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计算机图形学【GAMES-101】13、光场、颜色与感知

快速跳转：1、矩阵变换原理Transform(旋转、位移、缩放、正交投影、透视投影)2、光栅化(反走样、傅里叶变换、卷积)3、着色计算(深度缓存、着色模型、着色频率)4、纹理映射(重心坐标插值、透视投影矫正、双线性插值MipMap、环境光遮蔽AO)5、几何(距离函数SDF、点云、贝塞尔曲线、曲面细分、曲面简化)6、阴影映射(ShadowMapping)7、光线追踪原理(线面求交、预处理光追加速)8
宗浩多捞·2022-12-31 10:07

计算机图形学【GAMES-101】8、辐射度量学与光线追踪

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宗浩多捞·2022-12-31 10:37

计算机图形学【GAMES-101】9、蒙特卡洛路径追踪(Path Tracing)(光源采样)

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宗浩多捞·2022-12-31 10:37

计算机图形学【GAMES-101】6、阴影映射(Shadow Mapping)

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宗浩多捞·2022-12-31 10:36

计算机图形学【GAMES-101】1、矩阵变换原理Transform(旋转、位移、缩放、正交投影、透视投影)

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宗浩多捞·2022-12-31 10:06

计算机图形学【GAMES-101】2、光栅化(反走样、傅里叶变换、卷积)

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宗浩多捞·2022-12-31 10:06

计算机图形学【GAMES-101】3、着色计算(深度缓存、着色模型、着色频率)

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宗浩多捞·2022-12-31 10:06

计算机图形学【GAMES-101】12、相机（视场、曝光、光圈(F-Stop)、薄棱镜近似、CoC、景深）

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宗浩多捞·2022-12-31 10:04

HMS Core 3D流体仿真技术，打造移动端PC级流体动效

真实感水体的模拟一直是图形学和游戏开发领域的难点问题，对硬件算力要求也很高，因此大多数真实的水体模拟场
华为移动服务·2022-12-30 10:53

贝塞尔曲线的python实现（简单易理解）

简介贝塞尔曲线在计算机图形学中被大量使用，通常可以产生平滑的曲线。比如ps中的钢笔工具，就是利用的这种原理。由于用计算机画图大部分时间是操作鼠标来掌握线条的路径，与手绘的感觉和效果有很大的差别。
巴涅波赫夫·2022-12-30 08:13

两直线垂直，斜率乘积为-1的证明

最近在学图形学的时候，突然想起了这个点，因此记一篇笔记，证明一下。如上图所示，有两条直线：和，它们相互垂直。
亦枫Leonlew·2022-12-30 04:00

【录用案例】计算机软件、控制系统、云计算、视觉等SCI，仅35天录用，审稿友好

】SCI在检，正刊【征稿领域】计算机科学和控制系统相关问题的广泛领域，包括：软硬件工程；管理系统工程；信息系统和数据库；嵌入式系统;物理系统建模与应用；计算机网络和云计算；数据可视化；人机界面；计算机图形学
WangUnionpub·2022-12-30 00:06

matlab 图像拼接算法,MATLAB图像拼接算法及实现

图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的
weixin_39975366·2022-12-29 21:09

数字孪生系统有哪些意义？

数字孪生是以计算机图形学和人工智能为基础，将现实中的要素在虚拟世界中进行动态模拟仿真，对现实世界实现可看可控可仿真。在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
成都远石·2022-12-29 19:41

使用VTK和Python进行体绘制

Imports2.Helper-functions3.Options4.Image-DataInput5.Prep-work6.VolumeRenderingIntroduction科学可视化技术是运用计算机图形学
Luo_LA·2022-12-29 17:49

计算机图形学入门 games 101 学习记录

1.计算机图形概论2.向量与线性代数3.二维与三维4.模型，视图，投影变换（MVP）5.光栅化6.着色7.几何8.光线追踪9.材质与外观10.动画与模拟学习笔记简介本文是学习Games下课程现代计算机图形学入门课程后所总结的笔记
CN_swords·2022-12-29 16:01

图形学基础|景深效果（Depth of Field/DOF）

图形学基础|景深效果（DepthofField/DOF）文章目录图形学基础|景深效果（DepthofField/DOF）一、前言二、景深效果2.1物理原理2.2弥散圆量化三、景深实现3.1非物理的简单实现
桑来93·2022-12-29 08:43

清华胡事民：从图形学到灵境计算

灵境计算是如今元宇宙、全真互联网、web3.0等新兴概念的高度概括，图形学在其中占据着重要的角色，那么实现灵境计算的核心技术包括哪些呢？
智源社区·2022-12-28 07:11

3D模型检索

1、引言在互联网、计算机辅助设计（CAD）、分子生物学（3D蛋白质模型）、计算机图形学、医药以及考古学等不同领域中，大型的三维（3D）数据库变得越来越普遍。
凌风lpc·2022-12-28 04:37

中文计算机核心期刊排名及投稿信息

软件学报北京中国科学院软件研究所3计算机研究与发展北京中国科学院计算技术研究所等4自动化学报北京中国科学院等5计算机科学重庆国家科技部西南信息中心6控制理论与应用广州中国科学院系统科学研究所等7计算机辅助设计与图形学学报北京中国计算机学会等
JackyWorks·2022-12-27 15:05

Threejs开发3D地图实践总结

也算是由传统web转型到webgl图形学开发中，坑不少，做了一下总结分享。1、法向量问题法线是垂直于我们想要照亮的物体表面的向量。法线代表表面的方向因此他们为光源和物体的交互建模中具有决定性作用。
Joker_Ye·2022-12-27 13:35

Python_Open3D

PLY文件格式是Stanford大学开发的一套三维mesh模型数据格式，图形学领域内很多著名的模型数据，比如Stanford的三维扫描数据库（如本文用到的Bunny兔子），GeogiaTech的大型几何模型库
ad_yangang·2022-12-27 13:04

VTK编译笔记

VTK是一个用于计算机图形学、可视化和图像处理的开源、面对对象软件系统。准备工具编译VTK需要以下工具，括号内是本例中使用的版本。
ZhaoBJ_CV·2022-12-27 12:33

计算机图形学未来的发展趋势,计算机图形学发展前景怎么样，现在研究领域一般都分哪些？...

计算机图形学各个领域的目标或许不同，但最终的形式都是渲染(即绘制)在二维的显示设备上的图像。
非流·2022-12-27 12:29

计算机图形学介绍

计算机图形学各个领域的目标或许不同，但最终的形式都是渲染(即绘制)在二维的显示设备上的图像。
tanmengwen·2022-12-27 12:28

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-非刚体NeRF II

《TiNeuVox:FastDynamicRadianceFieldswithTime-AwareNeuralVoxel》链接：https://jaminfong.cn/tineuvox/摘要作者通过表示具有时间感知体素特征的场景提出了一个辐射场框架，并将其命名为TiNeuVox。作者引入了一个微小的坐标变形网络来模拟粗略的运动轨迹，并且在辐射网络中进一步增强了时间信息。提出了一种多距离插值方法，
元宇宙MetaAI·2022-12-27 11:14

如何用四十块钱的开发板做简单的视觉项目？（esp32-cam使用教程）

最近我发现了一个性价比很高的板子：ESP32-CAM这是一个相比300块的openmv，200块的k210，600块的树莓派都要便宜很多的板子（其实也都尝试过），作为一个视觉/计算机图形学爱好者，我就去买了一个
风起鸿庄·2022-12-27 07:05

3D建模、处理软件及部分算法库简介

转自：http://staff.ustc.edu.cn/~lgliu/Resources/CG/3D_modeling.htm【前言】自半年前笔者发表博客“什么是计算机图形学”以来，时常有人来向笔者询问
阿喵不是猫·2022-12-27 05:00

计算机图形学 学习笔记 二维几何变换

应用于对象几何描述并改变它的位置、方向或大小的操作称为几何变换。几何变换有时也称为建模变换。建模变换一般用于构造场景或给出由多个部分组合而成的复杂对象的层次式描述等。另一方面，几何变换能用来描述动画序列中对象在场景中可以怎样移动或简单地从另一角度来观察它们。基本的二维几何变换平移、旋转和缩放是所有图形软件包中都包含的几何变换函数。可能包括在图形软件包中的其他变换函数有反射和错切操作。二维平移通过将
漫漫无期·2022-12-26 15:00

计算机图形学-二维图形变换 笔记总结与代码实战

文章目录1.向量基础知识2.图形坐标系3.二维图形变换原理4.二维图形几何变换5.窗口视区变换基本二维几何变换代码二维复合变换实战-五星红旗绘制1.向量基础知识为什么向量如此重要：在计算机图形学中主要处理三维世界中的物体对象
北岛寒沫·2022-12-26 15:30

HMS Core 3D流体仿真技术，打造移动端PC级流体动效

真实感水体的模拟一直是图形学和游戏开发领域的难点问题，对硬件算力要求也很高，因此大多数真实的水体模拟场
·2022-12-26 11:27

PCL点云处理之曲面法线估计（八十二）

表面法线是几何表面的重要特性，在许多领域，如计算机图形学应用中被广泛使用，用来应用正确的光源来产生阴影和其他视觉效果。
点云学徒·2022-12-26 11:13

【PBR系列三】BRDF方程及渲染方程

本文核心知识主要参照《现代计算机图形学入门-闫令琪课程课件PPT》，后续光线追踪系列知识也源于此处。
沉默的舞台剧·2022-12-26 08:47

GAMES104实录 | 引擎架构分层（下） part2

本课程由GAMES(图形学与混合现实研讨会）发起，游戏引擎技术专家王希携手游戏引擎一线开发者共同研发。课程共计22个课时，将介绍现代游戏引擎所涉及的系统架构，技术点，引擎系统相关的知识。
GAMES104·2022-12-26 08:17

计算机图形学：传统函数方法判定点在不规则封闭区域内的判定方法

在封闭的多边形中，需要判断一个点在不在图形中先在点处画一条竖直的线穿过图形这时候记下A上下两边焦点的个数分别为1，为单数但是B上下两边焦点的个数分别为0和2，为双数那么找一个有凹面的多边形呢发现也一样那么就用这个方法来实现，点是否在封闭图形中的判定（cocos2d实现方式）boolPointInRegion(cocos2d::CCPointpt,vector::plist){intCross=0;
星空_MAX·2022-12-25 22:44

计算机视觉与计算机图形学

计算机图形学（ComputerGraphics,CG）是研究计算机在硬件和软件的帮助下创建计算机图形的科学学科，是计算机科学的一个分支领域，主要关注数字合成与操作视觉的图形内容。
IFT_jason·2022-12-25 14:39

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-非刚体NeRF

《FastNon-RigidRadianceFieldsfromMonocularizedData》链接：https://graphics.tu-bs.de/publications/kappel2022fast摘要单目动态场景下的3D重建和新颖视图合成最近受到越来越多的关注。现有工作在合成给定和前向拍摄的真实世界数据下可以合成较好的结果，但在生成新视图的训练速度和角度范围方面受到严重限制。本文解
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:38

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-动态场景视图合成Temporal-MPI

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）静态场景的新型视图合成在生成照片真实感效果方面取得了显著进步。然而，动态场景的沉浸式渲染仍然面临着关键挑战。多平面图像（MPI）是一种开创性的基于图像的绘制方法，它可以为静态场景生成高质量的视图合成。但没有研究用MPI建模动态内容。在本文中，我们提出了一种新的时态MPI表示法，它能够将整个视
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:37

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-TensoRF

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）摘要我们提出了TensoRF，一种建模和重建辐射场的新方法。与直接使用MLP的NeRF不同，我们将场景的辐射场建模为4D张量，表示为具有每体素多通道特征的3D体素网格。我们的中心思想是将4D场景张量分解为多个紧凑的低秩张量分量。我们证明，在我们的框架中应用传统的CP分解——将张量分解为具有紧
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-StructNeRF室内重建

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）神经辐射场（NeRF）通过密集捕获的输入图像实现照片真实感视图合成。然而，给定稀疏视图，NeRF的几何结构极为受限，导致新视图合成质量显著下降。受自监督深度估计方法的启发，我们提出了StructNeRF，一种用于稀疏输入室内场景的新型视图合成解决方案。StructNeRF利用多视图输入中自然
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-动态场景下的时序视图合成

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）在低计算设备上渲染高帧速率视频的问题可以通过定期预测未来帧来解决，以增强虚拟现实应用程序中的用户体验。这是通过时间视图合成（TVS）问题来研究的，其目标是在给定前一帧以及前一帧和下一帧的头部姿势的情况下预测视频的下一帧。在这项工作中，我们考虑用户和对象都在移动的动态场景的TVS。我们设计了一
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-NeRF-SR

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）NeRF是最先进的新视图合成方法，可以以训练图像的分辨率合成照片级真实感输出，但如（a）所示，在更高的分辨率下难以实现，而NeRFSR即使使用低分辨率输入也可以生成高质量的新视图（b）。摘要我们提出了NeRF-SR，这是一种用于高分辨率（HR）新视图合成的解决方案，主要用于低分辨率（LR）输
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-超分辨UltraSR

《UltraSRSpatialEncodingisaMissingKeyforImplicitImageFunction-basedArbitrary-ScaleSuper-Resolution》（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）LIIF方法和我们的UltraSR在分辨率×18情况下的质量比较。如图所示，我们的模型可以避免极
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:37

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-神经体渲染：实时渲染KiloNeRF

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）1、摘要NeRF通过将神经辐射场拟合到RGB图像，以前所未有的质量合成场景的新视图。然而，NeRF需要查询深层多层感知器（MLP）数百万次，导致渲染时间缓慢，即使在最新的GPU上也是如此。在本文中，作者证明利用数千个微小的MLP而不是一个大的MLP进行实时渲染是可能的。在作者的设置中，每个单
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:36

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-动态场景下视图合成HyperNeRF

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）神经辐射场（NeRF）在被赋予处理变形的能力时，能够捕获非静态人体对象，但通常在存在显著变形或拓扑变化的情况下质量较差，如（b）所示。通过在（d）中所示的高维空间中建模一系列形状，HyperNeRF模型能够处理拓扑变化，从而产生更真实的渲染和更精确的几何重建，如（c）所示.摘要神经辐射场（N
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:36

昨天今天明天专题-计算机视觉与图形学004

《Point-NeRF:Point-basedNeuralRadianceFields》《Point-NeRF：基于点的神经辐射场》像NeRF这样神经体渲染方法可以生成高质量的视图合成结果，但对每个场景都进行了优化，导致重建时间过长。另一方面，深度多视角立体方法可以通过直接网络推理快速重建场景几何体。Point-NeRF结合了这两种方法的优点，使用神经3D点云和相关的神经特征来模拟辐射场。在基于光
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

昨天今天明天专题-计算机视觉与图形学006-NeRF-5秒

《InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaMultiresolutionHashEncoding》由全连接神经网络参数化的神经图形基元的训练和评估成本较高。我们通过一种多功能的新输入编码来降低成本，该编码允许在不牺牲质量的情况下使用较小的网络，从而显著减少浮点和内存访问操作的数量：通过随机梯度下降优化值的可训练特征向量的多分辨率哈希表来扩充小型神经网络。多分辨率结构
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-基于单目 RGB 视频的动画神经辐射场

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）摘要这篇论文提出一个用于从单目视频中来创建详细人体的动画神经辐射场方法（动画NeRF）。这篇论文方法通过在学习场景表示网络的中引入显式姿势引导变形，将神经辐射场(NeRF)扩展到具有人体运动的动态场景。特别是，这篇论文估计了每一帧的人体姿态，并为人体模板学习一个恒定的规范空间，这使得在姿态参
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-NeRF汇总大礼包-I

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）原始NeRF论文001NeRFRepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisNeRF综述类002NEURALVOLUMERENDERINGNERFANDBEYOND025MultimodalImageSynthesisandE
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-

《RemovingObjectsFromNeuralRadianceFields》链接：https://arxiv.org/pdf/2212.11966.pdf摘要神经辐射场(NeRFs)正逐步应用到场景表征的各个方向，来实现新颖视图的合成。NeRF将越来越多内容与其他人共享。不过，在共享NeRF之前，可能需要删除个人信息或难看的物体。使用当前的NeRF编辑框架不容易实现这种删除。我们提出了一个框
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:34
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