1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，全球最大的零售商沃尔玛宣布成功收购Alert Innovation。 这笔交易一度让我们难以理解，在机器人自动化提供商如此多的情况下，为什么沃尔玛依然选择收购这样一家机器人企业？ 在许多报道中，对沃尔玛的收购原因也语焉不详。机器人大讲堂详细了解Alert Innovation这家企业后，发现这笔收购背后并不简单。 与国内的移动机器人还在地上跑不同，Alert Innovation的机器人已经能够在立库货架上爬上爬下，同时Alert Innovation还是一个仓库软
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，全球最大的零售商沃尔玛宣布成功收购Alert Innovation。 这笔交易一度让我们难以理解，在机器人自动化提供商如此多的情况下，为什么沃尔玛依然选择收购这样一家机器人企业？ 在许多报道中，对沃尔玛的收购原因也语焉不详。机器人大讲堂详细了解Alert Innovation这家企业后，发现这笔收购背后并不简单。 与国内的移动机器人还在地上跑不同，Alert Innovation的机器人已经能够在立库货架上爬上爬下，同时Alert Innovation还是一个仓库软硬
此文章是讲述在window下安装和配置VTK工具包的记录，Vtk，（visualization toolkit）是一个开源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的，它的内核是用C++构建的，包含有大约250,000行代码，2000多个类，还包含有几个转换界面，因此也可以自由的通过Java，Tcl/Tk和Python各种语言使用vtk。
因为最近需要用到QT进行开发（为什么不是用MFC!!!，我们mfc什么时候才能站起来呀，23333）
三维数据处理软件，一般包含三个模块：数据管理和处理，三维渲染，UI。 这与图形学的三个经典问题是相对应的：建模，渲染和交互。与一般常见的数据处理软件，比如图像视频处理，不同的是，这里的数据展示模块需要三维渲染。与之对应的UI操作，也变成了一些三维空间的变换，比如模型的旋转缩放等。
前言 OpenGL（全写Open Graphics Library）是指定义了一个跨编程语言、跨平台的[编程接口]规格的专业的图形[程序接口]。它用于[三维图像]（二维的亦可），是一个功能强大，调用方便的底层图形库。 由于其强大的硬件兼容性和跨平台特性。对它的环境配置，至少我觉得比Java麻烦。 好不容易配好了，在此记录一下配置过程，算是备忘。 正文 首先我们要知道三个库glfw,glew,glm. glfw是辅助创建OpenGL窗口的开源库.所以在后面配置工程的时候你会发现我们根本就不需要用到MFC窗口
上一讲，我们给大家介绍了matplotlib的快速上手教程，介绍了常用的线性图形与散点图的画法。
SDL全名Simple DirectMedia Layer，是一个跨平台的底层音频、视频、键盘、鼠标操作库，操作实际通过更底层的OpenGL/Direct3D完成，在保留跨平台的兼容性之外提供了非常高的效率，所以广泛的应用在多种游戏和对速度敏感的应用中，比如鼎鼎大名的steam平台/ffmpeg/qemu/模拟器等，当前的版本是2.0。更详细的资料可以访问官网：https://www.libsdl.org/。 SDL2的编程理念清晰易用，代码简洁高效，这里用显式一副图片的最简代码来作为入门的示例，正式
最近在做Windows桌面程序开发，最初考虑到团队的技术构成(没有.NET开发)，决定用Electron作为解决方案来开发，但是最后因为需要实现应用向其它未处于激活状态的应用发消息的功能无法通过自带的api实现（需要借助node-ffi调用dll解决），所以就对各个方案做对比做最后的决策（其实还是在纠结用C#.net还是Electron，其它的方案并不考虑）。
提到Qt，大多数人可能不知道，但是你一定知道C/C++，我们刚学习C/C++，运行界面是黑框框，那么当你C/C++学习到一定程度，有没有想过怎么把黑框框变成好看的界面呢？如果你有此想法，Qt不失为一种选择。
本系统上位机软件设计是基于 MFC进行开发的，MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软基础类库的简称，提供了基于 C++语言的面向对象编程的框架，软件工程师可以使用该框架开发 Windows 应用程序。本系统采用 MFC 作为上位机软件开发工具，主要原因是：
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
1.《C++ primer》 2.《Windows程序设计》 3.《VC++深入详解》 4.《Windows核心编程》 5.《Effective STL》 6.《Windows游戏编程大师技巧》 7.《DIRECTX.9.0.3D游戏开发编程基础》 这个书籍是从零编程基础开始的，其中部分书中涉及到了DirectDraw与Direct3D8，这两个API在新版本DirectX SDK中都被移除了，现在基本上无用武之地，所以涉及到DirectDraw与Direct3D 8的那部分就不用仔细看了哈。 📷 1.Di
Java编程语言（第三版)—Java四大名著—-James Gosling(Java之父)
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
木推车加马？得到马车和电动马；香蕉加帆船？得到香蕉帆船；鸡蛋加躺椅？得到鸡蛋椅。
众所周知，人工智能是模拟人类智能的技术，实现对人类智能的完全再现，是人工智能的终极目标。而人类智能是从人类的感官和认知开始的。所以，人类的感官往往成为研究人工智能的入手点，比如视觉。
第二次安装AutoCAD软件是一款广泛应用于机械制图、建筑设计等领域的计算机辅助设计（CAD）软件。
摘 要 计算机图像技术及三维建模技术的不断发展，是三维游戏出现的重要原因之一。三维建模技术可以将现实中的物品和人在二维平面进行三维形态的模拟或再加工，达到将美术设计和计算机技术有机结合的效果，给人立体真实的感受。因此在三维游戏的制造过程中，三维建模技术得到了广泛应用。文章对三维建模技术的发展历程，三维建模技术在游戏中的运用原理进行了介绍，同时对于三维建模技术在三维游戏应用中仍存的问题及其发展趋势进行了研究和展望。
作者：Dawei Yang，Chaowei Xiao，Bo Li，Jia Deng，Mingyan Liu
基于少量图像的三维重建被认为是第三代人工智能的经典应用之一。在计算机图形学和计算机视觉领域，基于少量图像的三维重建任务因具有广泛的应用场景和很高的研究价值，长期以来吸引着众多学者的目光。引入深度学习方法后，该领域于近年来得到了长足发展。对此类基于少量图像的三维重建任务进行了全面阐述，并介绍了本研究组在该方面的系列工作，对其中涉及的数据类型进行分析，阐明其适用性和一般处理方法。此外，对常见的数据集进行分析、整理，针对不同重建方法，归纳出其基本框架、思路。最后，展示了一些常见三维重建的代表性实验结果，并提出了未来可能的研究方向。
三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过 计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果：
这类方法首先在三维形状上提取手工特征， 进而将这些特征作为深度神经网络的输入，用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如， Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征，接着采用深度置信网络（DBN）从中层特征中学习高层特征表示， 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入，然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子， 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于，其仍然依赖手工特征的选择与参数优化，因此在某种程度上损失了深度学习的优势，无法从根本上克服手工特征存在的问题。
机器之心专栏 作者：Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页：https://scene-dreamer.github.io/ 代码：https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文：https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo：https://huggingface.co/spaces
本文提出了一种基于大规模无序点云的三维线段检测算法。与传统的方法先提取三维边缘点后在拟合三维线段的算法相比，本文提出了一种基于点云分割和二维线段检测的基础上，能够快速的实现三维线段检测算法。在输入无序点云的情况下，对三维线段进行三步检测。首先，通过区域生长和区域合并将点云分割成三维平面。其次，对每个三维平面，将其所属的所有点投影到平面上形成二维图像，然后进行二维轮廓提取和最小二乘拟合得到二维线段。然后将这些二维线段重新投影到三维平面上，以获得相应的三维线段。最后，提出了一种剔除异常点和合并相邻三维线段的后处理方法。在多个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性和鲁棒性。
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种评测基准中都展现出了强大的性能，比如可以看图说话、进行常识推理。
Adobe Dimensions 2021是一款基于计算机图形学（CG）技术的三维设计软件，该软件可以完美地将用户的想象空间转化为实际的三维立体模型。Adobe Dimensions 2021具有易用性和高效性，让用户轻松地进行创意三维设计。
导读/ 3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
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。
峰会现场，香港科技大学教授，CVPR 2022、ICCV 2011大会主席，Altizure创始人权龙教授发表了题为《三维视觉重新定义人工智能安防》的演讲。
在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况，本文会通过一些例子来展示不同维度矩阵乘法的过程。
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
可视化是数据分析的主要内容，其中图形是可视化的主要方式。本节将从基础统计图形函数的功能、调用方式、参数说明和代码展示来探索统计函数的基本使用方法。由于不可能涉及到所有方面，如果有不全之处，可以评论或者网上查询。
医学图像和自然图像之间存在显著的差异，而且医学图像领域缺乏大规模的基准数据集，这是导致AI在医学领域进展缓慢的重要原因之一。通过构建大规模的基准数据集和可靠的基线模型，我们可以推动AI在医疗领域的快速发展，并加速医疗向更通用方向转变的进程。如果您对此话题感兴趣，欢迎加入群聊与我们一起探讨！（二维码见文末） 论文：https://arxiv.org/abs/2310.15161 开源代码：https://github.com/uni-medical/sam-med3d
近日，机器之心发表文章《 3D 重建：硬派几何求解 vs 深度学习打天下？》，对几何与深度学习两种方法进行了对比。
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。
四元数被广泛应用在计算机图形学领域，游戏引擎Unity也是用四元数在后端计算旋转。数学上，我们可以按部就班地进行演算，可是直觉上一直不知道它究竟如何运作的。今天我就带领大家通过观察四元数，更准确地说是观察四维单位超球面在三维的投影，来对它有个更深入的了解。
互联网技术为交通行业的可视化带来了多样性的发展。从传统的二维平面变形图、二维SVG矢量图到如今的SVG三维矢量技术、BIM技术、GIS+BIM技术、 WebGL技术，甚至连AR、VR、MR等虚拟现实技术，也开始应用于交通领域的可视化发展方面。
精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.d
三维数据可视化 1.三维图形 plot3(x,y,z):其中参数x,y和z都是具有相同的维数的向量或者矩阵 mesh()绘制三维网格图 surf()绘制彩色的三维曲面图 2.特殊三维绘图 cylind
谈及“计算机图形学”，可能很多人会觉得很有距离感，或者和计算机视觉、图像处理等学科混淆。但是，如果告诉大家图形学技术是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础，相信大家都不会再觉得陌生。
本次报告的内容主要关注当前的机器学习技术如何助力物理世界向数字世界的转变，从传统的二维成像开始讲起，涵盖了2.5D视觉、光场成像和重聚焦、三维重建等内容，同时指出传统的计算机视觉和图形学技术缺少对语义信息的理解，感与知应该协同起来。以三维人脸为例，介绍了研究团队引入人脸表情等先验知识进行高精度重建的最新研究成果，同时将引入先验知识的思想扩展到三维人体重建，然后介绍了使用机器学习技术进行渲染重建逼真唐三彩模型的研究工作，最后对感知协同、可学习的渲染等研究趋势进行了概括总结。
一、背景概要 作为一名智能产品测试工程师，不可避免的需要接触到最新最热的技术产品，目前，VR就是这样一种技术，“知己知彼百战不殆”，想要做好VR产品的测试工作，你必须先要了解VR是什么？VR未来的发展趋势会怎样？除开VR本身，还会有其他的技术能够与VR一较高下亦或者融合入VR带来崭新的技术体验？今天我将向你介绍一门与VR即能匹配又能相辅相成的技术-三维重建。 作为一名技术开发者如果还不知道VR是什么，那你就out了，VR到底有多火？我们从一些数据新闻中就可以看出来：全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营
SketchUp是一款常用的三维建模软件，因其简单易学、操作灵活、丰富的插件等特点，在建筑、室内设计、景观设计等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍SketchUp的基本概念、界面介绍、主要功能、高级功能、优势以及其在实际场景中的应用。
3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
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