这就是ipywidgets发挥作用的地方:它们可以嵌入到笔记本中,并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响,而不必与代码交互;你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事!
今天,鸟哥(惠新宸)发了自己的最新博文,称自己正在专注贝壳的一个VR看房项目。鸟哥何许人也?PHP官方开发组核心成员,PHP7及PHP8 JIT核心作者,可以称得上PHP国服第一人,是国内最具影响力的PHP专家。但自2018年PHP8.0之后,他就逐渐消失在了众人的视野里,因为他已经把自己的主要精力,投入在了他认为更有挑战的领域。
今天我们来聊 React,React 已经风靡前端届很长一段时间了,在这段时间里它发展了一个非常全面而强大的生态系统。大厂喜欢在大型的前端项目中选择 React,它的生态功不可没。
为了探索AI自动生成音效的方法,我“抓”了limber一块完成了此篇内容,给大家介绍算法作曲相关的技术,涉及生成艺术相关的技术、产品、体验,着重梳理了核心技术及创意玩法。
对于数据分析师,建模工程师来说,将处理好的数据放在可视化的面板上进行呈现将更加有助于同事、领导来理解结果,今天小编就给大家来介绍一下如何用Python来制作一个数据可视化面板,使用的是Streamlit库,对于开发人员来说,只需几分钟就可以构建和部署强大的数据应用程序。
回顾 解析(一) 解析(二) 解析(三) 这次介绍的GPUImageContext、GPUImageFramebufferCache和GPUImagePicture。 GPUImageContext GPUImageContext是GPUImage对OpenGL ES上下文的封装,添加了GPUImage相关的上下文,比如说Program的使用缓存,处理队列,CV纹理缓存等。 1、属性介绍 contextQueue 统一处理队列 currentShaderP
这篇文章对于使用 Markdown 语法做一篇调研论文进行了一个深度体验。覆盖了如何创建和引用章节、图像(用 Markdown 和 LaTeX)和参考书目。我们也讨论了一些棘手的案例和为什么使用 LaTex 是一个正确的做法。
这一期 R 可视化介绍的是 leaflet 包及其扩展内容,除了《Geospatial Health Data》[1]一书中介绍的关于此包的基本使用方法外,小编还在网上探索了 leaflet 包的其他内容,详细见 CSDN[2] 网站。关于 leaflet 包的更多内容,可进入leaflet官网[3]查看学习。
上一篇主要介绍了AFNetworkActivityIndicatorManager这个与UIKit相关的类,这一篇主要介绍AFImageDownloader有关图像的下载。
fileFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','images','imdata');
本文介绍基于C++语言GDAL库,为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。
《使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及lora》一文主要描述了使用diffusers离线脚本的方式加载C站的checkpoint和LoRA。那如何进一步使用diffusers库提升生成图像的质量呢?本文提供了一些小技巧。
接下来,我们需要配置设置。对于Android平台,不需要任何东西。对于 iOS,打开在 ios/Runner 文件夹下找到的 Info.plist 文件,然后添加以下键。
图片超链接和文字超链接是一样的,在e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333366306533图像上插入链接:点击图片,跳转页面:之间插入元素。如:
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识,开始构建第一个程序,并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
最近在做类似小咖秀的视频录制功能,也就是俗称的对嘴型表演,录制视频我用的是三方SDK,但是视频合成就需要自己搞了,在网上搜了挺多资料,国内国外网站看了不少,踩了很多坑,总算整出来了,在此分享给大家,希望对以后要做类似功能的兄弟们有所帮助!
python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展。
当我们训练姿势估计模型,比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集,但如果我们将其与不同计算机视觉任务(如对象检测或分类)的公共可用数据集的数量进行比较,就会发现可用的数据集并不多。
在数据科学领域,数据可视化是一种强大的工具,能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库,为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。
根据您的需求,我将这些方法的代码合并,并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意,预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外,这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。
VGG全称是指牛津大学的Oxford Visual Geometry Group,该小组在2014年的ImageNet挑战赛中,设计的VGG神经网络模型在定位和分类跟踪比赛中分别取得了第一名和第二名的成绩。
查阅了下资料,这种驱动数字人属于 First order motion model
2016年结束了,前端技术的发展也将进入到一个新的阶段,那么未来又会给我们带来什么呢?这里就个人发表下意见,欢迎点评。
遥感影像的面向对象方法是一种基于高分辨率影像的信息提取技术,它主要包括以下几个步骤:
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