使用3D像素(体素)绘制球体 - 腾讯云开发者社区

像素（Pixel）的概念对应到 3D 空间中就是体素（Voxel），使用离散的基本单位来表示 3D 空间中的物体，最直白的理解就是一个个小方块，“我的世界”就是一款非常著名的体素游戏。...这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列，今天要介绍的体素编辑器 Goxel 就是一款用来创作 3D 体素艺术作品的编辑器。...有了它人人都可以尝试自己制作出 3D 像素作品，回味童年的味道。...类似传统的编辑器软件，界面中间区域是进行体素绘制的部分，点击鼠标左键并拖动进行笔刷操作。 2.1 工具栏按钮介绍 ? 工具栏按钮使用红框划出，分为两类：撤销重做与笔刷控制。...五、最后曾在各种视频内容中看到过作者在 MC 中创造各种美丽的景观，实现各种有趣的想法，现在使用这款编辑器亦可做到相同的事情，加上编辑器内提供的各种操作工具，能够使创作者们更加方便快捷地去绘制添加体素

7872 0

单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream

使用这个渲染器，可以执行带有轮廓图像监督的单图像三维网格重建，并且该系统比现有的基于体素的方法更好。...哪种3D表示方法是最适合建模3D世界？通常有体素、点云和多边形网格。体素难以生成高质量的体素，因为他们是在三维空间有规律地进行采样，并且记忆效率比较低。...3.多面光栅化：如果有多个面，光栅化器只在每个像素处绘制最前面的面，这与标准方法相同。...然后，将表面像素Ilj的修改颜色定义为: ? 神经渲染器的应用 1.单图像三维重建：基于体素的方法能够直接生成一个3D模型，但是对于网格来说比较困难。...具体地说，使用一个有642个顶点的各向同性球体，并使用局部偏置向量Bi和全局偏置向量C将每个顶点Vi变成Vi+Bi+C的形式。分别定义轮廓损失Lsl和平滑度损失Lsm如下所示： ?

1.7K3 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

球体示例如下: 3D条形图、散点图、曲面图示例如下： 3D表面、地图示例如下：点、线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表：在 3D 绘图上绘制 2D 数据...3D条形图演在不同平面上创建二维条形图绘制 3D 轮廓（水平）曲线使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线将轮廓轮廓投影到图形上将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影...3D 误差条 3D 误差线创建 2D 数据的 3D 直方图参数曲线洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个图同一图中的 2D 和 3D 轴在 3D 绘图中绘制平面对象生成多边形以填充 3D...三角形 3D 填充等高线图三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图旋转...3D 线框图一个方向的 3D 线框图 matplotlib.org/stable/tuto… 3. openpyxl openpyxl：excel表格处理工具，可以根据数据绘制3D图表；支持以下图表

3.2K0 0

医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇

4．Use 3D Slicer Radiomics extension使用3D Slicer Radiomics扩展 3D Slicer是用于医学影像计算的免费开源平台（http : //slicer.org...），可以使用3D Slicer ExtensionManager来安装Radiomics扩展程序，该扩展程序提供了一个针对pyradiomics库的图形用户界面。...，只有在使用PyRadiomics 进行体素提取生成特征图时才需要 1、图像类型进行影像组学特征提取的图像既可以是原始图像，也可以是经过滤波器处理的派生图像。...getPixelSurfaceFeatureValue（）：像素表面，由像素数量乘以每个像素的面积得到。 getPerimeterFeatureValue（）：周长。...getVoxelVolumeFeatureValue（）：体素体积，由体素的个数乘以一个体素的体积得到。 GetSurfaceAreaFeatureValue（）：表面积。

23K5 6

使用matplotlib绘制3D图表

除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d...散点图示例如下 >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> for mark,start, end in (['o',...柱状图示例如下 >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> yticks = [3, 2, 1] >>> for i in...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·

1K1 0

【遥感图像处理】绘制高光谱3D立方体

这个时候，会弹出Hypercube的窗体，就可以看到绘制的3D图像了。值得一提的是，可以通过鼠标和键盘对绘制的图像进行旋转，放大，缩小等操作。...size(img_8,1); tagstruct.ImageWidth = size(img_8,2); % 颜色空间解释方式 tagstruct.Photometric = 1; % 每个像素的数值位数...在Envi工具栏中选择Spectral->Build 3D Cube。在3D Cube File对话框中选择高光谱数据集，单击OK按钮。...当单开3D Cube RGB Face Input Bands对话框时，通过点击所需的波段，选择置于图像表面的RGB波段，这里使用的Indian pines数据集，RGB分别使用了29,19,9波段，单击...在打开3D Cube Parameters对话框中，设置以下参数：（1）Color Table使用了默认参数。

5001 0

3D 深度学习中基于体素和基于点云的方法哪种更优？

但是点云比图像更难处理，图像具有固定的宽度和高度，它是一个矩形矩阵，其中每个像素都在 0 到 255 之间，附近的像素属于同一对象，并且都是平面 2D。另一方面，点云是混乱的。...打个比方，体素就是 3D 图像。当我们有点云时，我们的 3D 形状无法与 2D 卷积一起使用；但是当将此点云转换为一组“体素”时，我们可以使用 3D 卷积，而不是 2D 卷积。...获取体素点并应用 3D 卷积所以，这是第二种方法，它很棒，因为当空间被体素化时，你可以使用 3D 卷积。您甚至可以实现 3D 卷积神经网络，并且基本上将您所知道的有关图像卷积的所有内容复制到点云。...VFE（体素特征提取）、将体素堆叠在一起、运行完全卷积网络等……然后，使用 3D 卷积在使用区域提议网络生成边界框之前的中间层。...基于体素的方法首先将点云转换为体素网格，然后处理这些点，这次使用 3D 卷积。体素化在混乱中创建秩序，并允许在点云上使用 3D 卷积。

3681 0

3D重建算法综述

模仿动物视觉，直接利用深度学习算法进行三维重建我们知道，三维重建领域主要的数据格式有四种：深度图(depth map) 2D图片，每个像素记录从视点到物体的距离，以灰度图表示，越近越黑；体素(voxel...（1）基于体素体素，作为最简单的形式，通过将2D卷积扩展到3D进行最简单的三维重建： Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale...Deep Network, 2014 该方法是用深度学习做三维重建的开山之作，基于体素形式，其直接用单张图像使用神经网络直接恢复深度图方法，将网络分为全局粗估计和局部精估计，并用一个尺度不变的损失函数进行回归...3D-R2N2模型使用Encoder-3DLSTM-Decoder的网络结构建立2D图形到3D体素模型的映射，完成了基于体素的单视图/多视图三维重建（多视图的输入会被当做一个序列输入到LSTM中，并输出多个结果...但这种基于体素的方法存在一个问题，提升精度即需要提升分辨率，而分辨率的增加将大幅增加计算耗时（3D卷积，立次方的计算量）。

1.2K1 0

使用ComplexHeatmap绘制3D热图

在R图形系统中，我们也可以使用histogram来可视化分布，因此从ComplexHeatmap版本2.7.9开始，我新加了一个函数frequencyHeatmap()，就像是一个histogram版本的...在这里，区间中的频度使用热图进行可视化。那么现在，频度热图被称作是密度热图的histogram版本，但这看起来一点都不像histogram。那么可能一个3D的热图在这里更加适合。...下面一节我将会介绍如何在ComplexHeatmap包中集成3D热图功能的。 3D热图的实现首先，我们要能画3D的柱子，这可以通过新函数bar3D()实现。...好了，现在既然我们已经能够画3D的柱子了，为了实现3D的热图，我们可以通过cell_fun或者layer_fun提供的自定义函数来将每一个3D柱子放置在热图的格子上，其中柱子的高度和热图中相应的值对应。...这里我写了一个新函数Heatmap3D()可以直接拿来使用。其用法和Heatmap()几乎完全相同。

2.2K2 0

3D重建总是扭曲、空洞、体素化？来看看这个连续场模型吧

选自arXiv 作者：Jeong Joon Park等机器之心编译机器之心编辑部扭曲、空洞、体素化仍然是很多 3D重建模型的通病，导致视觉效果很不友好。...该研究的贡献包括：使用连续隐式表面进行生成式形状 3D 建模；基于概率自解码器的 3D 形状学习方法；展示了该方法在形状建模和补全上的应用。...举例来说，该模型仅使用 7.4 MB 的内存来表示形状的完整类别（如数千个 3D 椅子模型），这比单个未压缩 512^3 3D 位图内存占用（16.8 MB）的一半还要少。...在训练过程中，我们使用了 Adam 优化器。一旦训练完成，表面将隐式表示 f_θ(x) 的 0 等值面，可以通过光线投射或移动立方体算法可视化。...AtlasNet-Sphere 只能描述拓扑球体，体素/八叉树类方法（也就是 OGN）只能提供 8 个方向法线，AtlasNet 不能提供定向法线。

1.5K1 1

经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场

NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground...从上述过程中可以看出：体密度只和空间位置有关，而颜色则与空间位置以及观察的视角都有关系。渲染（体绘制方法）所谓体绘制就是显示离散三维采样数据集的二维投影技术。...在经过神经网络训练后得到对应位置的RGB和体密度，但是当用实际中用一个相机去对这个场景拍摄时，所得到的2D 图像上的一个像素实际上对应了一条从相机出发的光线上的所有连续空间点的颜色积分，这就需要用到体素渲染算法得到这条射线上所有点的最终渲染颜色...经典体素渲染算法：光线采样+积分体素密度σ(x)可以被近似理解为该位置点的不透明度。...”的多层级体素采样方法，同时优化coarse和fine两个网络。

3.4K2 0

自动驾驶中的三维目标检测综述

基于点云的方法分为基于多视图，体素，点云的方法。基于多视图的方法。...基于体素的方法。这些方法通常将不规则点云转换为紧凑形状的体积表示，以便通过三维卷积神经网络（3D CNN）有效地提取用于3D检测的点特征。...基于点云3D目标检测方法的发展：1）体素网格，2）点云，3）点云+体素混合。 3 基于多模态融合的方法目前，用于自动驾驶的三维目标检测在很大程度上依赖于激光雷达提供信息丰富的周围信息。...2D对象检测绘制为蓝色三角形，BEV对象检测绘制为绿色圆圈，3D对象检测绘制为红色正方形。...此外，我们从表示深度学习的角度将基于点云的方法分为基于多视图、基于体素、基于点和基于点体素的方法，还提供了常用的度量标准、自动驾驶环境下3D对象检测的发展、最新技术的全面比较，以及正在展示的有见地的观察结果

1.7K4 0

深度学习3D合成

一些常用的格式有: 深度图像（Depth images）点云（Point clouds）体素（Voxels）网格（Meshes）深度图像包含场景的深度值，图像帧中的每个像素都有距离摄像头的距离，...点云表示体素（Voxel）或立体像素（volumetric pixel）是空间网格像素到立体网格体素的直接延伸。简单来说，体素只是 3D 空间中的一个像素。...每个体素的相对位置共同定义了立体数据的独特结构。体素可以看作是一个具有固定大小的量化点云。然而，对于 3D 建模来说，体素表示太过稀疏，并且在细节和计算资源之间需要进行权衡，这使得合成更加不可行。...基于图的卷积神经网络提取并利用 2D 图像中的感知特征，通过逐步变形椭球体（ellipsoid）生成 3D 网格，直到达到语义正确和优化的几何形状。...对于像 2D 图像和体素这样的输入格式，首先使用适用于域的编码器对输入进行编码，以检索 transformer 解码器的上下文嵌入（embedding），从而对嵌入序列执行交叉注意力（cross-attention

1.3K2 1

Alpha混合物体的深度排序

这是个有着复杂答案的简单问题: “为什么我的透明物体的绘制顺序不对, 或者有些不见了?” 当绘制一个3D场景时, 对图形进行深度排序是非常重要的, 这样离镜头近才画在远处物体的前面....为了达到好的结果, 大多数游戏是把三种方法结合起来使用的. 深度缓冲深度缓冲简单而有效, 结果也很完美. 但是对于透明的物体它就无能为力了! 这是因为深度缓冲只记录了当前已经绘制的最近像素....它的局限性就是只适用于凸面体. 考虑一下一个简单的凸面体, 如一个球体或立方体. 无论你从哪个角度看, 每个屏幕上的像素都会被覆盖两遍: 一次是物体的前面, 一次是后面....哈哈, 如果每个屏幕上的像素只进行一次判断, 那你就自动得到了一个完美的混合结果, 没有必要排序任何东西. 当然, 大多数的游戏不会只画球体或立方体J 所以只是背面剔除的话不是一个妥善的解决方案....如果你有部分区域透明的纹理(如树叶), 并且图案边缘包含了一些半透明的像素用于反走样, 那你可以使用双pass渲染技术: Pass 1: 绘制不透明部分: alpha混合关闭, alpha测试只接受100%

7482 0

Python绘制真正意义上的3D体素色温图

“ 3D体素(voxel)色温图常用于在三维坐标系下做数据分析和展示,本文从0开始代码演示其绘制实现.” 谷歌搜索结果大致很难令人满意: ?...05 — 绘制体素色温图 fig = plt.figure(figsize=(7, 4.5)) # Make a figure and axes with dimensions as desired....=False,) ax.voxels(xyzvalues, facecolors=colorsvalues, edgecolor=None,shade=False,) #关键函数voxels:用以无缝绘制每个像素格...ax.set_xlabel('X');ax.set_ylabel('Y');ax.set_zlabel('Z') ax.set_title('3D Voxel Map') #新建区域ax1,用以额外绘制...edgecolor=None, with 'hsv' colormap 总结: 本帖详细具体地介绍了python代码实现三维色温图绘制, 大家可以此为基础掌握python语言的基本绘图使用.

4K3 0

Three.js - 走进3D的奇妙世界

1.4 Canvas Canvas是HTML5的画布元素，在使用Canvas时，需要用到Canvas的上下文，可以用2D上下文绘制二维的图像，也可以使用3D上下文绘制三维的图像，其中3D上下文就是指WebGL...常见的材质有如下几种：基础材质：以简单着色方式来绘制几何体的材质，不受光照影响。深度材质：按深度绘制几何体的材质。深度基于相机远近端面，离近端面越近就越白，离远端面越近就越黑。...上图左下角的法线纹理图片的RGB值会影响每个像素片段的曲面法线，从而改变物体的光照效果。使用方式的代码如下： // 纹理 var texture = loader.load( '....模型 Three.JS已经内置了很多常用的几何体，如：球体、立方体、圆柱体等等，但是在实际使用中往往需要用到一些特殊形状的几何体，这时可以使用3D建模软件制作出3D模型，导出obj、json、gltf等格式的文件...上图的椅子是在3D制图软件绘制出来的，chair.mtl是导出的材质文件，chair.obj是导出的几何体文件，使用材质加载器加载材质文件，加载完成后得到材质对象，给几何体加载器设置材质，加载后得到几何体对象

8.4K2 0

基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码

1.2.2定义模板 Henderson[1] 定义了两种类型的模板：抽象为立方基元的复杂形状和细分为多个顶点的立方体。...前者适用于具有多个组件的人造形状，后者适用于表示属0形状，与使用球体或椭球体相比没有优势。...检索到的模板首先进行体素化，并使用3D CNN编码到另一个隐变量xt中。然后，使用上卷积网络将输入图像的隐表示和检索到的模板的隐表示连接起来并解码为定义在体素网格顶点上的FFD场。...网格中的每个像素编码（x，y，z）三维点的坐标； •多视角深度图。后两种表示（以下称为网格表示）非常适合卷积网络，它们也具有计算效率，因为它们只使用二维卷积进行推断。...第一个分支是解码器，它预测大小为H×W（在本例中为32×24）的三通道图像，其中每个像素处的三个值是点的坐标。第二个分支是全连通网络，它预测一个N×3大小的矩阵，每行是一个3D点（N=256）。

1.1K1 0

Three.js - 走进3D的奇妙世界

1.4 Canvas Canvas是HTML5的画布元素，在使用Canvas时，需要用到Canvas的上下文，可以用2D上下文绘制二维的图像，也可以使用3D上下文绘制三维的图像，其中3D上下文就是指WebGL...基础材质：以简单着色方式来绘制几何体的材质，不受光照影响。深度材质：按深度绘制几何体的材质。深度基于相机远近端面，离近端面越近就越白，离远端面越近就越黑。...上图左下角的法线纹理图片的RGB值会影响每个像素片段的曲面法线，从而改变物体的光照效果。使用方式的代码如下： // 纹理 var texture = loader.load( '....模型 Three.JS已经内置了很多常用的几何体，如：球体、立方体、圆柱体等等，但是在实际使用中往往需要用到一些特殊形状的几何体，这时可以使用3D建模软件制作出3D模型，导出obj、json、gltf等格式的文件...上图的椅子是在3D制图软件绘制出来的，chair.mtl是导出的材质文件，chair.obj是导出的几何体文件，使用材质加载器加载材质文件，加载完成后得到材质对象，给几何体加载器设置材质，加载后得到几何体对象

10K4 1

MIT新系统自动设计和打印复杂的机器人执行器

软件首先将执行器设计分解为数百万个三维像素或“体素”，每个像素都可以填充任何材料。然后，它运行数百万次模拟，用不同的材料填充不同的体素。...最终，它落在每个体素中每种材料的最佳位置，以在两个不同的角度生成两个不同的图像。定制的3D打印机通过逐层将正确的材料放入正确的体素中来制造执行器。...除此之外，新的3D打印技术现在可以使用多种材料来创建一种产品。这意味着设计的维度变得非常高。...它基本上执行复杂形式的试错，这有点像重新排列魔方的立方体但是在这种情况下，大约550万个体素被迭代地重新配置以匹配图像并满足测量的角度。最初，系统从属性库中绘制以随机地将不同的材质分配给不同的体素。...但是当执行器倾斜时，光束将照射在未对准的体素上。棕色体素可能会偏离光束，而更清晰的体素可能会移动到光束中，从而产生更轻的色调。该系统使用该技术来对准需要处于平的和成角度图像中的深色和浅色体素列。

7013 0

虚拟在左，真实在右：德国学者用AI合成一亿像素逼真3D图像，可任意旋转

研究人员表示，高效的单像素点光栅化让他们能够实时显示超过 1 亿个像素点的点云场景。一亿个像素点是什么概念？说白了，这些3D图像太逼真了。再看看合成图和原图的对比，简直和拍照没啥区别。...其中，3D 形状的编码形式是非常关键的部分，人们通常会考虑三角形网格、体素网格、隐函数和点云，每种表示法都有各自的优缺点。从左到右，分别是点云、体素、三角网格形式的兔子3D图像。...体素网格常用于容量表示，而隐函数适用于精确描述非线性分析表面（比如a^2+b^2+c^2=1，就是一个单位球面）。...另一方面，点云具有易于使用的优点，因为不必考虑拓扑性质，非常便于作为3D图像合成的中间输出阶段。不必考虑拓扑性质是指，无论是圆环还是球体，其表示形式都是一样的。...它通过使用相机参数将每个点投影到图像空间，将其呈现为单个像素大小的碎片。如果该像素点通过一个测试，它就会在神经网络输出图像中占据一个描述符。所有未被点着色的像素都由从背景颜色填充。

6953 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

记忆中的像素块褪色了吗？用开源的体素编辑器重新做个 3D 的吧！

单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream

Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇

使用matplotlib绘制3D图表

【遥感图像处理】绘制高光谱3D立方体

3D 深度学习中基于体素和基于点云的方法哪种更优？

3D重建算法综述

使用ComplexHeatmap绘制3D热图

3D重建总是扭曲、空洞、体素化？来看看这个连续场模型吧

经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场

自动驾驶中的三维目标检测综述

深度学习3D合成

Alpha混合物体的深度排序

Python绘制真正意义上的3D体素色温图

Three.js - 走进3D的奇妙世界

基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码

Three.js - 走进3D的奇妙世界

MIT新系统自动设计和打印复杂的机器人执行器

虚拟在左，真实在右：德国学者用AI合成一亿像素逼真3D图像，可任意旋转

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐