首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

C++光线跟踪器-场景中仅显示一个对象

C++光线跟踪器是一种基于C++编程语言开发的光线跟踪算法实现工具。光线跟踪是一种用于模拟光线在场景中的传播和交互的计算方法,可以用于生成逼真的图像或动画。光线跟踪器通过追踪光线的路径,模拟光线与场景中的对象的相互作用,从而计算出每个像素的颜色和亮度。

光线跟踪器的优势在于能够产生高质量的渲染结果,能够模拟真实世界中的光线传播和反射,因此可以生成逼真的光影效果、反射和折射效果。与传统的渲染方法相比,光线跟踪器能够更准确地模拟光线的传播路径,因此可以产生更真实的图像。

C++光线跟踪器在游戏开发、电影制作、虚拟现实、建筑设计等领域有广泛的应用。在游戏开发中,光线跟踪器可以用于实时渲染场景,提供更真实的游戏画面。在电影制作中,光线跟踪器可以用于生成逼真的特效和动画。在虚拟现实和建筑设计中,光线跟踪器可以用于模拟光线在场景中的传播,提供更真实的虚拟体验。

腾讯云提供了一系列与光线跟踪相关的产品和服务,包括云服务器、云存储、云数据库等。其中,推荐的腾讯云产品是腾讯云服务器(CVM)。腾讯云服务器提供高性能、可靠稳定的云计算资源,可以满足光线跟踪器的计算需求。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云服务器的信息:腾讯云服务器产品介绍

总结:C++光线跟踪器是一种基于C++编程语言开发的光线跟踪算法实现工具,能够模拟光线在场景中的传播和交互,生成逼真的图像或动画。它在游戏开发、电影制作、虚拟现实、建筑设计等领域有广泛的应用。腾讯云提供了腾讯云服务器等相关产品和服务,以满足光线跟踪器的计算需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

不可思议!英伟达新技术训练NeRF模型最快只需5秒,代码已开源

实时渲染这两种场景模型,并在 5 分钟内通过随意捕获的数据进行训练:左边的一个来自 iPhone 视频,右边的一个来自 34 张照片。 ‍ 接着是十亿(Gigapixel)像素图像近似。...最后是神经辐射缓存(NRC)的直接可视化,其中网络预测每个像素路径的首个非镜面反射顶点的出射辐射,并根据实时路径跟踪器生成的光线进行在线训练。...上述方法的一个重要共性是将神经网络输入映射到更高维空间的编码过程,这是从紧凑模型中提取高近似精度的关键。在这些编码,最成功的是那些可训练、特定于任务的数据结构,它们承担了很大一部分学习任务。...function, SDF):MLP 学习从 3D 坐标到表面距离的映射; 神经辐射缓存(Neural radiance caching, NRC):MLP 从 Monte Carlo 路径跟踪器中学习给定场景的...下图 7 展示了四个场景,神经符号距离函数(SDF)训练 11000 步后的效果: 图 8 展示了神经辐射缓存(Neural radiance caching, NRC)应用的流程: 下图 12

1.3K20

不可思议!英伟达新技术训练NeRF模型最快只需5秒,单张RTX 3090实时渲染,已开源

实时渲染这两种场景模型,并在 5 分钟内通过随意捕获的数据进行训练:左边的一个来自 iPhone 视频,右边的一个来自 34 张照片。 接着是十亿(Gigapixel)像素图像近似。...最后是神经辐射缓存(NRC)的直接可视化,其中网络预测每个像素路径的首个非镜面反射顶点的出射辐射,并根据实时路径跟踪器生成的光线进行在线训练。...上述方法的一个重要共性是将神经网络输入映射到更高维空间的编码过程,这是从紧凑模型中提取高近似精度的关键。在这些编码,最成功的是那些可训练、特定于任务的数据结构,它们承担了很大一部分学习任务。...function, SDF):MLP 学习从 3D 坐标到表面距离的映射; 神经辐射缓存(Neural radiance caching, NRC):MLP 从 Monte Carlo 路径跟踪器中学习给定场景的...下图 7 展示了四个场景,神经符号距离函数(SDF)训练 11000 步后的效果: 图 8 展示了神经辐射缓存(Neural radiance caching, NRC)应用的流程: 下图 12

1.3K20

ICLR2019 | 你追踪,我逃跑:一种用于主动视觉跟踪的对抗博弈机制

,不仅节省了额外人工调试控制器的精力,而且取得了不错的效果,甚至能够直接迁移到简单的真实场景工作。...不完全零和奖赏是一种混合的奖赏结构,鼓励跟踪器和目标在一定相对范围内进行零和博弈,当目标到达一定距离外时给予其额外的惩罚,此时将不再是零和博弈,因此称之为不完全零和奖赏。...作者只用一个采取域随机技术(环境物体表面纹理、光照条件都可以进行随机设置)的房间(DR Room, Domain Randomized Room)进行训练,然后在三个不同场景的近真实场景测试模型的性能...而跟踪器在被不断“难倒”后,最终学会了适应这些情况。 ? 作者对比了由AD-VAT和两种基准方法训练的跟踪器在不同场景的平均累计奖赏(左图)和平均跟踪长度(右图)。...左图为跟踪器第一人称视角,右图为第三人称视角 停车场光线分布不均匀(亮暗变化剧烈),且目标可能被立柱遮挡: ? 左图为跟踪器第一人称视角,右图为第三人称视角

84120

CVPR:深度无监督跟踪

动机是,强大的跟踪器在向前和向后预测均应有效(即,跟踪器可以在连续帧向前定位目标对象,并在第一个回溯到其初始位置)。...对于视频序列,在第一帧随机初始化一个边界框,该边界框可能不会覆盖整个对象。然后,提出的模型将按照以下顺序学习跟踪边界框区域。...当与其他改进(例如自适应在线模型更新)集成在一起时,所提出的跟踪器将展现出最先进的性能。这种无监督的框架显示了利用未贴标签的Internet视频学习良好的特征表示以跟踪场景的潜力。...•在标准基准上进行的广泛实验显示了所提出方法的良好性能,并揭示了视觉跟踪无监督学习的潜力。 2.方法 图2(a)显示了Butterfly序列的一个示例,用于说明向前和向后的跟踪。...2.3.2成本敏感性损失 在第一个帧P1随机初始化边界框区域,以进行前向跟踪。此边界框区域可能包含嘈杂的背景上下文(例如,被遮挡的目标)。图5显示了这些区域的概况。

1.1K34

用于 6-DoF 视听内容捕获和制作的工具

在下一步,作者将引入一个场景代理,该代理主要由地面和几个表示主要场景结构的图元组成。它可以完全从头开始构建,而如果有点云或某种 3D 重建有助于将这些平面和盒子放置在场景,也可以依赖他们。...这个场景代理的主要目的是避免渲染的畸变,并且还允许前景对象与背景交互。例如,如果动画角色要经过背景对象,则只能在场景代理到位时完成。...它是动画的,可以放置到虚拟场景。 随后讲者展示了一个demo,观看者可以以任意角度、从任意位置观看该场景,并且还可以查看该场景的几何代理场景。...然后使用新的视听跟踪器跟踪声源,该跟踪器结合了音频三角测量的结果和基于 Openpose 的视觉跟踪器的结果。这两者的结合显著提高了单个声音对象估计的 3D 位置的可靠性和准确性。...有一个Unity的插件,实现了 BEAR 渲染器,可以将其放入Unity场景并在那里渲染空间音频。

82910

头戴式ARVR 光学标定

这里对比了位置真实感和更广为人知的术语 photorealism,这种传统的计算机图形学的目标渲染对象和真实场景的物体是视觉上无法区分的。...,而AR设备中将图像坐标系分解成成像坐标系和显示坐标系,因为设备的屏幕坐标系和成像坐标系不再是同一个坐标系了) 头盔显示器的坐标系通常由一个内向外看的相机或一个外向外看的跟踪系统来定义,该系统决定了一个虚拟人的姿态...2014年,Itoh和Klinger提出了无交互显示校准(INDICA)方法,该方法利用安装在OST头盔显示器上的眼动跟踪器,他们的方法在线测量眼睛中心并自动生成投影矩阵。...在CIC一个基准模式显示在HMD屏幕上,眼睛摄像头捕捉到它的角膜反射,CIC然后计算反射在眼角膜上的光线并通过相应的显示像素,给定显示器在HMD坐标系下的三维姿态、双环眼模型下角膜球的直径和最少两条光线...显示器模型 到目前为止,提到的大多数方法都将OST-HMD的图像屏幕视为平面面板,然而,这个模型忽略了这样一个事实,即光学组合系统可以在入射光线到达眼睛之前对其进行扭曲,其方式类似于矫正眼镜。

1.6K20

ICLR2019 | 你追踪,我逃跑:一种用于主动视觉跟踪的对抗博弈机制

不完全零和奖赏是一种混合的奖赏结构,鼓励跟踪器和目标在一定相对范围内进行零和博弈,当目标到达一定距离外时给予其额外的惩罚,此时将不再是零和博弈,因此称之为不完全零和奖赏。...作者只用一个采取域随机技术(环境物体表面纹理、光照条件都可以进行随机设置)的房间(DR Room, Domain Randomized Room)进行训练,然后在三个不同场景的近真实场景测试模型的性能...作者在3D环境的实验更进一步证明该方法的有效性和实用性。 在训练过程,作者观测到了一个有趣的现象,目标会更倾向于跑到背景与其自身纹理接近的区域,以达到一种“隐身”的效果来迷惑跟踪器。...而跟踪器在被不断“难倒”后,最终学会了适应这些情况。 作者对比了由AD-VAT和两种基准方法训练的跟踪器在不同场景的平均累计奖赏(左图)和平均跟踪长度(右图)。...雪乡主要的挑战在于地面崎岖不平,且相机会被下落的雪花、逆光的光晕等因素干扰导致目标被遮挡: 左图为跟踪器第一人称视角,右图为第三人称视角 停车场光线分布不均匀(亮暗变化剧烈),且目标可能被立柱遮挡:

1.1K10

关键技术梳理,告诉你AR并没有那么神秘

系统显示技术 AR的简单定义就是将计算机生成的虚拟数字信息叠加到现实的生活场景。这个“叠加”是需要通过显示设备作为中介来实现。AR的显示技术包括三种类型:头戴式显示、手持显示以及投影显示技术。...此前火爆全球的AR游戏《Pokemon Go》就是借助手机的显示屏在现实生活捉小精灵,这些移动设备的屏幕充当的就是一个窗口或者放大器的作用,用来显示那些模拟的数字信息。...这种显示技术的优点就在于结构简单,真实感和安全性更高,但是易受光线外部光线的干扰。...投影式显示是将生成的虚拟对象信息直接投影到需要融合的真实场景。它可以不借助任何硬件设备,直接用肉眼看到被投射出在现实环境下的虚拟场景。...基于硬件设备的追踪技术主要是通过硬件传感器跟踪技术来实现,主要包括惯性导航系统、全球定位系统(GPS)、电磁、光学或超声波位置跟踪器等。

1.4K60

CVPR 2023--CiteTracker:关联图像和文本以进行视觉跟踪

使用一个目标图像样本来定位经历剧烈外观变化(例如,姿势、照明或遮挡的变化)的目标是具有挑战性的,因为目标外观可能显着不同。...CapsuleTNL 26 跟踪器开发了一个视觉文本路由模块和一个文本视觉路由模块,以促进查询到帧和帧到查询的特征嵌入空间内的关系,以进行对象跟踪。...图4(a)显示了预测结果一致的情况的比例,图4(b)显示了视频帧目标物体的预测值。他们证明了跟踪对象在类和属性值方面的预测文本描述在视频序列是一致的,这可以用作目标定位的特征。...TrackingNet 是一个针对野外对象跟踪的大规模短期基准,其中包含 511 个测试视频,这些视频隔离了地面实况注释。表 1 显示了 TrackingNet 数据集上的性能。...我们的跟踪器的曲线下面积 (AUC) 达到 84.4%,超过了之前发布的所有跟踪器。它描述了我们的跟踪器在跟踪具有各种变化的野外短期场景方面具有很强的竞争力。GOT-10k 18。

76310

AMD发布新版Radeon ProRender,兼容Blender软件

在里面,设计者可以创作包括静态图片与3D动画在内的多种3D视觉内容,甚至可以利用Cycles渲染器来运行光线追踪算法,以渲染出电影级逼真场景。因此它在影视、游戏设计等领域很受欢迎。...除了兼容Blender 2.81外,该版本还增加了一项新功能,即由Vulkan支持的混合光栅化/光线跟踪(hybrid rasterisation/ray tracing)“全光谱渲染”(full spectrum...用AMD的话来说,新的渲染模式填补了OpenGL视口(如Eevee)和全路径跟踪器(如Cycles)之间的空白,“用户可以获得像Eevee那样更具交互性的体验,并且在物理上可以更正确地柔和阴影、反射和折射...Radeon ProRender是一个物理GPU渲染引擎。...它支持OpenCL和Apple的Metal图形API,在Windows、Linux和macOS上均可运行;同时它也已集成到Cinema 4D和Modo,可以作为3ds Max、Maya和Blender

1.2K20

TT-SLAM:用于平面环境的密集单目SLAM(IEEE 2021)

由深度学习神经网络驱动的方法也受到欢迎,并在许多计算机视觉任务显示出改进的性能。Pop-Up SLAM [12]在平面场景中表现出良好的性能,尤其是在环境无纹理的情况下。...Yang 和 Scherer [15]提出通过边界框添加 3D 对象检测作为曼哈顿结构化环境的另一个约束。 在 SLAM 技术中使用超像素引起了社区的兴趣。...该技术将单应变换H从第一张图像的参考区域输出到当前图像。在平面场景,单应变换2H1∈ S L ( 3 )用于描述三维平面从一个图像I 1到另一个图像I 2的变换。...多边形区域和具有三角化 RoI 的相应模板跟踪器分别显示在中间和右侧图像。 在初始化过程,每个超像素都被分配为基于模板的跟踪器的 RoI,以便跟踪后续帧的区域。...(*表示在跟踪过程丢失了一部分,-表示没有报告数据,x表示初始化失败) 对于户外实验,我们在一个类似走廊的环境场景,在手持灰度数据集[35]的序列上测试我们的系统。

41040

从虚拟到现实,北大等提出基于强化学习的端到端主动目标跟踪方法

该论文主要提出了一种基于强化学习的端到端主动目标跟踪方法,通过自定义奖赏函数和环境增强技术在虚拟环境训练得到鲁棒的主动跟踪器,并在真实场景对模型的泛化能力进行了进一步的验证。...我们还发现,这种只在仿真器训练得到的主动跟踪器是有可能直接迁移到真实场景工作的。我们分两阶段实验,验证了这种虚拟到现实迁移的能力。...相比于室内场景,室外阳台更加复杂,因为物体是随机杂乱摆放的。另外,由于光线不均匀,相机很难准确曝光,这就需要跟踪器适应不同曝光程度的图像观测(如下图序列)。测试时,目标将沿着场地行走一圈。 ?...真实场景的实验结果 我们对跟踪器在上述两个真实场景下的性能进行了定量测试,主要考虑模型的准确性和鲁棒性。因为在真实场景我们无法获得计算奖赏函数所需要的具体坐标位置,因此我们需要采用其它方式衡量。...我们在两个真实环境,分别测试了跟踪器执 行离散动作和连续动作下的性能指标(每种跟踪器在每个场景中分别执行了十次),结果如下表所示: ?

1K40

CVPR 2021 | 动态场景的自监督图网

然而,现有的方法适用于学习有效的静态场景,将所有场景对象编码到单个神经网络,缺乏表示动态场景和将其分解成单个场景对象的能力。...如图1所示,场景图 {S} 由一个摄像机、一个静态节点和一组动态节点组成,这些节点代表了场景的动态组件,包括对象的外观、形状和类别。...外观相似的对象组合成一个类别 c ,并共享表示函数 F_{\theta_{c}} 的权重。一个学习的潜在编码向量 {l}_o 区分各个对象的神经辐射场,表示了对象类别对象。...然而,对象的体积密度 \sigma 不应基于其在场景的姿势而改变。为了确保体积的一致性,考虑了发射颜色而不考虑密度。...在图4,我们呈现了一个学习图的孤立节点的渲染图。具体来说,在图4 (c) ,我们删除了所有动态节点,并从包含相机和背景节点的场景图中渲染图像。我们观察到渲染的节点捕捉静态场景组件。

27120

NVIDIA Deepstream 4.0笔记(二):智能零售场景应用

其中一个零售用例就是跟踪。得到准确的内部客户,它需要准确地追踪人们在商店的更多信息。 Pipline列出的插件都是在SDK中提供的。...Deeptream可以帮助零售商使用深度学习和人工智能来理解视频的内容。SDK一个插件叫Tracking插件。跟踪器为每个检测到的对象分配ID。...这将添加到元数据字段,以区别于其他对象。可用的各种跟踪器有NvDCF、KLT和IOU。开发人员还可以选择在跟踪器插件添加自定义跟踪器。开发人员可以配置各种参数,如跟踪器宽度和高度,追踪类型。...和基于GPU的跟踪器的GPU ID。 ? 现在让我们比较一下提供3种跟踪器。 IOU跟踪器非常轻便。基于CPU的跟踪器,提供最高的性能。缺点是它很容易频繁切换ID,不适合快速移动的场景。...IOU跟踪器的用例是跟踪分布在不同大小范围内的对象。 接着是基于CPU的KLT跟踪器。这对于简单的场景非常有效,但是使用CPU的成本很高。由于噪音或阴影等干扰,它也非常容易受到视觉外观变化的影响。

2K31

基础渲染系列(七)——阴影

照亮第一个对象光线不再可用于照亮第二个对象。结果,第二物体将保持至少部分不发光。未照亮的区域位于第一个对象的阴影。为了描述这一点,我们经常说第一个物体在第二个物体上投下了阴影。...(场景带有阴影) 1.2 阴影贴图 Unity是如何将这些阴影添加到场景呢?标准着色器显然具有某种方法来确定射线是否被阻挡。 通过将光线场景投射到表面片段,你可以找出点是否在阴影。...1.4 (渲染到阴影贴图) Unity渲染的下一个东西是第一个光的阴影贴图。再过一会儿,它也会渲染第二个灯光的阴影贴图。 再次渲染整个场景,并再次将深度信息存储在纹理。...(级联区域,调整为显示三个频段) 如何更改场景视图的显示模式? 场景视图窗口的左上方有一个下拉列表。默认情况下,它设置为“Shaded”。...在下面的代码,我显示了这四个示例的第一个。 ? ? 5 点光源阴影 现在尝试点光源。当为点光源启用阴影时,会遇到编译错误。

3.9K30

传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪

虽然释放CNN功率的现有应用程序通常需要大量数百万的训练数据,但是视觉跟踪应用程序通常在每个视频的第一帧具有一个标记的示例。...因此,该设置涉及基于跟踪器的可能有噪声的输出使跟踪器适应对象的外观变化。制定这个问题的另一种方法是作为一个自学成才的单一学习问题,其中单个例子来自前一帧。...正例的输出也显示在图5。 图5.提议的跟踪器的采样方案 在左侧,红色边界框表示要跟踪的目标,而其周围的八个蓝色边框是负面示例。在右边,我们在上部显示了进入CNN的正面例子。...下部显示了对该帧进行微调后CNN的相应输出。 4 实验 在本节,我们通过与其他最先进的跟踪器进行比较,对经过验证的SO-DLT跟踪器进行了实证验证。...据我们所知,我们是第一个将大规模CNN带入视觉跟踪领域的公司,并且显示出对最先进的跟踪器的显着改进。我们提出了一种用于视觉跟踪的新颖结构化输出CNN,而不是将跟踪建模作为提议分类问题。

1.6K42

IROS2020 | 鲁棒全景视觉惯性导航系统ROVINS

与传统的单目或立体VO系统相比,ROVO表现出优越的性能,因为特征点一直保持在视野,直到它们被其他对象遮挡或变得太远。但是,由于单纯依赖于视觉特征点,它仍然具有传统VO算法的局限性。...将来自IMU的传播旋转输入到IMU辅助特征跟踪器,用于预测当前帧的特征位置。随后是视点间立体特征匹配,以找出相机之间的特征对应。一旦完成数据处理步骤,就检查相机和IMU是否被初始化。...本文使用改进的编码估计了重力方向、初速度和IMU偏差。 D....Optimization-Based Visual-Inertial Odometry 初始化完成后,使用IMU预积分更新当前帧位姿,然后根据研究超宽FOV设置的重投影误差或单位光线切向误差剔除离群点特征...编辑:计算机视觉life 本文做学术分享,如有侵权,请联系删文。

2.2K10

厚度2.5毫米,重60克,英伟达&斯坦福做出了超轻薄VR眼镜

然而,时至今日,VR 头显的笨重依然是一个绕不开的问题,同时也阻碍了 VR 走进大众的日常生活。 这一问题源于 VR 显示光学的放大原理,即通过透镜将小型微显示器的图像放大。...比如在基于 Pancake 技术方案的 VR 眼镜中,图像源发射光线进入半反半透的镜片之后,光线在镜片、相位延迟片以及反射式偏振片之间多次折返,最终从反射式偏振片射出,因此能有效地缩小产品体积。...技术细节 这个眼镜主要由三部分组成:一个虚拟全息显示部件、一个几何相位透镜(GP lens)和一个基于瞳孔复制的波导系统。 首先来看虚拟全息显示部件。...相干光源耦合到波导,并为 SLM 提供相干照明。他们使用市场上可以买到的用于流入光源的波导,这些光源会导致某些波长的光照不均匀,但这可以通过不同的分级设计最小化。...不过,研究人员指出,使用红外凝视跟踪器可以做到这一点,但你需要能够不断跟踪佩戴者的瞳孔大小,因为在使用眼镜时,它们会经常调整以适应不同的光线条件。

51110

MIT、哈佛新研究:提速15000倍,借助光场实现3D场景超高速渲染

现实生活,一台需要与物体进行交互的机器(比如一个收割庄稼或协助手术的机器人)必须能够从的 2D 图像的观察推断出 3D 场景的属性。...方法概览 在计算机视觉和计算机图形学,从图像渲染 3D 场景涉及到映射数千或数百万的相机光线。其中,将相机光线想象为从相机镜头射出并照射图像每个像素的激光束,每个像素一束光线。...而该研究提出的 LFN 方法能够学习表征 3D 场景的光场,然后将光场的每条相机光线直接映射到该光线观察到的颜色。...一旦模型学习了光场的结构,它就可以将一张图像作为输入来渲染 3D 场景。 快速渲染 研究人员通过重建几个简单场景的 360 度光场来测试他们的模型。...他们发现 LFN 能够以每秒 500 多帧的速度渲染场景,比其他方法快了大约 3 个数量级。此外,LFN 渲染的 3D 对象通常比其他模型生成的对象更清晰。

61830
领券