https://github.com/KhronosGroup/glTF/blob/master/specification/2.0/figures/gltfOverview-2.0.0b.png
glTF glTF是一个优秀的三维数据规范，其中有很多细节都值得我们学习，按照我的理解，可以分为三大块： Accessor数据访问机制 一套访问二进制数据的规范，将逻辑层和数据层隔离 同传输和读取以及存储灵活性上都有上佳表现 针对OpenGL渲染进行的数据结构优化 封装：Mesh与Primitive中的Vertex Buffer， Index Buffer，Vertex Array，还有Texture与State Management，在灵活和易用上都有不错的设计 压缩： 针对3D Geometry的Dra
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 朋友们，还记得 QQ 20 周年 H5 中可可爱爱的太空鹅吗？ 为了实现旋转和换肤功能，在 H5 中我们随机展示了5种类型的 3D 太空鹅模型，如下图所示： 但是在 H5 中引入 3D 模型往往存在资源太大、性能损耗严重、还原不真实的问题，这也让许多 3D 创意止步于开发阶段。 如何更好地在 H5 中还原模型呢？本文将从模型网格和贴图文件两方面分析，介绍几种通过技术角度优化加载速度和提高渲染性能的途径，在保证 3D
个人结论：目前，在演示层面，3D Tiles问题不大，但项目应用上就不够成熟了，所以问问自己，你是想吃瓜呢还是想吃螃蟹？ 好的方面 数据规范 我非常喜欢glTF的整体设计，概括有四点：第一，数据块
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。
glTF（Graphics Library Transmission Format）是一种用于存储3D模型和场景的格式。它是一种开放的标准格式，可用于在不同的3D引擎和软件之间传输和交换3D模型和场景数据。
本文将讲述压缩纹理在实际项目中的使用的案例。最近的一个项目是这样的：项目由于涉及到的建筑物特别多，大概有近40栋的建筑，而每一栋建筑物，又有10层楼，每层楼里面又有很多的设备。这就导致我们需要使用到大量的贴图。在实际的项目过程中，我们的客户的电脑会经常遇到webgl崩溃的情况。这就需要我们想办法来减少该项目下贴图显存和内存的占用。
得益于“元宇宙”概念在前段时间的爆火，各家公司都推出了使用 3D 场景的活动或频道。
一般来说，图形渲染总是需要从磁盘数据开始，最终保存到磁盘数据中，保存这种数据的就是3D模型文件。3D模型文件一般会把顶点、索引、纹理、材质等等信息都保存起来，方便下次直接读取。3D模型文件格式一般是与图形渲染工作强关联的，了解3D模型文件格式的组成，有助于进一步了解图形渲染的流程。
这一节我们来通过Threejs加载一个glft格式的三维模型文件，首先我们先简单了解下gltf文件
在3D开发领域，存储模型是一个基本需求，对于前端也不例外。就像一般网页需要使用jpg、png、webp等格式渲染图片一样，3d页面/软件/游戏的开发者，也需要把角色、场景、动画等等信息，按照某种格式存储下来，使用时解析并渲染。
上一节介绍3D Tiles渲染调度的时候，我们提到目前Cesium支持的Cesium3DTileContent目前支持如下类型： Batched3DModel3DTileContent Instanced3DModel3DTileContent PointCloud3DTileContent Composite3DTileContent 其中Composite3DTileContent是复合数据，PointCloud3DTileContent是只包含FeatureTable和BatchTable的点云数据（
今天看了《百度终于也入了Cesium的坑》这篇文章，里面有关Cesium的评价，让我的阅读体验极度不悦，比如“但是无论从整个产品的成熟度以及可视化效果上来说，Cesium现阶段已经不能算是第一梯队的选择了，起码在可视化方向上。”，“整体上来说游戏引擎的效果和整个技术生态基本上可以吊打现在的Cesium，就是对于GISer来说上手门槛有点高。”，“所以现阶段，无论从哪个角度来看Cesium都不是一个值得长期投入的技术路线”。作者从自身的角度，比如产品，市场需求等方面，确实反映了Cesium产品的一些问题，但从技术角度，基于我自身的理解，无法认同这些观点。所以，也在此发表一下个人的意见，不对和不妥处请指正。
在近20年的前端发展史中，前端经历了铁器时代（小前端），信息时代（大前端）以至现在的全能前端时代。经历了几个时代的沉淀之后，前端领域开始更加细分。
去年针对glTF的PBR材质，写过一篇文章。但重读这篇文章，觉得自己没讲到点子上。今天终于有时间，想着重新梳，重写一下。
概述 glTF简介，Web端三维模型及其特点 Cesium如何加载，渲染glTF，逻辑结构和关键技术 个人总结，从glTF学习如何设计一个二进制格式，个人想法分享 关键字：Cesium glTF WebGL 1 glTF简介 之前介绍了Cesium的Property，Material，Batch，GroundPrimitive这些内容，可以说是简单地物和风格的解决思路。当Cesium把这些技术点整合起来，我们便具备了渲染模型的威力。也就是今天要讲的glTF模型渲染。 glTF的全称是GL传输格式，是一种针对
xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案，基于混合方案实现，性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。
「元宇宙」这个概念在近来十分火热，但本质来上说，元宇宙这个词更多的是一个商业上的概念，在这个概念里面融入集成了很多现有的技术。具体可能包括：
上一节我们对摩托车的场景进行了优化，添加了聚光灯及阴影等效果，这一节我们继续对摩托车场景进行优化，我们通过GUI来控制摩托车各个部位颜色的修改 先看下修改后的最终效果
浮雕模型，简单地说就是在木板上刻字时所形成的效果，如果把字的部分都剔除掉，就得到一个凹浮雕模型，如果把字以外的部分都剔除掉，就得到一个凸浮雕模型。本文分别对利用Three.js在Web环境中生成凹浮雕模型时的几种策略进行讲解。
在H5中引入3D模型往往存在资源太大，可以通过模型网格压缩，通过glTF配合Draco压缩的方式，可以在视觉效果近乎一致的情况下，让3D模型文件成倍缩小
在UE系列[1]第一篇材质篇中，我们提到了UE的材质定义：Controlling the appearance of surfaces in the world using shaders。
表示某类的无标签的图像集合（例如鸟类图像），任务是学习一个条件式生成模型，可以同时将背景、物体姿势、形状和纹理等因子编码到一个解纠缠的潜码空间（每个因子单独受一个潜码控制），并且通过结合这些因子可以组合生成逼真的新图像。
3D模型在线转换是一个可以进行3D模型格式转换的在线工具，支持多种3D模型格式进行在线预览和互相转换，并提供Revit、MicroStation、Blender等设计软件插件，实现设计模型在线预览与格式转换。
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。
3D软件中导出的格式一般有.obj 和.glb ，下面是blender 2.8.2 生成模型并在three.js中展示的流程
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），
网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。
损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。
随着人们对用户体验越来越重视，Web开发已经不满足于2D效果的实现，而把目标放到了更加炫酷的3D效果上。Three.js是用于实现web端3D效果的JS库，它的出现让3D应用开发更简单，本文将通过Three.js的介绍及示例带我们走进3D的奇妙世界。
参数选择：Gltf中坐标是以m为单位，UE4中坐标以cm为单位，所以要将所有坐标乘上100
Cesium在2016年3月份左右推出3D Tiles数据规范，在glTF基础上提供了LOD能力，定位就是Web环境下海量三维模型数据。虽然目前3D Tiles还是Beta阶段，有不少硬伤，但3D Tiles数据规范于2016年9月30日开始了OGC标准化进程，积极成分还是很大。 之前的glTF时分享了个人对二进制格式的一些想法和谨慎的态度。3D Tiles简单说就是具备LOD能力的glTF。有了数据首先是提供API可以渲染，保证用起来，下一步就要了解该数据规范的具体特点，比如倾斜，矢量，点云，OSM等支持
近日，AMD正式发布了Compressonator 3.0，该版本提供了一系列有用的新功能，可节省开发人员的时间、优化文件大小和改善渲染时间和性能。 Compressonator是一套开发工具，可帮
i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准，比如在位图界的jpg格式一样，只不过i3s是“标准”，具体实现的文件格式另有一说。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151379.html原文链接：https://javaforall.cn
一 、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
近日，无聊猿制作公司 Yuga Labs 宣布以40亿美元估值完成4.5亿美元种子轮融资，再次引爆 NFT 行业与市场。而这个传奇故事的起源只有一句话↓↓
Mapbox AR 寻路工具：http://www.mapbox.com/ar ( http://www.mapbox.com/ar )
本文主要从二维图像及其轮廓的集合中，学习一个自监督的、单视图的三维重建模型，预测目标物体的3D网格形状、纹理和相机位姿。提出的方法不需要3D监督、注释的关键点、物体的多视图或者一个先验的网格模板。关键之处在于，物体可以表示为可形变部分的集合，在同一类别的不同实例中，每个部分在语义上是一致的。
DEM（地形文件）天然自带三维信息，可以将其转换成gltf模型文件。DEM是栅格数据，可以通过GDAL进行读取；gltf是一种JSON格式，可以采用nlohmann/json进行读写。
这项工作是神经信息研究所开发的车辆驾驶员辅助系统的一部分。这是一个扩展现有驾驶员辅助系统的概念。在实际生产的系列车辆中，主要使用雷达等传感器和用于检测天气状况的传感器来获取驾驶相关信息。数字图像处理的使用大大扩展了信息的频谱。本文的主要目标是检测和分类车辆环境中的障碍物，以帮助驾驶员进行驾驶行为的决策过程。图像由安装在后视镜上的CCD摄像头获取，并观察车辆前方区域。在没有任何约束的情况下，所提出的方法也适用于后视图。解决了目标检测和经典化的主要目标。目标检测基于纹理测量，并且通过匹配过程来确定目标类型。匹配质量和目标类别之间的高度非线性函数是通过神经网络实现的。
在过去的一个月里，Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，在将近250个机器学习开源项目中选出前10位。
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
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