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javascript - 无效状态错误 : "An attempt was made to use an object that is not, or is no longer, usable" in basic Google Map tutorial example

我有一个XML,它通过XSLT转换为HTML。XML能够包含JavaScript,并将其正确地转换为HTML,正如我在许多其他页面中所做的那样。它只是不适用于GoogleMaps,我怀疑我的JavaScript哪里有问题。生成的HTML的相关部分如下所示。HTML/脚本中发生了什么:API从googleapis.com加载创建了ID为map_canvas的div。定义了函数start(),它通过启动.在此函数中,创建了一个变量map_canvas并将其传递给引用名为map_canvas的div对象。为了控制这一步是否有效,我给div设置了新的背景红色。有效。接下来,我想创建变量var_

javascript - 无效状态错误 : "An attempt was made to use an object that is not, or is no longer, usable" in basic Google Map tutorial example

我有一个XML,它通过XSLT转换为HTML。XML能够包含JavaScript,并将其正确地转换为HTML,正如我在许多其他页面中所做的那样。它只是不适用于GoogleMaps,我怀疑我的JavaScript哪里有问题。生成的HTML的相关部分如下所示。HTML/脚本中发生了什么:API从googleapis.com加载创建了ID为map_canvas的div。定义了函数start(),它通过启动.在此函数中,创建了一个变量map_canvas并将其传递给引用名为map_canvas的div对象。为了控制这一步是否有效,我给div设置了新的背景红色。有效。接下来,我想创建变量var_

三维重建SfM算法

概述三维重建的SfM(StructurefromMotion)算法是通过多张二维图片来重建三维场景的算法。算法实现流程:特征点提取在这个步骤中,需要对每张图片提取出一些特征点,并计算它们的描述子。在特征点提取的过程中,可以使用SIFT,SURF等算法。一般来说,一个好的特征点需要具备旋转不变性、尺度不变性和灰度不变性。特征匹配将不同图片中的特征点进行匹配,找到它们之间的对应关系。可以使用KNN,FLANN等算法进行特征匹配。需要注意的是,在匹配的过程中,需要使用一些鲁棒的技巧来避免匹配误差的影响。相机姿态估计通过特征点匹配,可以得到不同图片之间的几何变换关系。通过这些变换关系,可以估计出相机的

三维重建SfM算法

概述三维重建的SfM(StructurefromMotion)算法是通过多张二维图片来重建三维场景的算法。算法实现流程:特征点提取在这个步骤中,需要对每张图片提取出一些特征点,并计算它们的描述子。在特征点提取的过程中,可以使用SIFT,SURF等算法。一般来说,一个好的特征点需要具备旋转不变性、尺度不变性和灰度不变性。特征匹配将不同图片中的特征点进行匹配,找到它们之间的对应关系。可以使用KNN,FLANN等算法进行特征匹配。需要注意的是,在匹配的过程中,需要使用一些鲁棒的技巧来避免匹配误差的影响。相机姿态估计通过特征点匹配,可以得到不同图片之间的几何变换关系。通过这些变换关系,可以估计出相机的

Unity中对预制体烘焙光照贴图,在其他Scene中使用或者动态生成带光照贴图的预制体

记录个人开发笔记,如果有大佬有更好的方法或者觉得我这个方法哪里有问题欢迎指正!首先说下为什么会弄预制体烘焙光照贴图,因为项目需求需要动态生成一个房间的,因此是将房间弄成预制体,动态生成就好了,这个很简单,但是呢最后程序是在一体机中跑的,性能比较差,所有美术调好的效果后如果是实时光,性能开销就比较大,烘焙呢又因为不需要一开始显示而且必须在同一个scene中所有才去弄了这么个烘焙预制体光照贴图。(既然是预制体烘焙,因此此方法也可以跨工程使用,所有有时候美术调效果时可以直接只烘焙一个预制体给到开发人员,不用再给开发人员整个场景了)接下来直接说怎么操作:先简单的搭建了一个Plane和Cube再打了一个

论文阅读《Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis》

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf复现源码:https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch概述  Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场(NeuralRadianceFields)的变体,将NeRF扩展到渲染跨越多个街区的城市规模场景。该方法将场景分解为单独训练的NeRF,使渲染时间与场景大小解耦,并允许对环境进行每个街区的更新。Block-NeRF为每个单独的NeRF添加外观嵌入(appearanceembeddings)、学习姿态优化(learnedposerefinem

Unity 实用插件篇 | Tutorial Master 2 游戏引导教程 功能深入学习

前言【Unity实用插件篇】|TutorialMaster2游戏引导教程功能深入学习一、TutorialMasterManager面板二、TutorialMasterManager面板详细介绍2.1Debugmode调试模式2.2Localization本地化2.3PoolingSettings对象池设置2.4StartUpSetting2.5TutorialList教程列表2.6TutorialSetting教程设置

Unity 任意数据在Scene窗口Debug

任意数据在Scene窗口Debug🍔效果🥪食用方法🍔效果如下所示可以很方便的把需要Debug的数据绘制到Scene中(普通的Editor脚本只能够对MonoBehaviour进行Debug)🥪食用方法💡.新建脚本继承ZYF_SceneDebug_Base💡.根据实际需要复写父类方法💡.通过xxx.StartDebug进行调用💡.运行、打开Scene窗口💡.获取插件

Unity 实用插件篇 | Tutorial Master 2 游戏引导教程 快速上手

前言【Unity实用插件篇】|TutorialMaster2游戏引导教程快速上手一、TutorialMaster2介绍1.1基本概念1.2相关链接1.3效果展示二、搭建简易测试环境三、制作简易引导教程3.1挂载一个TutorialMasterManager脚本3.2设置引导预制体3.3创建一个引导教程3.4添加引导教程的阶段3.5添加引导教程的音效3.6添加引导教程Module3.7复制一个Stage阶段四、运行引导教程4.1设置是否开始时立即开始引导4.2使用DebugMode启动引导教程4.3使用脚本代码开启引导教程4.4运行查看效果总结前言游戏新手引导教程是大部分游戏都会有的一个需求,可

Unity高级地形工具Gaia Pro - Terrain Scene Generator 2.1.0

Unity高级地形工具GaiaPro-TerrainSceneGenerator2.1.0GaiaPro的主要功能:支持多层地形;强大的生物群落创建和混合系统;大规模地理环境制作,支持无损编辑;支持大规模地理环境串流、剔除和浮点修复;模块化向导驱动的设计,可根据需要进行增减;提供地点和季节变化、次表面散射、覆盖和积雪特性的植被着色器;提供地点和季节变化、次表面散射、地理环境覆盖和积雪特性的资源着色器;摄影测量使资源库得到了提升,包括:–地形纹理和岩石–基于广告牌和网格技术的花草–灌木、浆果、蕨类、蘑菇、树桩、枯树和倒卧的树–云杉、松木、枫木、红杉、橡树;精美且可配置的光照系统,支持全天随时间变