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三维场景重建3D高斯点渲染复现
三维场景重建概述 MVSNet 多视图立体视觉网络（MVSNet, Multi-View Stereo Network）是计算机视觉领域中用于从多视角图像中重建3D几何结构的一种深度学习方法。 Nerf NeRF (Neural Radiance Fields) 是一种革命性的3D场景表示方法，它使用全连接神经网络来隐式地建模场景的辐射场（radiance field），即给定任意位置和观察方向时的颜色和密度 通过在训练过程中优化网络参数，NeRF可以从一组稀疏的2D图像中重建出高质量的3D场景，并支持自由视角的渲染。 3D gaussian-splatting 3D Gaussian-splatting是一种新兴的3D场景表示技术，它将场景中的每个点视为一个带有方向性的高斯分布。 渲染过程 当渲染一个场景时，3D Gaussian-splatting通过以下步骤来合成图像： 投影：首先，根据相机的姿态（位置和朝向），将所有高斯分布投影到图像平面上。
1.6K10编辑于 2024-12-28 - 来自专栏mac软件推荐
Substance 3D Stager for mac(sg三维场景设计)中文版
Substance 3D Stager是一款三维场景制作软件，它可以帮助用户快速创建高质量、逼真的三维场景。 此外，该软件还支持与其他Adobe产品无缝协作，例如Photoshop、Dimension等，可以方便地将制作好的三维场景导入这些应用程序中进行后期处理和编辑。 总的来说，Substance 3D Stager是一款功能强大、易于使用的三维场景制作软件，适合建筑师、设计师、游戏开发者、影视制作人员以及其他需要进行三维可视化的专业人士使用。 Substance 3D Stager 是一个全新的 3D 场景构建工具，为用户提供了许多功能和特色。 以下是 Substance 3D Stager 的一些主要功能和特色：可视化的场景编辑器：Substance 3D Stager 提供了一个可视化的场景编辑器，让用户可以直观地操纵场景中的所有元素，并实时预览场景效果
68600编辑于 2023-03-17 - 来自专栏前端漫步
Threejs进阶之一：基于vite+vue3+threejs构建三维场景
前面的章节我们都是通过HTML+JS的方式创建三维场景，从这一章节开始，我们后面将使用vite+vue3+threejs来构建三维场景。 threejs终端中输入npm install three 安装threejs清楚App.vue页面默认内容及格式清楚App.vue中的HelloWorld组件及原因内容，新建一个Id为scene的div作为三维场景的容器 用于存放工具类js代码，在该文件夹下新建motor3d.js文件，该文件用于通过threejs创建三维场景，并挂载到div上进行展示引入Threejs库文件、轨道控制器和GLTF加载器在motor3d.js ><style scoped> </style>刷新浏览器，我们看到三维场景已经搭建完成了 初始化物体接下来我们将模型添加到三维场景中，首先我们创建一个添加GLTF文件的方法添加addGLTFModel threejs方式构建Threejs三维场景的方法就说道这里，喜欢的朋友点赞关注收藏哦！
9.5K44编辑于 2023-05-19 - 来自专栏计算机视觉战队
基于图像的场景三维建模
那今天就开始我们的正是话题——场景3D重建。 图像全自动三维建模系统 ? 其中，图像三维建模系统框架如下： ? 核心算法之一： 融合辅助信息的全局式稀疏重建 ? 核心算法之二： 混合式稀疏重建 ? 说到语义，我在此插入一些话，就是最近谷歌的DeepLab V3+已经开源了，有机会想和大家分享一下相关知识，如有兴趣的您，可以期待下，谢谢！ ---- 应用一：中国古代建筑三维数字化保护 ? ? 恒山悬空寺：位于山西浑源县， 始建于公元491年，古代工匠根据道家“不闻鸡鸣犬吠之声”的要求建设了悬空寺，该寺距地面高约50米。 应用二：三维数字化城市 ? 应用三：无人机三维地图构建 ? ? 应用四： 天地、室内外融合三维重建 ? 本次内容简单，主要简单介绍场景构造的轮廓，如果想进一步探索研究，需要阅读大量文献，进一步深入学习！
2.2K90发布于 2018-04-17 - 来自专栏JSAPIThree
JSAPIThree 加载 3D Tiles 学习笔记：大规模三维场景渲染
在实际项目中，我们经常需要加载大规模的三维场景数据，比如城市建筑模型、地形数据等。3D Tiles 是 Cesium 提出的开放标准，用于高效地流式传输和渲染大量 3D 内容。 ：通过剔除、LOD 等技术优化渲染性能标准化：开放标准，支持多种数据格式我的理解：3D Tiles 就像是一个智能的三维场景管理系统，能够根据相机位置和视角，自动决定加载哪些数据，以及加载到哪个细节层次 : 16, // 默认值，数值越小，细节越多，性能开销越大}));我的理解：数值越小，显示的细节越多，但性能开销越大数值越大，显示的细节越少，但性能更好需要根据场景和性能要求调整cullRequestsWhileMoving 提高细节tileset.cullRequestsWhileMoving = true; // 开启移动剔除tileset.loadSiblings = true; // 开启兄弟节点加载我的发现：可以根据场景需求动态调整参数 下一步计划：学习更多 3D Tiles 的高级功能尝试创建自定义的 3D Tiles 数据做一个完整的大规模场景展示项目学习笔记就到这里啦！
30510编辑于 2025-12-16 - 来自专栏全栈程序员必看
手把手教你制作机房三维场景（3D效果图）
，下面本文跟大家分享机房高大上的数据中心三维可视化管理软件的三维场景制作过程（俗称：3D效果图的制作过程）。 以前的机房效果图 现在的机房3D效果图 数据中心可三维可视化管理软件，通过对现实存在数据中心建筑，设备等事物进行数据建模、渲染，以三维的方式展示出来，还提供在线浏览、数据交互、设备管理等。 以上的基本了解后是不是觉得其实做效果图不难，软件很好操作，主要是个人对生活中的一些事物的细微光影变化与材质的性质等要有独到的理解，下面是详细的教学流程： 要用到的软件有： 3D场景制作一般分为定制作三维建模和组态化平台制作两种 2、组态化3D制作过程，首先选择一款高大上组态化3D平台，组态化3D平台抛弃过去3D场景需专人设计的繁琐步骤，以组态理念进行最新的设计，无需专业3D技术员实现3D场景，设计端内提供各种设备的高仿模型，用户只需要用鼠标进行点击 、拖拉等操作即可自行快速、简便、高效以及灵活搭建各类型数据中心机房3D场景，搭建好场景后即可导入到DCV4.0客户端对设备模型绑定数据，极大地缩短项目制作时间。
5.9K30编辑于 2022-09-05 - 来自专栏代码编写世界
WebGL简易教程(八)：三维场景交互
鼠标事件调整参数 3. 结果 4. 参考 1. 概述 在上一篇教程《WebGL简易教程(七)：绘制一个矩形体》中，通过一个绘制矩形包围盒的实例，进一步理解了模型视图投影变换。 其实，三维场景的UI交互工作正是基于模型视图投影变换的基础之上的。这里就通过之前的知识实现一个三维场景的浏览实例：通过鼠标实现场景的旋转和缩放。 2. 7, 4, 3, 7, 3, 2, // 下 4, 7, 6, 4, 6, 5 // 后 ]); // var FSIZE = verticesColors.BYTES_PER_ELEMENT 重绘刷新 与之前只绘制一次场景不同，为了满足浏览交互工作，页面就必须实时刷新，来满足不同的鼠标、键盘事件对场景的影响。 else { curScale = curScale * 0.9; } }; currentAngle和curScale的变化使得模型矩阵发生改变，而每绘制一帧就会重新设置MVP矩阵，这就使得三维场景随着鼠标操作而变化
1.3K30发布于 2019-10-08 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
三维场景中常用的路径动画
三维场景中常用的路径动画 前言 在三维场景中，除了用逼近真实的模型代表现实中的设备、标识物外，通常还会使用一些动画来表示模型在现实中一些行为和作用。 那么现在想想，现实场景中不可能只有直线运动这种场景，比如小车巡检，就属于一个折线场景，那么我们就需要使用折线动画来完成。 折线路径动画 小车在房间内不间断的通过巡检监控，记录设备状态及检测相关数据。 path.closePath() // 动画 const instance = new mono.Animate({ ... }); instance.play(); 动画效果：闭环路径 [3ab2663d3c58432899dd352a72583710 -1.image] 案例说明 上面举例说明动画的示意图，来自两个案例，一个是地铁站三维可视化，可以认为是一个轨道交通方面的；另外一个是实验室车间 流水线可视化，主要用于流水线，设备监控等三维可视化呈现。 利用常用的动画能够让整个三维场景更丰满，写实。希望在项目中可以多多利用起来。 关注公众号“ITMan彪叔” 可以及时收到更多有价值的文章。另外如果对可视化感兴趣，可以和我交流，微信541002349.
99530发布于 2021-02-22 - 来自专栏GiantPandaCV
三维场景零样本分割新突破：SAMPro3D技术解读
引言 这篇论文提出了一种创新的3D室内场景分割方法，这在增强现实、机器人技术等领域是一个关键的任务。该任务的核心是从多种3D场景表现形式（如网格或点云）中预测3D物体掩膜。 本文探讨了将SAM原理应用于3D场景分割的可能性，具体研究了是否可以直接将SAM应用于2D帧，以分割3D场景，而无需额外训练。 方法 本文提出的方法名为SAMPro3D，旨在直接应用Segment Anything Model (SAM) 对室内场景的3D点云及其关联的2D帧进行零样本3D场景分割。 通过对所有输入点重复此过程，我们可以实现输入场景的完整3D分割。 4. 实验 从这个表格中提供的实验数据中，我们可以得出一些结论关于3D室内场景分割性能。 此外，3D提示的初始化和过滤策略虽然有效，但可能需要显著的计算资源，尤其是在处理大规模或复杂的3D场景时。此外，该方法的泛化能力尚需在更多不同类型的3D场景中进行测试和验证。
2.1K10编辑于 2024-01-30 - 来自专栏前端漫步
Cesium入门之四：基于Vue3+Vite+Cesium构建三维地球场景
vue3-cesium-vite --template vue创建vue3项目，创建成功后，终端中输入cd vue3-cesium-vite进入vue3-cesium-vite文件夹，输入npm install plugins 在VSCode的终端中输入npm install cesium vite-plugin-cesium vite来安装Cesium和vite-plugin-cesium插件 创建三维地球 /components/CesiumViewer.vue'; </script> <style scoped> </style> 刷新浏览器，发现一个三维地球已经渲染到页面上了 删除默认的小部件 geocoder:false,//地理编码搜索组件 homeButton:false,//首页组件 infoBox:false,//信息框 sceneModePicker:false,//场景模式 important; } </style> 至此，通过vue3+vite+cesium构建三维地球场景成功！
9.3K32编辑于 2023-10-14 三维场景重建与图像表示技术突破
运动结构恢复技术在电影和电视节目视频中，通过深度引导的稀疏运动结构方法，实现了从摄像机运动恢复三维场景几何信息的技术突破。 输入视频帧中检测图像关键点（显著点，通常位于物体角落和其他边缘交点）通过双线性插值，使用现成深度估计器获得的深度图确定关键点真实深度在优化过程中同时最小化二维重投影误差和深度估计误差在初始化阶段使用深度信息生成三维场景结构和相对相机姿态的初始估计实验表明 这些通用表示模型可应用于各种计算机视觉问题，预计将在多个场景中为视频服务用户带来准确度提升的实际效益。
22710编辑于 2025-09-15- 来自专栏六月-游戏开发
三维数学(3)-向量运算
各分量乘积和 [x1,y1,z1] [x2,y2,z2] = x1x2+y1y2+z1z2 几何意义:a*b = |a| * |b| * cos<a,b> API:float dot = Vector3. API：Vector3 vec = Vector3.Cross(a,b); 结果与角的关系 叉乘所得向量的模长与角度的关系:0~90度角 Vector3 cross = Vector3.Cross Debug.DrawLine(Vector3.zero, Vector3.Cross(cube.transform.position, cube2.transform.position),Color.yellow ); } 效果 判断player是否进入cube的前方半径10角度120°的扇形攻击范围内 这里有两种做法，效果一样，一种是先用Vector3.Distance判断两物体之间的间距，如果小于10， ; private Vector3 right; private Vector3 targetFW; private Vector3 VelFW; void Start
1.6K20编辑于 2022-12-26 - 来自专栏全栈程序员必看
unity3D场景_3D夜晚场景
在学习阿发你好的网课过程中，学习完Unity的2D课程后深有感触，决定将3D学习过程一步步记录下来，也方便日后查询。 创建3D项目 Step1：在UnityHub中新建3D项目 Step2：将页面调整为2×3布局（项目中通常使用2×3） 新建项目 选择 window -> layouts -> 2 by 3 选择 window->General->Console 调出控制台 认识3D场景 天空盒skybox：上有蓝天，下有深渊，在计算机图形学学习过程中就有所涉及。 场景中还有什么？ 方向标识：3D视图导航器Gizmos； 坐标网格Grid，标识y=0坐标平面（一般不作调整）； 摄像机与光源。 3D视图导航 1、移动视图：按Q选择手型工具或者直接使用鼠标中键 2、旋转视图：ALT+鼠标左键 鼠标右键，摇摆 3、缩放：滚轮 或 ALT+右键 建立方向感 由于Unity中没有规定方向，为方便建立方向感
73230编辑于 2022-09-22 - 来自专栏数字孪生可视化
给三维城市地图添加园区场景
3D城市搭建完成后，那么是否能够既显示园区场景又显示三维城市地图场景呢？ CityBuilder是可以完成的，在创建的数字孪生可视化三维城市的基础上，还可以加载公共场景或自己搭建的数字孪生可视化场景（园区）。话不多说，下面我以加载公共场景为例进行说明。 1、 在左侧菜单栏，点击场景右侧的添加场景按钮。 2、在弹出的窗口中，选择公共场景 > 优锘大楼。 3、在弹出的地图中，搜索园区地址，点击确定，即可将数字孪生可视化园区加载到指定位置上。也可以先直接点击确认，再通过场景设置面板来更改位置。 4、点击优锘大楼图层右侧的菜单按钮，选择定位，如下图所示。 选择样式，点击模板，即可将效果模板设置到场景上。下图所示为添加模板后的场景效果示例。 CityBuilder便捷的三维城市搭建服务，让三维地图的获取、效果和使用从此不再是难题！
54230发布于 2021-08-06 - 来自专栏点云PCL
大场景三维点云的语义分割综述
一．点云语义分割 输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。 ? ? 四：大场景点云处理：对于大场景点云，点云数量及分布范围较大，这种场景通常是由多个物体组成的，不能像对待单个物体一样处理。如何优雅地通用地实时地高效地处理大场景点云，仍是未解决的问题。 三. 介绍一些方法 主要关注最新的应用在无人驾驶场景的大场景点云语义分割方法。这些方法大致分为两类，基于2D的和基于3D的。 在Semantic3D和SemanticKITTI这两个大场景数据集上做了测试。 manner）将注意力机制用在三维点云语义分割中。
5.2K13发布于 2020-01-17 - 来自专栏程序你好
使用物理引擎为三维场景增加物理效果
三维场景中的对象只需要用特定的Physijs对象封装一下便可以在场景中展现物理效果(重力、碰撞检测等)。 solver, collisionConfiguration, softBodySolver); physicsWorld.setGravity( new Ammo.btVector3( 0, gravityConstant, 0 ) ); physicsWorld.getWorldInfo().set_m_gravity( new Ammo.btVector3( 0, gravityConstant, 0 ) ); 第三步、创建一个不能移动的地面 物理引擎加载场景之后，加载的物体都有默认的向Y轴负方向大小为10的加速度，可以通过setGravity 设置。 Ammo.btTransform(); transform.setIdentity(); transform.setOrigin( new Ammo.btVector3(
2.8K32发布于 2021-07-23 - 来自专栏苏三说技术
三维场景竟然可以一键生成
右侧【场景资源列表】的中【场景底板】列表查看场景所包含资源列表，如矢量数据资源、影像数据资源、 模型数据资源。若需要 更换底板场景资源，选择新场景底板资源替换当前的资源底板。 若场景底板资源不符合用户创建空间场景应用需求，或用户自己有影像数据、倾斜摄影数据、三维模型等数据，可在【数据服务】 中【数据中心】注册用户自己的数据资源，在【数据服务资源列表】中将数据资源加载至三维场景画布资源中 用户根据自己应用需要，在场景中搭建摆放三维模型。点击【三维模型】，可选择官方提供的三维模型，也可自己上传自己的三维 模型资源，点击【我的模型】上传三维模型，支持数据格式为 glb/gltf。 上传您的坐标数据，借助平台丰富的场景底板，批量标绘个性化三维场景，点击【图形标绘】，选择标绘的要素类型，拖拽至场景画布中，标绘三维场景POI要素信息。详情请参见图形标绘。 3. 示例 以下是我们甲方爸爸认可的初版设计示例： 左侧显示活动统计信息，给用户进行直观的全城市/社区的活动一览。包括活动分类分析、活动清单详情、活动趋势分析等。
72820编辑于 2023-10-31 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
基于语义图的三维点云场景识别
标题：Semantic Graph Based Place Recognition for 3D Point Clouds 作者：Xin Kong, Xuemeng Yang , Guangyao Zhai and Feng Wen Zhejiang University 来源：arxiv 2020 编译：丛阳滋 审核：zhiyong 转载：泡泡机器人SLAM 摘要 由于空间的遮挡与视角的改变，提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题 ，不同于大部分基于原始点云数据局部、全局和统计特征对场景进行描述，本文的方法主要依靠语义信息来提高对不同场景的适应性。 模仿人类的认知习惯，我们利用场景中的语义目标及其空间位置分布信息，提出了一种基于语义图的场景识别方法。 the effective descriptors which are robust to occlusion and viewpoint changes,place recognition for 3D
1.3K40发布于 2021-04-28 - 来自专栏CVer
RTM3D：面向自动驾驶场景的首个实时单目三维目标检测方法
论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.03343 GitHub：https://github.com/Banconxuan/RTM3D Introduction 三维检测在自动驾驶中至关重要 当然单目在三维检测主要评价指标IoU=0.7上还远远落后LiDAR-based的方法。 不过三维检测在自动驾驶中毕竟属于较前端的感知部分，后端未必需要如此高的IoU，而且在保证一定精度的情况下，效率更重要。毕竟车是一个高速运动的物体，30码一秒就冲出8米了。 然而目前还没有很好的实时（fps>24）单目系统，这是由于大多数三维检测方法基于成熟的二维检测器，在目标的RoI中添加额外的回归分支预测三维参数。 这也使得反投影回图像外接的2D BBox也比直接得到2D BBox的效果好（表3）。 ? 表 3
2.4K20发布于 2020-02-25 - 来自专栏深蓝学院的专栏
基于三维点云场景的语义及实例分割：RandLA-Net和3D-BoNet
本报告分成了4个部分，作者先是介绍了深度学习在点云领域的相关背景，然后由RandLA-Net一作胡博士介绍其在大规模点云语义场景分割的工作，接着由3D-BoNet的一作杨博士介绍其在点云实例分割的工作， 点云相比于2D图像，其有着更丰富的3D空间信息，对物体的表面描述也更接近实际。然而，点云的无序的特点以及缺乏直观的拓扑结构，以及大场景下的爆炸般的点云数据量，一直是点云的核心问题。 点云的很大的应用优势就是，可以实时被传感器测量出来、可以很紧凑的表示一个大规模场景的3D信息、可以非常好的表示物体的3D形状信息，对光照等外界因素并不敏感（因为是主动式的发射反射光信息，2D只是接受其它光源的反射光 作者希望能找到一个符合以下三点的大场景处理方法：1)不用切块，直接全局输入；2)计算复杂度和显存占用要低；3)还要保证精度和能够自适应输入点数。 对于大场景的点云，如何直接处理呢？ 大场景点云的理解不仅要精确还要高效； 动态点云，即视频点云，在3D点云中，又添加了时间维度的信息，即点云一帧一帧联系在一起，如何去理解； 点云更高效的representation； 如何对点云进行更好地采样
3.8K20发布于 2020-09-09
腾讯云开发者
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