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三维引擎导入obj模型不可见总结

导入的模型不在镜头视野内 导入的模型不在镜头视野内,所以看不到模型。有可能模型就不在视野内,也有可能模型位置超过了镜头的far参数值。...模型的建模中心不在几何中心 比较隐蔽的一种情况是模型的建模中心点不在模型本身的几何中心,建模中心在模型自身之外,此时模型的位置虽然都在镜头的视野之内,但是模型的所有顶点都在镜头视野之外。...这种情况下,可以查看下模型boudingbox的center值,如果center值不在偏离(0,0,0) 很多,就说明模型的建模中心和模型本身的几何中心很远。...这种情况下需要建模师调整模型,把建模中心调整到几何中心(至少附近)。 模型尺寸太小 还要一种情况是模型的尺寸太小,而镜头位置比较远,此时镜头虽然能够看到模型,但是由于太小,所以人眼可能看不到。...模型全透明 在导入obj模型的时候,有的时候会出现模型全透明的情况,这种情况下是因为,mtl文件中的tr参数设置为了1. tr等于1的时候,解析的时候会把不透明度设置为1-tr,代码如下: case '

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三维引擎导入obj模型全黑总结

最近有客户试用我们的三维平台,在导入模型的时候,会出现模型全黑和不可见的情况。本文说下全黑的情况。 经过测试,发现可能有如下几种情况。...obj 模型没有法线向量 如果obj模型导出的时候没有导出法线向量,会导致模型不能接受光照,从而导出的模型是全黑的。 此种情况下,高光反射也没有。...解决方案上,一种是让建模人员重新导出模型,导出的时候勾选上导出法线向量。 另外也可以从程序上兼容一下,判断模型是否有法线向量,如果没有,程序自己计算法线向量。...,只需要用文本编辑器打开*.obj文件,查看是否有“vn” 标记 mtl文件中设置模型颜色为黑色 一些建模人员在导出mtl文件时候, 参数Kd 是0 0 0, Kd参数会被解析成模型材质的color属性...导入的场景没有设置灯光 还有一种情况,模型都没有问题,但是由于场景没有设置任何灯光,导致模型看不见,此种情况需要程序上添加灯光即可。 结语 上一张修改后的效果图

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【带着canvas去流浪(14)】Three.js中凹浮雕模型的生成方式

字体文件的加载是异步的,当完成加载后,就可以获得字体对象,将它传入下面的函数来生成一个大小为40的M字符,它本质上是一个shape实例,将其作为参数就可以生成拉伸体模型: ?...方案3:Cinema 4D建模后输出模型文件 Three.js这种基于编程的建模方式并不够直观,面对复杂模型时,通用的解决办法是使用三维建模软件进行模型构建,然后导出Three.js能够识别的模型文件,...使用加载器载入后再对模型进行微调,Three.js为数十种通用的三维模型文件都提供了加载器,本节以C4D为例演示基本的实现过程,如果你它的基本使用方法还不清楚,可以在【慕课网】上找到免费的使用教程。...本例中我们采用另一种方式来实现,先在“文件”菜单中选择“导出”得到模型文件,本例中以*.obj扩展名为例。...如果添加了表面材质,生成obj数据的同时还会带有一个同名的mtl文件(Material Template Library),它携带着obj几何体表面的材质信息,接下来使用命令行工具obj2gltf(npm

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【愚公系列】2022年09月 微信小程序-three.js加载3D模型

文章目录 前言 一、Three.js的使用 1.3D模型的绘制 二、3D模型相关js文件 三、效果图 四、总结 ---- 前言 Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎,你可以用它创建各种三维场景...Three.js相关文档:http://docs.thingjs.com/ 一、Three.js的使用 安装第三方包:npm i --save threejs-miniprogram 1.3D模型的绘制...,加载模型文件 var loader = new THREE.GLTFLoader(); // .GLB 文件 // 文件类似于GLTF文件,因为它们可能包含嵌入式资源,也可能引用外部资源。...// 图像(.JPG 、.PNG 等)文件-包含三维模型纹理的一个或多个文件。...画一个图形主要经历如下八个步骤: 1.创建透视相机2.创建场景3.创建光源4.构造辅助网格5.创建加载器,加载模型文件6.创建渲染器,渲染场景7.创建控制器8.循环渲染场景

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Three.js 之 Import Model 导入模型

导入模型Three.js 提供了很多原始模型,但如果我们需要更复杂的模型,最好使用 3D 软件建模,然后导入到场景中。本节我们就来学学如何导入一个做好的 3D 模型。...OBJFBXSTLPLYCOLLADA3DSGLTF我们不会关心所有的模型。因为 GLTF 模型已经逐渐变为标准,并且能应对绝大部分你遇到的场景。...但这并不是说 GLTF 可以覆盖所有场景,如果你仅仅是需要一个几何体,那么可以选择 OBJ、FBX、STL 或 PLY 格式。...寻找一个模型我们后续会学习在 Blender 中创建模型,但现在我们先寻找一个创建好的模型。我们可以在 GLTF 团队的示例中看到各种各样的模型。链接为 glTF Sample Models。...选择合适的模型格式根据不同场景做出不同的选择才是最优方案。如果你想修改 textures 或导出的光线坐标,最好选择第一个默认的 glTF。它还具有分别加载不同文件的优势,从而提高了加载速度。

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Three.js建模

three.js中,图像纹理由THREE.Texture对象表示。由于我们谈论的是网页,因此three.js纹理的图像通常从 Web 地址加载。...首先,图像加载是"异步的"。即调用加载功能仅启动加载图像的过程,并且该过程可以在功能返回后的某个时间完成。在图像完成加载之前在对象上使用纹理不会导致错误,但对象将呈现为完全黑色。...加载图像后,必须再次渲染场景以显示图像纹理。如果运行了动画,这一切将自动发生:图像在完成加载后将显示在第一帧中。但是,如果没有启动动画,则需要一种方法在图像加载后渲染场景。...对于一个Object3D类型的对象obj,其属性包括obj.position,obj.scale和obj.rotation,指定了在本地坐标系中的模型变换。 但是,在渲染对象时,不会直接使用这些属性。...我们已经看到了如何通过直接改变属性obj.position、obj.scale和obj.rotation的值来更新obj模型变换。

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TensorFlow模型持久化~模型加载

前面提到保存模型时候的变量参数是依附在计算图的结构上的,但此时我们仅仅将保存模型的变量参数加载进来,并没有加载模型的计算图,所以如果我们想要正常的加载保存模型的变量参数的话,就需要定义一个和保存模型时候一模一样的计算图结构...也就是说保存模型的时候,已经对变量进行初始化了,所以不需要在加载模型的时候进行全局变量的初始化操作了。...下面交换显示的全局初始化变量与加载模型代码交换: ?...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量,下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图,可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用,我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可: ?

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WebGL加载本地模型

前言 大部分的webgl框架,比如threejs和babylon等,都可以加载obj和gltf模型。...我们的引擎,基于three封装,同样有加载模型的loader,因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。 不过加载文件都是在线的文件,也就是通过url的形式进行加载。...团队开发的三维可视化平台框架,需要能够上传obj和gltf等格式的模型,在上传前,需要先对模型预览,这就涉及到如何加载本地模型的问题了。 加载本地模型 本文以gltf为例,进行说明。...加载本地模型 有了上述基础知识,大致的思路就出来了: 首先 加载本地文件,读取file对象(可能是多个File对象,因为一个模型可能包括多个资源文件)。...除gltf模型外,其他格式的模型,比如fbx或者obj,也可以类似操作。

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Three.js - 走进3D的奇妙世界

3D模型 Three.JS已经内置了很多常用的几何体,如:球体、立方体、圆柱体等等,但是在实际使用中往往需要用到一些特殊形状的几何体,这时可以使用3D建模软件制作出3D模型,导出obj、json、gltf...等格式的文件,然后再加载Three.JS渲染出效果。...上图的椅子是在3D制图软件绘制出来的,chair.mtl是导出的材质文件,chair.obj是导出的几何体文件,使用材质加载加载材质文件,加载完成后得到材质对象,给几何体加载器设置材质,加载后得到几何体对象...主要的代码如下: // .mtl材质文件加载器 var mtlLoader = new THREE.MTLLoader(); // .obj几何体文件加载器 var objLoader = new THREE.OBJLoader.../chair.obj', function (obj) { scene.add(obj); … }); });

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PyTorch 实战(模型训练、模型加载模型测试)

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载...shape) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criteon = nn.CrossEntropyLoss() 保存、加载模型...pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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