上一篇文章介绍了GL10的常用方法，包括如何设置颜色、如何指定坐标系、如何调整镜头参数、如何挪动观测方位等等，不过这些方法只是绘图前的准备工作，真正描绘点、线、面的制图工作并未涉及，那么本文就来谈谈如何利用GL10进行实际的三维绘图操作。 首先在三维坐标系中，每个点都有x、y、z三个方向上的坐标值，这样需要三个浮点数来表示一个点。然后一个面又至少由三个点组成，例如三个点可以构成一个三角形，而四个点可以构成一个四边形。于是OpenGL使用浮点数组表达一块平面区域的时候，数组大小=该面的顶点个数*3，也就是说，每三个浮点数用来指定一个顶点的x、y、z三轴坐标，所以总共需要三倍于顶点数量的浮点数才能表示这些顶点构成的平面。以下举个定义四边形的浮点数组例子：
之前说接下来要写下机器学习的总结，但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要，往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心，简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见，渲染管线是实时渲染技术的底层工具。图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式（sharding modles）的影响。
本文提出了一种获取高分辨率的三维视觉信息的方法，主要通过融合结构光视觉测量系统获得的三维信息和二维线扫描相机拍摄的高分辨率图像。
在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
第一步：眼睛观察到三维世界，并将其转换到视网膜平面（三维空间转换到二维平面）传送信息给大脑；
我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即"给定视点、三维物体、光源、照明模式和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像"。
接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即“给定视点、三维物体、光源、照明模式，和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像”。本章内容涉及 GPU 的基本流程和实时绘制技术的根本原理，在这些知识点之上才能延伸发展出基于 GPU 的各项技术，所以本章的重要性怎么说都不为过。欲登高而穷目，勿筑台于浮沙！
结构光三维重建系统是由一个相机和一个投影仪组成，关于结构光三维重建系统的理论有很多，其中有一个简单的模型是把投影仪看做相机来使用，从而得到物体的三维信息。接下来我将详细介绍这个模型的原理。
上一篇文章介绍了如何使用GL10描绘三维物体的线段框架，后面给出的立方体和球体效果图，虽然看起来具备立体的轮廓，可离真实的物体还差得远。因为现实生活中的物体不仅仅有个骨架，还有花纹有光泽（比如衣服），所以若想让三维物体更加符合实际，就得给它加一层皮，也可以说是加一件衣服，这个皮毛大衣用OpenGL的术语称呼则为“纹理”。 三维物体的骨架是通过三维坐标系表示的，每个点都有x、y、z三个方向上的数值大小。那么三维物体的纹理也需要通过纹理坐标系来表达，但纹理坐标并非三维形式而是二维形式，这是怎么回事呢？打个比方，裁缝店给顾客制作一件衣服，首先要丈量顾客的身高、肩宽，以及胸围、腰围、臀围等三围，然后才能根据这些身体数据剪裁布料，这便是所谓的量体裁衣。那做衣服的一匹一匹布料又是什么样子的？当然是摊开来一大片一大片整齐的布匹了，明显这些布匹近似于二维的平面。但是最终的成品衣服穿在顾客身上却是三维的模样，显然中间必定有个从二维布匹到三维衣服的转换过程。转换工作的一系列计算，离不开前面测量得到的身高、肩宽、三围等等，其中身高和肩宽是直线的长度，而三围是曲线的长度。如果把三围的曲线剪断并拉直，就能得到直线形式的三围；同理，把衣服这个三维的曲面剪开，然后把它摊平，得到平面形式的衣服。于是，剪开并摊平后的平面衣服，即可与原始的平面布匹对应起来了。因此，纹理坐标的目的就是标记被摊平衣服的二维坐标，从而将同属二维坐标系的布匹一块一块贴上去。 在OpenGL体系之中，纹理坐标又称UV坐标，通过两个浮点数组合来设置一个点的纹理坐标(U,V)，其中U表示横轴，V表示纵轴。纹理坐标不关心物体的三维位置，好比一个人不管走到哪里，不管做什么动作，身上穿的还是那件衣服。纹理坐标所要表述的，是衣服的一小片一小片分别来自于哪块布料，也就是说，每一小片衣服各是由什么材质构成。既可以是棉布材质，也可以是丝绸材质，还可以是尼龙材质，纹理只是衣服的脉络，材质才是最终贴上去的花色。 给三维物体穿衣服的动作，通常叫做给三维图形贴图，更专业地说叫纹理渲染。渲染纹理的过程主要由三大项操作组成，分别说明如下： 一、启用纹理的一系列开关设置，该系列又包括下述步骤： 1、渲染纹理肯定要启用纹理功能了，并且为了能够正确渲染，还需同时启用深度测试。启用深度测试的目的，是只绘制物体朝向观测者的正面，而不绘制物体的背面。上一篇文章的立方体和球体因为没有开启深度测试，所以背面的线段也都画了出来。启用纹理与深度测试的代码示例如下：
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
最近有不同行业的客户咨询我司能不能提供一种解决方案，可以快速实现三维建筑效果，能快速响应市场需要，满足投标、交付、技术服务、厂房建设等需求。客户主要行业领域为新能源光伏逆变器铺设、房地产建筑、工厂厂房等三维建筑领域。 首先我们对他们的需求进行了分析，发现他们的共同需求是三维建筑，他们都想使用简单快速的编辑方式实现三维建筑，然后是业务需求。最终我们决定根据他们的需求，做一个简单的设计工具来实现三维建筑，然后再依次添加他们额外的业务需求。下边就简单的介绍下我们设计工具技术的尝试，如果你有更好的意见和思路可以一起沟通交流，共勉。
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个，Matlab提供了一系列的画图函数，用户不须要过多的考虑画图的细节，仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形，这类函数称为高层画图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每一个对象分配一个句柄，能够通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其它部分。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。
一般分为深度图/视差图、点云、网格。它们都是表达3D信息的一种方式，会根据实际应用场景不同来选取不同的方式来表示。比如说做一些背景序化、人脸特效就可以只使用深度图就可以了；而如果我们要重建一个大型场景，如博物馆什么的，需要将其显示出来供大家浏览，可以使用网格来表示；而做定位的时候，我们只需要用点云就可以了。但是如果我们要制作点云或者网格，都必须要使用深度图，这一步是必须要经历的。有了深度图才可能得到点云或者是三维的网格。
在文章29. 小孔相机中，我介绍了小孔相机的成像模型。如果你看了这篇文章，你应该至少有了一个重要印象，即相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。
今天给大家介绍的是ICLR2022上underreview的文章《An autoregressive flow model for 3d molecular geometry generation from scratch》。虽然目前已经开发了多种方法来生成分子图，但从零开始生成分子的三维几何结构问题并没有得到充分的探索。在这项工作中，作者提出了G-SphreNet，一种生成三维分子几何的自回归流模型。G-SphereNet采用了一种一步步将原子放置在三维空间上灵活的顺序生成方案，它并不直接生成三维坐标，而是通过生成距离、角度和扭转角来确定原子的三维位置，从而确保不变性和等变性。此外，作者建议使用球形信息传递和注意力机制进行条件信息提取。实验结果表明，G-SphreNet在随机分子几何结构生成和目标分子发现任务方面优于以往的方法。
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
games101的第四节课讲了三维变换和观察变换，我们这里先记录一下三维变换的知识，后面再讲观察变换
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
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理解掌握OpenGL程序的投影变换，能正确使用投影变换函数，实现正投影与透视投影。
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
二维云图：要绘制二维云图，您可以使用scatter函数。这个函数可以根据给定的数据点在二维平面上绘制散点图，并可以使用不同的颜色和大小来表示每个数据点的属性。
随着计算机技术和光电技术的发展，机器视觉技术应运而生。在图像处理技术领域中，有一种采用 CCD摄像机作为图像传感器采集数据的非接触式测量方法，这种方法具有精度高、速度快、成本低等诸多优点，在三维测量方面具有广泛的应用前景。双目测距技术运用两个摄像头对同一场景进行拍摄，从而产生图像视差，然后通过该视差建立物体距离测量模型，从而实现景物距离的实时计算。
plot3 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plot3.html
今天给大家介绍的是ICLR 2022 Poster的文章《Spherical Message Passing for 3D Molecular Graphs》。作者在此工作中考虑了三维分子图的表示学习，其中每个原子与三维的空间位置相关联。这是一个尚未得到充分探索的研究领域，目前还缺乏一个有效的信息传递框架。在这项工作中，作者在球坐标系(SCS)中进行了分析，以完整地识别三维图结构。基于此观察，作者提出了球形信息传递(SMP)作为一种新的和强大的三维分子学习方案。SMP显著降低了训练的复杂性，使其能够在大规模分子上有效地执行。此外，SMP能够区分几乎所有的分子结构，而未覆盖的案例在实际中可能并不存在。基于有意义的基于物理的三维信息表示，作者进一步提出了用于三维分子学习的SphereNet。实验结果表明，在SphereNet中使用有意义的三维信息可以显著提高预测任务的性能。结果还证明了SpherNet在可靠性、效率方面的优势。
人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。因此，计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现，双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息，计算出视差，从而使计算机能够感知到三维世界。一个简单的双目立体视觉系统原理图如图 1 所示。
确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型（各个坐标系），这些坐标系之间的转换参数就是相机参数，求解参数的过程叫做相机标定（摄像机标定）。建立立体视觉系统所需要的各个坐标系，包括世界坐标系、相机坐标系、以及图像坐标系（物理和像素坐标系）。
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
这已经是我第三次找资料看关于相机标定的原理和步骤，以及如何用几何模型，我想十分有必要留下这些资料备以后使用。这属于笔记总结。
这方面一直是计算机视觉的研究热点，并且已经有了不错的成果！本人研究生阶段主要做三维重建，简单写一些自己所了解的。
摘要：对三维计算机视觉领域中近三十年的局部描述子进行总结，回顾了传统三维手工局部描述符的构造方法，介绍了基于深度学习的方法。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
前面的文章里写过使用sharpGL三维建模生产3D井眼轨迹，这篇文章主要是说一下在WPF中如何进行3d图绘制。
本文介绍基于Pix4Dmapper软件，实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。
最近要做一个基站站点的可视化呈现项目。 我们首先尝试的是三维的可视化技术来程序，但是客户反馈的情况是他们的客户端电脑比较差，性能效率都会不好，甚至有的还是云主机。 因此我们先做了一个性能比较极致的3Ddemo，如下图所示：
该paper是由普林斯顿大学3个英特尔实验室4个复旦大学数据科学学院以及5个腾讯人工智能实验室研究员合作的。来自于复旦大学计算机科学学院上海市智能信息处理重点实验室。该论文已经投中ECCV2018。
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