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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 ? ---- 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 - 来自专栏代码编写世界
WebGL简易教程(八)：三维场景交互
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. variable 'attribute vec4 a_Color;\n' + 'uniform mat4 u_MvpMatrix;\n' + 'varying vec4 v_Color;\ 0, 4, 5, // 右 0, 5, 6, 0, 6, 1, // 上 1, 6, 7, 1, 7, 2, // 左 7, 4, 3, 7, 3, 2, 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。 entity.setPosition(point); }, onDone, }); instance.play(); 动画效果：折线路径 [9e181a0878f84d09bf5867dc94f66da4~ 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 - 来自专栏六月-游戏开发
三维数学(4)-物体的旋转
好理解，使用方便 只用三个数表示，占用空间少，在表示方位的数据结构中是占用最少的 缺点 万向节死锁 四元数 什么是四元数 Quaternion在3D图形学中表示旋转，由一个三维向量
83711编辑于 2022-12-26 - 来自专栏图形学与OpenGL
CG实验4 三维几何变换
1.实验目的 学习了解三维图形几何变换原理。 理解掌握WebGL三维图形几何变换的方法。 2. 实验内容 阅读教材有关三维图形变换原理，运行示范实验代码，掌握WebGL程序三维图形变换的方法； 请分别调整观察变换矩阵、模型变换矩阵和投影变换矩阵的参数，观察变换结果； 修改变换矩阵参数，实现一点透视 create(); mat4.lookAt(vMatrix, eye, center, up); // Model Matrix var mMatrix = mat4.create(); mvpMatrix = mat4.create(); mat4.multiply(mvpMatrix, vMatrix, mMatrix); mat4.multiply(mvpMatrix, a_Position;\n' + 'attribute vec4 a_Color;\n' + 'uniform mat4 u_MvpMatrix;\n' + 'varying vec4 v_Color
81310发布于 2018-10-09 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。 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。定位到优锘大楼。 5 、点击优锘大楼场景图层，即可打开场景设置面板。 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. 4.在KITTI上测试优于SOTA。 方法： 整体流程如图2所示。 Attention Module：注意力机制可以建模远距离的区域相关关系，我们将其拓展到3D点云中，据我们所知，这是第一次使用交叉注意力方式（cross-attention manner）将注意力机制用在三维点云语义分割中 3.1 Hard Attention：如图4所示，分别对Nx3（x,y,z）和 Nx4（x,y,z,d_g）的特征输入做特征提取，d_g是点和地面的距离。
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)。 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 rigidBodies.push( threeObject ); // Disable deactivation body.setActivationState( 4
2.8K32发布于 2021-07-23 - 来自专栏点滴积累
PhiloGL学习（4）——三维对象、加载皮肤
前言 上一篇文章中介绍了如何响应鼠标和键盘事件，本文介绍如何加载三维对象并实现给三维对象添加一个漂亮的皮肤。 一、 原理分析 我对三维的理解为：所谓三维对象无非是多个二维对象拼接到一起，贴图就更简单了，就是将一张图片贴到对象上。so easy，那么我们就一步步来实现吧。 5, 6, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 16, 首先将对象加载到场景中： scene = app.scene; scene.add(cube); 最后对此对象进行各种position、rotation之后将其在场景中显示出来。 下一篇文章介绍如何在三维场景中添加灯光。
68660发布于 2018-04-28 - 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。 4. 总结 我们的需求是基于地图的活动及周边服务一体化平台。刚接到需求的时候，我们前期准备的资料非常的繁杂，数据量也非常的大，都已经想好做几十页的PPT汇报了。
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
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。 首先我们创新地提出了语义图的表达方式，直接保留了原始点云的语义和拓扑信息，随后将场景识别建模为图匹配问题，利用提出的网络计算图间的相似度。
1.3K40发布于 2021-04-28 - 来自专栏CSDN社区搬运
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。 此外，由于其基于深度学习的设计，MVSNet还具有较好的泛化能力，可以适应不同类型的场景和摄像机配置。 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。
1.6K10编辑于 2024-12-28 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
杂乱场景中的尺度层次三维目标识别
摘要：三维目标识别在遮挡和杂乱场景中的是一项艰巨的任务。 一 、简介 三维目标识别旨在正确识别三维场景中的对象，通常要获得目标的深度图像，并估计其位置和每个对象的方向。 三维场景是杂乱无章的，场景中的物体也存在相互遮挡，传统的三维物体识别方法一般包括两个阶段：特征提取和匹配。 图4 尺度依赖的方法对50个真实场景的识别率(a)遮挡和(b)杂波。没有假阳性和假阴性发生接近100%的遮挡。本文方法在不同的遮挡和杂波量下获得了一致的高识别率。 (c)中给出了剔除rhino后的结果，以便与[4]进行直接比较，本文结果优于[4]。 4.2、尺度不变的识别 ?
47320发布于 2020-12-11 - 来自专栏编程
（4）Superset权限使用场景
本文先介绍这几个角色，然后结合实际的安全访问控制的场景，看在Superset中怎样实现。 角色权限介绍 Admin： 拥有所有权限。 /incubator-superset/issues/3938 https://github.com/apache/incubator-superset/issues/2326 本文列举了权限使用几种场景
9.5K120发布于 2018-01-30 - 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（2）
使用物理引擎为三维场景增加物理效果 接下来我们增加更多的模型来丰富三维场景，我们可以设置mass属性为0，这意味着这个模型质量为0，会参与碰撞而自身位置不会产生变化。 THREE.Vector3( 0, 0, 1 ), 30 * Math.PI / 180 ); var obstacle = createParalellepiped( 10, 1, 4, obstacle.castShadow = true; obstacle.receiveShadow = true; 接下来我们写个简单的循环，随机生成更多的三维模型 var boxGeometry = new THREE.BufferGeometry().fromGeometry( new THREE.BoxGeometry( 1, 1, 5, 4, 4, 20 ) ); boxGeometry.translate( -2, 5, 0 ); createSoftVolume( boxGeometry, volumeMass
1.2K30发布于 2021-07-23 - 来自专栏计算机视觉工坊
杂乱场景中的尺度层次三维目标识别
摘要：三维目标识别在遮挡和杂乱场景中的是一项艰巨的任务。 一 、简介 三维目标识别旨在正确识别三维场景中的对象，通常要获得目标的深度图像，并估计其位置和每个对象的方向。 三维场景是杂乱无章的，场景中的物体也存在相互遮挡，传统的三维物体识别方法一般包括两个阶段：特征提取和匹配。 3.2、解释树的形成 3.3、假设验证和分割 四、实验 4.1、尺度依赖的识别 图4 尺度依赖的方法对50个真实场景的识别率(a)遮挡和(b)杂波。没有假阳性和假阴性发生接近100%的遮挡。 (c)中给出了剔除rhino后的结果，以便与[4]进行直接比较，本文结果优于[4]。
48220发布于 2020-12-11 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
水厂流程三维场景可视化解决方案
背景 最近有客户咨询我们三维可视化编辑器，说看到我们三维可视化编辑器做的案例，也想实现自己水厂净水处理流程这块的可视化展示。 想通过这种真实的三维可视化展示，进行线上销售，以便成交更多的客户，减少疫情对自己的影响。通过沟通交流，客户提出了几个难题，想让我们根据他们的水厂场景图片，做一些三维可视化场景的demo。 客户把具体问题难点列了出来如下： 水厂过滤模型能不能建模实现三维效果； 整个水厂场景的过虑流程能不能复现； 水厂设备的实时数据能否对接显示； 水厂内的管道多，形状复杂，不通过建模的方式，能不能随便改变方向编辑 根据场景布局图，将各种设备通过拖拽的方式，调整位置，大小，旋转，批量增加，复制等基本设置，实现最终的三维效果。 水厂内的设备支持通过实时数据展示，配置方便快捷。 三维场景展示 水厂流程三维可视化场景编辑预览后的效果如下： 场景一 场景二 场景三 场景四 场景五 场景六
77120编辑于 2022-03-22 - 来自专栏大数据文摘
论文Express | 单幅RGB图像整体三维场景解析与重建
只用一张图就能重建三维场景！今天我们就给大家介绍这项神奇的研究。 这项研究由加州大学洛杉矶分校（UCLA）的六位学者完成，并已被欧洲计算机视觉国际会议（ECCV）采纳。 ，重建三维分层几何结构，遵守物理约束并保证物理上合理的场景配置。 具体来说，我们利用一种整体场景语法（Holistic Scene Grammar, HSG）来展现3D场景结构，它表征了室内场景在功能空间和几何空间上的联合分布。 实验结果表明，该算法提高了泛化能力，在3D布局估计，三维物体检测和整体场景理解方面明显优于现有方法。 译者注： 功能空间，指房间的层级结构，包含活动分区；几何空间 ，指CAD模型。 我们提出了一个完整的计算框架，将生成模型（即随机语法），判别模型（即深度，法线和分割图的直接估计）和图形引擎（即渲染图像）在场景解析与重建中结合起来。 4.
89210发布于 2018-08-21 - 来自专栏一点人工一点智能
ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析
转载自：泡泡机器人SLAM原文：ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation作者 这些相邻帧提供了补充信息，在场景坐标系中累积时，会产生更密集的采样和更完整的三维场景覆盖。然而，扫描的场景通常包含移动的物体。仅通过补偿扫描仪的运动无法正确对齐这些移动物体上的点。 02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影，本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法，消除了累积点云中移动物体的伪影，这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。 最终，移动的物体的运动流由其与传感器的相对运动决定，而三维街景和静止物体的运动流则由传感器自身运动估计决定。将运动流估计应用到相关点云上则可以累积获得对齐的多帧点云。 图4定性展示了本文和其他方法多帧点云累积的结果。可以看到本文的结果可以更好地处理移动物体伪影。
1.7K00编辑于 2023-01-15
腾讯云开发者
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