1.相机变换部分 上图左数的两个步骤，对于一个世界坐标系空间中的物体，我们将虚拟摄像机相机旋转和移动到需要的角度上，然后把物体的顶点坐标从世界坐标系转到相机坐标系中 2.投影变换部分 中间的步骤，把那个横着的金字塔形视体压缩为下面规范视体的形状...上面的图是一个标准的正交投影的形式，在这里我们可以看到相机由相机自己的相机坐标系和一个立方体形的视体组成，在这幅图中就提出了几个问题： 此处相机坐标系为什么z轴正方向和视体不在同一个方向上？...相机变换 再回到流程图中，这就到了最后的一个变换部分了，前面的变换都假设物体已经稳稳当当地放在视体中了，但实际上我们需要利用变换让相机坐标移动到需要的位置并让视体对准我们要的物体，再把物体的坐标从世界坐标系转换到相机坐标系中提供给上面的变换...从右到左依次应用：调整相机位置和方向，将物体透视变形到正交视体里，将正交视体转为规范视体，将规范视体中的顶点裁剪投影到屏幕空间中。给每个点乘上这个矩阵后再进行依次透视除法得到物体变换后的真实坐标 ?...由于视体的后面部分由可视距离和上面的θ角度共同决定，因此这里没有画出来。在上图中我们可以想象到，在固定这条式子中的一项的情况下，改变其他项可以调节画面的视野广度。
将选择锚点重新定位到单击位置。您可以放大要素，而不会在活动视图中看到当前的锚点位置。 Ctrl + 拖动 移动锚点。 移动选择锚点。...Shift + 拖动 将形状创建为正方形。 将形状约束为正方形。创建矩形的第一个点，按键盘快捷键，然后拖动。 Shift 打开或关闭正方形。 打开时，将几何约束为正方形。...所选视穹 用于所选视穹的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 Ctrl + 上箭头 将视穹向远离照相机的方向移动。 Ctrl + 下箭头 将视穹向照相机的方向移动。...Ctrl + 右箭头 向右移动视穹，使之与场景照相机的朝向垂直。 Ctrl + 左箭头 向左移动视穹，使之与场景照相机的朝向垂直。 Ctrl+U 增大视穹高程。 Ctrl + J 减小视穹高程。...Ctrl + 单击 以指针位置作为视图中心。 在 2D 环境下，这将使视图居中。在 3D 环境下，照相机会转向中心并显示该位置。 W 在 3D 场景中，向上倾斜照相机。 类似于从固定点倾斜照相机。
学习目标 1.了解视图的基本概念 2.学会控制模型在三维空间的变化 3.将模型投影到屏幕中去 4.组合多种变化 5.学会使用逆变换 场景描述: 我们在现实生活中，要观察一个物体，首先你的眼睛就是一个观察点...任务1 学会照相的步骤 照相步轴: 1.把照相机固定在三角架上，并让它对准场景(视图变换) 2.把场景中的物体摆放到合适的位置(模型变换) 3.旋转照相机镜头，调节放大倍数(投影变化) 4.最终确定图片的大小...任务2 理解视图变换 视图变换相当于把照相机固定在三角架上，并让它对准场景。...投影变换的两种选择： 1.透视投影：类似我们在生活中看物体，将物体靠近，物体变大，将物体，放远点，我们就觉得它小。...投影变换指定了映射发生机制，视口变化决定了场景所映射的有效屏幕区域的形状。可以把视口看做是照片的大小和位置，照片可以进行缩放吧！
1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...当一个关键帧被加入到共视图当中后，这个关键帧与共视图中具有最多观测点的关键帧之间建立一个边，完成Spanning Tree的增长。...Essential Graph中的节点依旧是全部的关键帧对应的位姿，连接的边包含三种边：Spanning Tree的边、共视图中共视关系强（共视点数量超过100）的边、以及回环时形成的边。...具体来说，先从所有关键帧中选择与当前帧有相同特征点的关键帧集合，之后提取中每一个关键帧的共视帧的集合，之后利用两个集合的关键帧的信息进行相机位姿的跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分：选择候选帧、计算变换...衔接区域的局部BA优化：融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化，为避免gauge freedom，固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。
通过将尺度因子固定为1，并将其从惯性优化变量中提取出来，我们可以很容易地将单目惯性初始化扩展到立体惯性，从而增强其收敛性。...建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。 在某些情况下，当慢速运动不能提供良好的惯性参数观测能力时，初始化可能无法在15秒内收敛到精确解。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。...利用中期的点关联来更新共视和基本图添加Mm和Ma的连接边。 连接窗口的BA：在连接窗口中把所有来自Mm和Ma中的关键帧进行局部优化。为了保证滑窗中的关键帧数，Mm的共视帧保持固定。...根据匹配的关键帧组成连接窗口，重复的点被检测融合然后叜共视图和本质图中构建新的边。然后进行位姿图优化来传播闭环校正的结果到剩余的地图中。
Phaser是一个流行的2D开源游戏框架，可以用来开发桌面或手机浏览器HTML5游戏，适合侧视或顶视风格： ?...Phaser框架的绝大部分功能，都打包在单一phaser.js文件中。...例如，下面的代码启用了Canvas渲染器： var game = new Phaser.Game(700,300,Phaser.CANVAS) Phaser支持的渲染器选项包括： Phaser.AUTO...使用Pixi的Canvas渲染器，但不把canvas元素 添加到DOM中，也不进行实际的渲染 √ 指定游戏画布父元素 默认情况下，Phaser会将创建的canvas元素插入到文档的body元素尾部。...例如： new Phaser.Game(700,300,Phaser.AUTO,'')。 需要注意的是，游戏画布的父元素应当将padding设置为0，否则框架在计算 尺寸时会产生偏差。
为了解决这一挑战，我们利用体素地图中的根节点预定义了最大搜索距离，而叶节点则作为点云的表示，这种优化显著加快了凸包的计算速度。然而必须承认，使用固定分辨率的体素地图会在分割时间和准确性之间进行权衡。...在固定C LT 时初始化相机姿态时，我们使用相机和LiDAR里程计之间的外参标定。然后根据初始粗略的相机姿态和关键帧图像对点云进行着色。...然而由于点云地图中的轻微不准确性、来自不同相机视角的光照变化以及粗略的相机姿态，着色误差是不可避免的。为了减轻这个问题，我们使用了一种鲁棒的平均形式。...为了进行公平比较，我们将全景图像转换为六个立方体针孔图像，并通过随机扰动地面真值（旋转5.0°，平移10cm）来初始化粗略的相机姿态。...图9展示了噪声范围从1厘米到10厘米的情况。结果表明，我们的方法有效地减轻了点云表面的噪声影响，从而导致更精确的相机姿态。 图9.
所以角色的显示情况不会有任何变化：代码见 【29/01】 ---- 下面通过使用 FixedResolutionViewport 视口，实现固定视口尺寸的需求。...【29/02】 比如上图中默认相机的视口尺寸是 900*600 ，并不是指白色区域的是 900*600 逻辑像素。另外，可以看到角色的尺寸没有改动，但在这个视口尺寸下，就会显得较小。...通过如下案例来说明一下相机变换操作对显示的影响：小人在中间，背景中左右各有 18 个原点。可以注意到，当圆点在视口之外，是无法显示的。就像相机拍照时，只能显示出其成像的区域。...相机伴随角色移动很好理解，比如现实生活中拍电影，摄像机需要跟随演员同步运动，这样才能保证演员在移动时常驻在视图中。...其实 flame 本身应该提供对相机的动画缩放，已经动画结束的回调监听。 ---- 到这里，关于相机和视口就简单地介绍完毕。
此外，作者将生成的视图的0海拔相机轨道设置为最大程度地提高生成的视图之间的可见区域。在第二阶段，稀疏视图重构模型利用不完美的多视图图像来恢复底层3D形状。...Wonder3D [27]通过设计多视自注意力机制增强了多视图一致性。...尽管一些工作[16, 45]将极线特征引入多视注意以增强视点融合，但极线线的预计算仍然具有挑战性。Era3D [21]提出行注意力以通过预定义生成的图像的0海拔来减少计算工作量。...这些方法通常依赖于通过复杂校准过程获得的相机参数估计，如运动恢复方法。然而，在实际场景中，预估的相机参数的不准确性可能影响到这些算法的性能。...最近的工作[19, 51]提出直接预测可见表面的几何形状，而不需要任何显式了解相机参数。作者注意到大多数现有方法假设输入为纯正位图像或纯未校准图像，忽略了混合输入的需要。
1、游戏基本架构 由于phaser社区目前仅有phaser2对微信小程序的支持，因此我选择phaser v2.6.2作为游戏的引擎。为便于开发调试，以单独的phaser.min.js方式引入文件。...将sprite元素依次加入，sprite的叠放顺序是加入顺序的倒序，即加入越早越底层。通过tween（sprite名）可以添加动画，Phaser.Easing.XX为动画的变化曲线，可参考官方文档。...当检测到火箭包围盒与另一行星包围盒重叠时，火箭登陆到另一行星并随之转动。下方火焰的速度将随着分数的增长而不断增长。当火焰吞没火箭时，游戏结束，记录分数。 ?...asteroid.rotation); this.rocket.rotation = this.rocket.landed.angle + asteroid.rotation + Math.PI / 2; // 防止相机随着行星转动上下抖动...使用drawRect方法绘制两侧墙体，并将墙体固定，不随相机移动。之后生成地球、火箭和小行星。生成小行星的算法是：根据当前分数的高低设定随机数范围，确定参数，包括行星间距离、角度、半径、旋转速度。
在光栅管线中，最基本的2个着色器是顶点着色器和像素着色器，在下图中，除了2个着色器可编程，中间三个时钟节点都是固定的，只能配置不可编程。...如果2个变量之间可以用y=kx+b表示，那么x和y就是线性相关，从x变换到y就是线性变换，比如下图中，每个顶点乘上一个同维度的线性矩阵后，新的形状保持了一些特性：平行线仍然是平行的，各处密度均匀，原点不变...想象一下，很显然在正交投影的情况下，是均匀的，但透视投影中，距离相机近的部位散点更稀疏，远处的散点更密集。 ?...图中可以看出，近截面上的均匀散点反投影到三角形上时变得不均匀了，此外还能得出，插值点的x坐标P与t线性相关。 ? 如果我们做如下图的相似三角形，还能得出x/z与t也线性相关。 ?...然后我们将上图中的等式带入到原三角线的方程中又得到如下图的等式，其中红色字符都是变量，因此1/z和t也线性相关。根据线性相关的传递性，x与z与Q都线性相关，最终我们能推导出Q/z与t线性相关。 ?
多地图的操作算法：新地图生成、在混合地图中重定位和地图融合 在有差的相机位姿的时候评价跟踪失败的方法。这可以避免在闭环的过程中由于高度不确定的位姿导致的位姿图优化误差过大。...多地图中的重定位 如果相机跟丢了，利用当前帧查询Atlas DBoW的数据库。这个查询能在所有地图中找相似的关键帧。一旦有了候选关键帧，地图和匹配的地图点，就可以按照ORB-SLAM中进行重新定位。...利用位姿T_Wa, Ws把M_s中的所有关键帧和地图点都投影到M_a中；检测重复的地图点融合；把M_s和M_a中的所有关键帧和地图点放在M_m中；最后把M_s和M_a的生成树和共视图合并成M_m的生成树和共视图...根据包含了与k_a共视的所有关键帧的M_m共视图。为了固定测量的自由度，在M_a中固定的关键帧在局部BA中保持固定，而在非线性优化过程中，其余关键帧被设置为可优化量。...利用第二个重复点检测和融合来更新M_m共视性图。 5）位姿图优化。最后利用位姿图优化来优化M_m的位姿。
考虑到这三个基本过程，我们可以提出一个问题：为什么在SLAM中引入动态对象？首先，假定对象是具有固定形状和大小的刚体。...2D相机对象误差：从3D测量中，我们可以将长方体的8个角投影到相机图像中。这8个点的最小边界框应与每帧的2d检测边框一致。 我们要注意到，这种2D-3D一致的假设并不总是正确。...相机-对象姿态图和循环一致性 MoMoSLAM使用了不同的优化公式。如上所述，MoMoSLAM没有指定每个误差项并使它们最小化，而是对位姿图中创建的每个循环强制执行一致性处理。...MoMoSLAM的公制里程估算 多对象姿态图循环一致性误差：姿态图中的节点为估计，姿态图中的边为度量。相机-相机边缘是通过公制标度里程限制的。摄像机车辆的边缘通过2D到3D单帧提升来约束。...添加一个错误项以优化IPM并提升2D到3D之间的距离估计一致性会更加直接。 效果 MoMoSLAM在固定单目度量标准的情况效果较好。这里在计算测距（相机姿势）时不会考虑对象约束。
从层次视图中拖动该物体到预设上。 4. 灯光(Lights) 对于每一个场景灯光是非常重要的部分。网格和纹理定义了场景的形状和外观，而灯光定义了场景的颜色和氛围。...正规化视口矩形(Normalized View Port Rect)：在屏幕坐标系下使用四个值来确定相机的哪些部分将显示在屏幕上。 ? Xmin：相机视开始绘制的开始水平坐标 ?...正交视大小(Orthographic size)：在正交模式下的视口大小 ? 深度(Depth)：相机的绘制顺序。具有较高深度的相机将绘制在较低深度相机的上面 ? ...渲染目标(Render Target)(Pro only)：指示一个渲染纹理，相机视将输出到该纹理上。使用这个参数将使得相机不会渲染到屏幕上。 ...正规化视口矩形 (Nomalized Viewport Rectangle) 正规化视口矩形能够定义相机的视将显示屏幕的什么位置上。
实际场景编辑 展示了PnR框架在实际场景编辑中的应用，包括对场景几何形状的修改。 6. 未来工作和讨论 提出了未来可能的研究方向，包括将参数扰动原则扩展到4D神经场以实现动态场景编辑。...为了扩大视图生成的范围，我们根据分解的相机姿势训练车辆运动视频，增强对远处场景的建模能力。此外，我们重建车辆摄像机轨迹以集成连续视图中的 3D 点，从而实现沿时间维度的全面场景理解。...点条件视频生成 时空解耦关键帧：Stag-1通过提取每个关键帧的3D点云并将其投影到2D图像中，实现了在固定相机姿态下的高效时空解耦关键帧建模。...视角和时间控制：Stag-1能够根据当前时间状态从不同的相机视点观察场景，或者在固定空间状态下分解时间运动，实现了空间和时间的独立控制。...4D点云构建：从单帧深度估计到连续帧对齐，构建准确的4D点云。 关键帧视频合成：将4D点云投影到2D图像，生成关键帧视频。 时空解耦：通过固定相机姿态提取3D点云，实现时空解耦。 4.
Apollo 中的红绿灯 Apollo 默认有 2 个前视摄像头： 25mm 焦距看远处，视距长，但 FOV 小。 6mm 焦距看近处，视距短，但 FOV 大。...Apollo 红绿灯模块定义了红绿灯 5 种状态： 红 黄 绿 黑 未知 算法流程 在 Apollo 中红绿灯模块有一套固定的处理流程： 预处理阶段 处理阶段 预处理阶段-信号灯投影 预处理阶段第一个任务就是要根据车辆定位信息从高精度地图中查询红绿灯的物理信息...，得到信号灯的物理坐标，然后再通过相机模型和标定好的相机内参，将信号灯从 3D 世界中投影到 2D 图像当中变成一个 Bounding Box。...因此，我们可以隔一个固定的时间周期去查询高精度地图中的红绿灯信息，然后选择最近的图片缓存一起送入到红绿灯处理模型当中，其它的图片就可以丢掉了。...将 ROI 和信号灯结果连同图像输入给一个 CNN，这个 CNN 就会给出信号灯的颜色信息。
视频提出了一个基于视频的解决方案（很明显，因为没有要编码的几何体），3D Graphics提出了两个解决方案，一个直接编码3D几何体（G-PCC），另一个是将点云对象投射到固定平面上(V-PCC)。...，对所有附加视图进行修剪，以消除非遮挡区域; 修剪后的附加视图中剩余的像素被分组到补补片中; 在一定的时间间隔内可以聚集斑块，增加斑块形状和位置的时间稳定性; 聚集补片被打包到一个或多个地图集（atlases...图6 纹理和深度图集与补丁的一个例子 图4中的地图集参数列表包含:地图集中的起始位置、源视图ID、源视图中的位置以及地图集中所有补片的大小。相机参数列表包括所有指示源视图的相机参数。...但是3DoF+应该描述每个补片所属的视图ID及其相机参数，以支持灵活的相机设置，而V-PCC只需要指出每个补片绑定到的6个固定立方体中的哪一个即可。V-PCC不需要相机参数元数据。...3DoF+使用渲染器在任意位置和方向生成合成的视口，而V-PCC则将解码后的视频像素重新投影到3D空间中，生成点云。 此外，V-PCC目标是重建3D模型，以便获得每个点的3D坐标。
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