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使用OpenCV实现哈哈镜效果

这些游乐园中我最喜欢的是哈哈镜室。 有趣的镜子不是平面镜子，而是凸/凹反射表面的组合，它们会产生扭曲效果，当我们在这些镜子前面移动时，这些效果看起来很有趣。...首先，我们假设原始图像或视频帧是3D平面。当然，我们知道场景实际上不是3D平面，但是我们没有图像中每个像素的深度信息。因此，我们仅假设场景为平面。...请记住，我们的目标不是为了科学目的而准确地为滑稽的镜子建模。我们只是想将其近似用于娱乐。 其次，我们将图像定义为3D平面，我们可以简单地将矩阵P与世界坐标相乘并获得像素坐标(u,v)。...现在可以将投影的2D点用于基于网格的重新映射。这是创建哈哈镜镜面效果的最后一步。 图像重映射 重映射基本上是通过将输入图像的每个像素从其原始位置移动到由重映射功能定义的新位置来生成新图像。...相当于我们理论解释中的(u,v)的2D投影点（pts2d）是可以传递给remap函数的所需地图。

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    英伟达 CVPR 2023 新作 I VoxFromer: 单目3D语义场景补全新SOTA!

    这种设计的一个关键思想是，二维图像上的视觉特征仅对应于可见的场景结构而不是被遮挡或空的空间，因此，从可见结构的特征化和预测开始更加可靠。...SSC解决方案必须同时解决两个子任务：可见区域的场景重建和遮挡区域的场景推断。 现有的基于视觉方案的SSC，如MonoScence，使用密集特征投影将2D图像输入提升为3D。...所提出的设计受到两个见解的启发： 遮挡区域场景推断：以重建的可见区域作为起点，可以更好地完成不可见区域的三维信息 稀疏三维空间表示：由于三维空间大量的体素通常是不被占用的，使用稀疏表示而不是密集表示肯定更有效和可伸缩...每个3D的query q将由以下一般方程进行更新： 其中 p 表示query点投影到2D图像上对应的2D参考点， F 表示2D图像输入特征， s 为 N_s 点索引。...δp_s 是邻域采样点相对于参考点在2D图像上的预测偏移量，而 F(p+δp_s) 是通过双线性插值提取的特征。

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    css实现鼠标划过图片放大或缩小

    ，提高网页加载速度，减少网站成本，比如阿里云采用的是就是模块化加载，比如底部的一些模块并不是访问了页面就会查看到底部，大部分人都会在菜单找到自己想要的功能，然后进入，如果访问到了底部，那么就会加载底部资源...这个简单的说下，我们还是说说关于图片加载动画的问题； 此效果主要是依靠css3的transition属性和transform属性； 我们先上代码，然后说原理，希望大家懂得原理，而不是照搬。 z) 定义 3D 转换，只是用 Z 轴的值。 scale(x,y) 定义 2D 缩放转换。 scale3d(x,y,z) 定义 3D 缩放转换。...scaleZ(z) 通过设置 Z 轴的值来定义 3D 缩放转换。 rotate(angle) 定义 2D 旋转，在参数中规定角度。 rotate3d(x,y,z,angle) 定义 3D 旋转。...rotateX(angle) 定义沿着 X 轴的 3D 旋转。 rotateY(angle) 定义沿着 Y 轴的 3D 旋转。 rotateZ(angle) 定义沿着 Z 轴的 3D 旋转。

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    根据 2D 图片构建 3D

    所以，要实现从 2D 图像到 3D 模型的创建，必须对原来的 3D 物体本身有先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自动编码器是学习输入图像的压缩表”的非常有效的方法。...然而，这种表示是稀疏和浪费的。随着分辨率的增加，有用的立体像素的密度会降低。 **优点：**可以直接将 2D 表达中的 CNN 应用到 3D 表达。 缺点：表达方式浪费，必须要权衡计算资源。...因此，我们将学习从单个图像到一个点云的 2D 投影的映射，并定义为：2D projection == 3D coordinates (x,y,z) + binary mask (m) 输入：单个 RGB...这是可以实现的，因为这些预测的视点是固定的，并且是事先知道的。 输入：预测视点处的 2D 投影 输出：点云 伪渲染器 可以推断，应该有必要将预测的 2D 投影融合的点云中。...那么，如果我们从新视点渲染不同的 2D 投影，它也应该类似于真实 3D 模型的投影。 输入：点云 输出：在新视点处的有深度的图像 动态训练 3d3.

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    Android OpenGL 介绍和工作流程（十）

    第一部分把你的3D坐标转换为2D坐标，第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素。这个过程可以被划分为几个阶段，每个阶段将会把前一个阶段的输出作为输入。...是因为OpenGL本质上就是绘制三角形的图形第三方库，而三角形正好是基本图元。而不是绘制不了矩形，只是显卡本身绘制三角形会轻松很多，而要把矩形作为OpenGL的基本图元将会消耗更多的性能。...2.顶点着色器(Vertex Shader)，它把一个单独的顶点作为输入。顶点着色器主要的目的是把3D坐标转为另一种3D坐标，同时顶点着色器允许我们对顶点属性进行一些基本处理。...这个投影变换，是从3D变换到2D的关键步骤。...而z坐标只是为了表明深度关系，谁在前谁在后，因此z坐标只是相对大小有意义，z的绝对数值是多大并不具有现实的意义。

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    人工智能使用深度学习将2D图像转换为3D图像

    代表Deep-Z的插图，Deep-Z是一个基于人工智能的框架，可以对2D荧光显微镜图像进行数字重新聚焦（底部）以产生3D切片（左侧）。...此外，他们证明了该系统可以从显微镜拍摄2D图像并虚拟地创建样品的3D图像，就好像它们是由另一台更高级的显微镜获得的一样。...Deep-Z是使用来自扫描荧光显微镜的实验图像训练的，该图像可以在多个深度聚焦，以实现样品的3D成像。在成千上万的训练样本中，神经网络学习了如何拍摄2D图像并推断出样品中不同深度的准确3D切片。...然后，对框架进行了盲目测试，即输入了不是其训练内容的图像，并将虚拟图像与从扫描显微镜获得的实际3D切片进行了比较，从而提供了出色的匹配度。...研究人员还发现，即使仅使用与样品表面完全平行的3D切片训练神经网络，Deep-Z仍可以从样品倾斜或弯曲的2D表面生成3D图像。 ?

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    前端课程——变形

    首先必须设置一个透视点(perspective) 来配置3D空间然后定义2D元素在空间中的变形。...一个值： 必须是，，或 left, center, right, top, bottom关键字中的一个。 两个值： 其中一个必须是，，或left, center, right关键字中的一个。...另一个必须是，，或top, center, bottom关键字中的一个。 三个值： 前两个值和只有两个值时的用法相同。 第三个值必须是。它始终代表Z轴偏移量。...z>0 的三维元素比正常大，而 z<0 时则比正常小，大小程度由该属性的值决定。 三维元素在观察者后面的部分不会绘制出来，即 z 轴坐标值大于 perspective 属性值的部分。...3D变形 在3D效果中，使用X与Y属性与2D效果类似。唯一不同的是Z的属性。使用Z的属性需要添加perspective属性，即平面与观察者之间的距离。

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    CSS-2D-3D转换

    动画简写属性 animation：动画名称 持续时间 运动曲线 何时开始 播放次数 是否反方向 动画起始或结束状态 简写属性里不包含 animation-play-state 想要动画走回来 ，而不是直接跳回来...） animation-duration 规定完成一个动画所花费的秒或毫秒，默认是0（必须写） animation-timing-function 规定速度曲线，默认是“ease” animation-delay...默认是”running”,还有”paused” animation-fill-mode 规定动画结束后状态，保持forwards回到起始backwards /* 动画名称(必须) */ animation-name...移动 translate3d: 3D移动在2D移动基础上多加了个可以移动的方向，就是Z轴方向 因为Z轴是垂直屏幕，由里指向外，所以默认是看不到元素在轴的方向上移动 translform: translateX...透视 perspective: 如果想要在网页写3D效果需要透视（理解成3D物体投影在2D平面内） 透视的单位是像素，近大远小,往外是正值,往里是负值 透视写在被观察元素的父盒子上面 3. 3D旋转 rotate3d

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    扩展 | 3D 计算机视觉简介

    RGB-D 和点云之间的唯一区别在于，在点云中，（x，y）坐标反映了其在现实世界中的实际值，而不是简单的整数值。 点云 ? 网上的点云样例 点云可以由 RGB-D 图像构建。...因此，到目前为止，你知道了 RGB-D 图像是网格对齐的图像，而点云是更稀疏的结构。 3D 视觉 就像 2D 问题一样，我们想要检测并识别 3D 扫描图像中的所有对象。...但与 2D 图像不同的是，为了充分使用 CNNs 方法的数据，它的最佳输入格式该是什么就成了一个需要解决的问题。...对于简单的数据集（具有相似的点数，相似的扫描比例），VoxNet 可能是一个简单而效果好的方法。但如果遇到复杂的数据集，它可能并不是一个好的选择。...PointNet 中的分类 第一步操作是进行 2d 卷积，其内核大小为（1，6），它用来聚合一个点的相关信息（x，y，z，r，g，b；总共六个）。此处的输出应为（n，1,64）。 ?

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    基于RGB图像的单目三维目标检测网络：AM3D（ICCV）

    框架结构 整个算法框架分为两个模块：3D数据生成和3D边框估计： 3D数据生成部分首先采用两个CNN网络分别对RGB图像做2D检测和深度估计，得到2D Box和深度图像;然后深度图像根据相机参数转换成三维点云...将生成的深度转换为点云，这是一种更好的3D检测表示，然后使用2D边界框来获得关于感兴趣区域位置的先验信息。最后，提取每个RoI中的点作为后续步骤的输入数据。...其中D为输出对应输入点RGB值的函数。这样，这些点被编码为6D向量:[x, y, z, r, g, b]。但是通过简单的concat来添加RGB信息是不可行的。...思考展望 如果用2D的图像做3D的检测，数据的表示和交互形式是关键点。采用端到端的框架（提供一份数据，希望得到某种输出），由于CNN内部不同特征之间的隐式关系或间隙巨大，会限制神经网络的学习能力。...本篇文章的主要思想是找到一个更好的输入表达式，而特征的提取，检测器方面采用较为传统的方法，所以从精度上从检测算法入手。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

    2.1K20

    重新思考单阶段3D目标检测中的IoU优化

    回归的target根据输入anchor信息 (x_a,y_a,z_a,l_a,w_a,h_a,\theta_a) 进行编码如下：  其中d是anchor在2D平面上的对角线长。...ps: 实际上很多方法，包括作者的实现代码使用的并不是这种做法，而是类似2D通用检测的anchor offset encoding（参考Faster RCNN）。...3D box表征由中心 (x,y,z) 和形状 (l,w,h) 组成，变成四维就是中心 (x,y,z,t) 和形状 (l,w,h,k) 。...作者的做法是，直接取 t=\sin\theta\cdot\cos\theta ，而令 k=1 。可以看到，出发点很有趣，落脚点其实相对简单的。...图c显示中心存在一定偏移的case，此时3D IoU并不能很好地敏感角度变化，而RDIoU反而有更好的效果；图d中显示，此时3D IoU甚至出现正梯度，导致角度优化更差，而RDIoU则能保持较好的优化性能

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    从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法

    从相机得到图像信息，需要正确计算图像点和三维点的对应关系，而雷达和深度相机可以直接得到点云或者点的空间位置。按照传感器和输入数据的不同，可以把3D目标检测分为如下几类： ?...图2：根据输入信号的不同，3D目标检测的分类 从点云获取目标信息是比较直观和准确的3D目标检测方法，由于点的深度数据可以直接测量，3D检测问题本质上是3D点的划分问题，Chen[4]等人通过扩展2D检测算法提出了一些利用点云特征估计物体位置的方法...本文的创新点是充分利用3D表面在2D图像的投影特征，进行区分判别。 本方法以单张图像为输入，由粗到细逐步恢复目标(车辆)的3D结构。...这里x和z是中心位置的x和z坐标值。因此，现在的问题是如何估计中心位置Cb的值。...图7: 实现残差尺寸预测的网络结构 网络的输入为变换的车辆表面和2D框图像上下文特征；输出为真实3D框坐标与预估坐标的差值，公式如下： ?

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    针对 3D 计算机视觉的简介

    RGB-D 和点云之间的唯一区别在于，在点云中，（x，y）坐标反映了其在现实世界中的实际值，而不是简单的整数值。 点云 ? 网上的点云样例 点云可以由 RGB-D 图像构建。...因此，到目前为止，你知道了 RGB-D 图像是网格对齐的图像，而点云是更稀疏的结构。 3D 视觉 就像 2D 问题一样，我们想要检测并识别 3D 扫描图像中的所有对象。...但与 2D 图像不同的是，为了充分使用 CNNs 方法的数据，它的最佳输入格式该是什么就成了一个需要解决的问题。...对于简单的数据集（具有相似的点数，相似的扫描比例），VoxNet 可能是一个简单而效果好的方法。但如果遇到复杂的数据集，它可能并不是一个好的选择。...PointNet 中的分类 第一步操作是进行 2d 卷积，其内核大小为（1，6），它用来聚合一个点的相关信息（x，y，z，r，g，b；总共六个）。此处的输出应为（n，1,64）。 ?

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    OpenGL入门

    一旦我们改变了OpenGL的状态为绘制线段，下一个绘制命令就会画出线段而不是三角形。...空间中，而屏幕和窗口却是2D像素数组，这导致OpenGL的大部分工作都是关于把3D坐标转变为适应你屏幕的2D像素。...图形渲染管线可以被划分为两个主要部分：第一部分把你的3D坐标转换为2D坐标，第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素。...标准化设备坐标 开始绘制图形之前，我们必须先给OpenGL输入一些顶点数据。OpenGL是一个3D图形库，所以我们在OpenGL中指定的所有坐标都是3D坐标（x、y和z）。...OpenGL不是简单地把所有的3D坐标变换为屏幕上的2D像素；OpenGL仅当3D坐标在3个轴（x、y和z）上都为-1.0到1.0的范围内时才处理它。

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    OpenGL入门

    一旦我们改变了OpenGL的状态为绘制线段，下一个绘制命令就会画出线段而不是三角形。...空间中，而屏幕和窗口却是2D像素数组，这导致OpenGL的大部分工作都是关于把3D坐标转变为适应你屏幕的2D像素。...图形渲染管线可以被划分为两个主要部分：第一部分把你的3D坐标转换为2D坐标，第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素。...image.png 标准化设备坐标 开始绘制图形之前，我们必须先给OpenGL输入一些顶点数据。OpenGL是一个3D图形库，所以我们在OpenGL中指定的所有坐标都是3D坐标（x、y和z）。...OpenGL不是简单地把所有的3D坐标变换为屏幕上的2D像素；OpenGL仅当3D坐标在3个轴（x、y和z）上都为-1.0到1.0的范围内时才处理它。

    3.5K41

    OpenGL入门

    一旦我们改变了OpenGL的状态为绘制线段，下一个绘制命令就会画出线段而不是三角形。...空间中，而屏幕和窗口却是2D像素数组，这导致OpenGL的大部分工作都是关于把3D坐标转变为适应你屏幕的2D像素。...图形渲染管线可以被划分为两个主要部分：第一部分把你的3D坐标转换为2D坐标，第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素。...标准化设备坐标 开始绘制图形之前，我们必须先给OpenGL输入一些顶点数据。OpenGL是一个3D图形库，所以我们在OpenGL中指定的所有坐标都是3D坐标（x、y和z）。...OpenGL不是简单地把所有的3D坐标变换为屏幕上的2D像素；OpenGL仅当3D坐标在3个轴（x、y和z）上都为-1.0到1.0的范围内时才处理它。

    2.9K40

    从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法（长文）

    从相机得到图像信息，需要正确计算图像点和三维点的对应关系，而雷达和深度相机可以直接得到点云或者点的空间位置。按照传感器和输入数据的不同，可以把3D目标检测分为如下几类： ?...图2：根据输入信号的不同，3D目标检测的分类 从点云获取目标信息是比较直观和准确的3D目标检测方法，由于点的深度数据可以直接测量，3D检测问题本质上是3D点的划分问题，Chen[4]等人通过扩展2D检测算法提出了一些利用点云特征估计物体位置的方法...除此之外，我们必须估算车辆的尺寸大小，包括三个方向的尺寸D = [dx,dy ,dz]。...本文的创新点是充分利用3D表面在2D图像的投影特征，进行区分判别。 本方法以单张图像为输入，由粗到细逐步恢复目标(车辆)的3D结构。...这里x和z是中心位置的x和z坐标值。因此，现在的问题是如何估计中心位置Cb的值。

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    基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之训练

    在运行时，通过从N（0，I）中采样不同的随机向量r，可以从给定的输入生成各种似乎合理的重建。 2.1.2二维监督训练 即使是在小规模的训练中，获取用于监督的三维真实数据也是一个昂贵而繁琐的过程。...其思想是，该方法不是对像素中可见的三角形进行离散决策，而是柔和地混合它们的可见性。取相机空间z位置的加权最小值构成一个平滑的z缓冲区，从而得到一个C∞平滑渲染器，其中三角形的z位置相对于遮挡是可微的。...其思想是在一定的摄像机内外参数下，由重建体投影出的二维轮廓应与输入图像的真实二维轮廓相匹配。这种差异是受空间雕刻的启发而产生的： ?...其中S（j）是原始3D对象X的第j个2D轮廓，n是每个3D模型使用的轮廓或视图的数目，P（·）是3D到2D投影函数，α（j）是第j个轮廓的相机参数。...然后将pose code用作2D投影模块的输入，该模块将估计的3D体积渲染到输入的视图上。有些方法只估计了相机的姿态，与同时进行重建的技术不同，这些方法只使用姿态注释进行训练。

    1.3K30

    CVPR2023 | PVDM：在投影潜在空间中的视频概率扩散模型

    具体来说，本文提出了视频在每个时空方向的 3D → 2D 投影，以将 3D 视频像素编码为三个简洁的 2D 潜在向量。...具体来说，将 \mathbf u 在三个方向上进行合并操作，并输入以Transformer构建的网络中，映射为三个2D的潜在编码。...为了训练 [\mathbf z^s, \mathbf z^h, \mathbf z^w] 的去噪自动编码器，本文设计了基于利用流行的2D卷积U-Net架构，即DDPM，来训练扩散模型以生成图像而不是...本文选择训练一个单一的扩散模型来联合学习无条件分布 p(x) 和条件分布 p(x_2|x_1) ，而不是使用额外的模型。...t}} \mathbf{z}_{0}^{2}+\sqrt{1-\bar{\alpha}_{t}} \epsilon ，而 \lambda \in (0,1) 是一个超参数，用于平衡无条件分布和条件分布之间的学习

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