，其支持2D和3D中的特征提取，在2.0版开始，pyradiomics还实现了基于voxel-based体素的提取，但提取需要时间较长，输出为由参数映射的SimpleITK图像，而不是针对每个特征的float...字典中的每个键值对代表一个启用的特征类，其中特征类名称为键，而启用的特征名称列表为值。如果值为None或空列表，则启用该特征类中的所有特征。...getUniformityFeatureValue（）：均匀度，是每个强度值的平方和的量度。这是图像阵列均匀性的一种度量，其中更大的均匀性意味着更大的均匀性或较小的离散强度值范围。 ?...2）Shape-based（3D）（16fetures）基于3D形状 getMeshSurfaceFeatureValue（）：网格表面，由三角形网格定义，计算ROI的表面。...3）Shape-based（2D）（10features）基于2D形状 getMeshVolumeFeatureValue（）：网格体积，由影像RIO的三角形网格计算得到。
Dct，执行1D或2D浮点数组的向前或反向变换。 脱色，将彩色图像转换为灰度图像。这是一个基本的数字打印工具，风格化的黑白照片渲染，以及许多单通道图像处理应用。...意思是，为每个通道独立计算阵列元素的平均值M：N = sumI mask（I）！= 0 Mc = 1 / N * sumI，mask（I）！...PerspectiveTransform（IInputArray，IOutputArray，IInputArray）将src的每个元素（通过将其视为2D或3D向量）转换为以下方式：（x，y，z） – >...SVBackSubst，执行奇异值返回替换 SVDecomp将矩阵A分解为对角矩阵和两个正交矩阵的乘积：A = U * W * VT其中W是可以被编码为奇异值的1D向量和U和V的奇异值的对角矩阵。...在将图像传递给函数之前，用户必须大致概述图像标记中所需的区域，其中正（> 0）索引，即每个区域被表示为具有像素值1,2,3等的一个或多个连接分量。这些分量将是未来图像区域的“种子”。
多视图 CNN[23,18] 试图将 3D 点云或形状呈现为 2D 图像，然后应用 2D 转换网将其分类。 通过精心设计的图像 CNN，这种方法在形状分类和检索任务上取得了主导性能[21]。...点云表示为一组 3D 点{P i | i = 1， ...， n}, 其中每个点 P i 是其（x，y， z）坐标加上诸如颜色，法线等的额外特征通道的向量。...它具有三个主要属性： 01 无序 与图像中的像素阵列或体积网格中的体素阵列不同，点云是一组没有特定顺序的点。...一个自然的解决方案是在提取特征之前将所有输入集合对准到规范空间。 Jaderberg 等人[9]引入了空间变换器的思想，通过采样和插值来对齐 2D 图像，通过在 GPU 上实现的专门定制的图层来实现。...因此，为我们的 softmax 训练损失增加一个正则化术语。我们约束特征变换矩阵接近正交矩阵： ? 其中 A 是由迷你网络预测的特征对齐矩阵。正交变换不会丢失输入中的信息，因此是理想的。
对于每个有效的3D到2D对应关系pi↔uik， ? 其中λi是比例因子，R和t是定义相机姿态的旋转矩阵和平移矢量。因为R是旋转，所以它同样只有三个自由度和t，总共为6。 ?...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，并针对分割蒙版中的每个网格单元，将像元中心x，y和位移dx，dy记录到投影的角。然后，本文从遮罩内的200个随机采样的网格单元中获取结果对应关系。...本文在20K合成训练图像上以300个纪元训练了gθ，批处理大小为32，使用Adam优化器的学习率为1e-4。在训练期间，本文随机添加方差σ在[0,15]范围内的2D噪声，并创建0％到30％的异常值。...然后，本文从带纹理的3D网格为每种对象类型生成10K渲染图像。...本文使用提供的3D网格模型并根据数据集的姿态统计信息为21个对象中的每一个渲染10K图像。
世界坐标中的3D点和图像中的像素点具有以下等式映射关系。其中P是相机投影矩阵。 ? ? ? 项目的主要内容 整个项目可以分为三个主要步骤： 创建一个虚拟相机。...创建一个3D表面，即镜子（左），在虚拟相机中捕获平面以获取相应的2D点，使用获得的2D点将基于网格的变形应用于图像，从而产生类似于滑稽镜子的效果。...那么，我们如何用这个虚拟相机捕捉图像呢？ 首先，我们假设原始图像或视频帧是3D平面。当然，我们知道场景实际上不是3D平面，但是我们没有图像中每个像素的深度信息。因此，我们仅假设场景为平面。...我们需要做的就是捕获（投影），首先将原始图像（或视频帧）表示为虚拟相机中的3D平面，然后使用投影矩阵将该平面上的每个点投影到虚拟相机的图像平面上。...现在可以将投影的2D点用于基于网格的重新映射。这是创建哈哈镜镜面效果的最后一步。 图像重映射 重映射基本上是通过将输入图像的每个像素从其原始位置移动到由重映射功能定义的新位置来生成新图像。
右图的灵感来自图6（Fey等人，CVPR，2018） 当我们在图像上训练神经网络或Convnet时，潜意识里我们在图上就已经将图像定义成了一个规则的2D网格，如下图所示。...图6：规则的2D和3D网格的例子。图像在2D网格上的表现，视频在3D网格上的表现。 考虑到这是个4×4的规则网格，我们可以简单地看看2D卷积是如何工作的，就可以理解为什么很难将算子转换成图。...在每个位置，计算网格上值之间的点积(表示为X)和滤波器的值W：X₁W₁+X₂W₂+…+X₉W₉，并将结果存储在输出图像中。在我们的可视化过程中，改变节点在滑动过程中的颜色，以匹配网格中节点的颜色。...在上面的例子中，点积将一个3×3矩阵概括为单个值。另一个例子是在Convnet中进行数据汇总。...考虑到我们的图术语，这个规则的28×28网格将是我们的图G，因此这个网格中的每个单元都是一个节点，节点特征是一个实际的图像X，也就是说每个节点只有一个特征，像素强度从0(黑色)到1(白色)。
(b) 对于2D表示，分子图可以被表示为两个矩阵，即邻接矩阵和特征矩阵。右边的分子图像(由RDKit生成)是另一种2D表示形式。...3 深度学习方法 根据表示分子的形式不同，作者将深度学习分为8类： 基于序列的方法 基于图(graph)的方法 基于图像(image)的方法 基于3D图(3D graph)的方法 基于3D网格(3D...前者通过在空域中使用特定的消息传递规则收集相邻节点的信息来更新每个节点的特征。后者通过对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，将图数据转换为谱域提取特征。...3.5 基于3D网格的方法 3D网格是另一种使用分子几何数据的表示方法，它将每个原子放置在一个或多个网格中。...3D CNN是3D网格数据的最佳选择；因此，为3D CNN创建一个功能更强大、信息更丰富的网格可以提高分子性质预测的性能。
1.1基于参数化的三维重建 与直接使用三角形网格不同，我们可以将三维形状X的表面表示为映射ζ：D→R3，其中D是正则参数化域。然后，3D重建过程的目标是从输入I中恢复形状函数ζ。...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。...为了克服这一限制，提出了三种模型表示方法： •点集表示将点云视为大小为N×3的矩阵； •一个或多个尺寸为H×W×3的三通道网格。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。...每个像素处的三个值是一个点的坐标。 •随后的每个块获取其先前块的输出，并进一步将其编码和解码为大小为H×W的3通道图像。 •最后一个块是编码器，与前一个块类型相同，然后是由两个分支组成的预测器。...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）。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。...该程序使用每个对象上的多个材质显示一个立方体和一个金字塔。以下是显示结果： image.png 还有另一种方法可以将不同的颜色分配给Mesh对象的每个面：可以将颜色存储为几何中面对象的属性。...有几种方法可以将颜色分配给网格中的面。一是简单地将每个面设置为不同的纯色。每个面对象都有一个color属性，可用于实现此想法。color属性的值是THREE.Color类型的对象，代表整个面的颜色。...参数化曲线由包含一个数字变量t的函数定义。该函数返回的值为THREE.Vector2或THREE.Vector3，分别用于2D曲线和3D曲线。...将图像映射到网格所需的纹理坐标是网格几何体的一部分。标准网格几何形状，如THREE.SphereGeometry已经定义了纹理坐标。
为了直观地显示外观，让我们在Godot徽标上覆盖一个网格： 该网格上的每个点都是通过将基本向量相加而获得的。右下角是X + Y，而右上角是X-Y。...这一切在3D中如何运作？ 转换矩阵的一大优点是它们在2D和3D转换之间的工作原理非常相似。...上面用于2D的所有代码和公式在3D中的工作方式相同，但有3个例外：添加了第三个轴，每个轴均为Vector3类型，并且Godot将基准与Transform分开存储，因为数学可以变得复杂，将其分开是有意义的...v=rHLEWRxRGiM 表示3D旋转（高级） 2D和3D转换矩阵之间的最大区别在于，如何在没有基向量的情况下自己表示旋转。 使用2D，我们有一个简单的方法（atan2）在转换矩阵和角度之间切换。...在3D中，我们不能简单地将旋转表示为一个数字。有一种称为欧拉角的东西，可以将旋转表示为一组3个数字，但是，它们是有限的，除了琐碎的情况外，它不是很有用。
GPU ≠ WebGL ≠ 2D WebGL 是浏览器上的 OpenGL 需要一定计算机图形学基础和线性代数基础 # Modern Graphics System 光栅（Raster）...：几乎所有的现代图形系统都是基于光栅来绘制图形的，光栅就是指构成图像的像素阵列。...像素（Pixel）：一个像素对应图像上的一个点，它通常保存图像上的某个具体位置的颜色等信息。 帧缓存（Frame Buffer）：在绘图过程中，像素信息被存放于帧缓存中，帧缓存是一块内存地址。...三角剖分 可以使用 Earcut 库进行三角剖分 # 3D Meshing 一般来说，3D 的模型是在设计软件里先设计好再导出，而不是像 2D 一样实时计算 # Transform # 3D Matrix...3D 标准模型的四个齐次矩阵（mat4） 投影矩阵 Projection Matrix 模型矩阵 Model Matrix 视图矩阵 View Matrix 法向量矩阵 Normal
该算法利用预训练的2D扩散模型对单个3D表示进行评估，例如NeRF [6]，从而对其进行优化，以确保来自任何摄像机视角的渲染图像与给定文本保持较高的一致性。...虽然text-to-3D的生成通过利用预训练的text-to-2D的扩散模型已经取得了重大进展，但是2D图像和3D资产之间仍存在很大的领域差距。这种区别在图1中清楚地展示出来。...但是，考虑到渲染的3D对象掩码中的每个元素都是0或1的二进制值，因此将注意力图与渲染的3D对象的掩码直接对齐不是最佳的。...图7 X-Dreamer的消融研究 有无AMA损失的注意力图比较 引入AMA损失的目的是将去噪过程中的注意力引导到前景对象。这个是通过将SD的注意力图与3D对象的渲染掩码对齐来实现的。...为了实现这一点，论文首先提出了CG-LoRA，这是一个将3D相关信息（包括方向感知文本和相机参数）合并到预训练的Stable Diffusion（SD）模型中的模块。
大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道， 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云，无处不在...3D点云应用深度学习面临的挑战。首先在神经网络上面临的挑战： （1）非结构化数据（无网格）：点云是分布在空间中的XYZ点。 没有结构化的网格来帮助CNN滤波器。...（3）点云数量上的变化：在图像中，像素的数量是一个给定的常数，取决于相机。 然而，点云的数量可能会有很大的变化，这取决于各种传感器。...在点云上应用深度学习的直接方法是将数据转换为体积表示。 例如体素网格。...这为每个点云提供了一个1 x 1024的全局特征，这些特征点被送入非线性分类器。利用他们称为T-net的“迷你网络”解决了旋转问题。它学习了点（3 x 3）和中级特征（64 x 64）上的变换矩阵。
1.简介 3D数据对于自动驾驶汽车，自动驾驶机器人，虚拟现实和增强现实至关重要。与以像素阵列表示的2D图像不同，它可以表示为多边形网格，体积像素网格，点云等。 ?...图像来自：从PyTorch中的单个2D图像创建3D模型 在当今的计算机视觉和机器学习中，90％的进展仅涉及二维图像。...CNN适用于图像。可以将它们用于3D吗？ 想法：将2D卷积泛化为常规3D网格 ? 图片来自：arxiv 这实际上有效。...顶点只是3D空间中的点，每个三角形由3个顶点索引组成。 将需要一个函数来读取.off文件： def read_off(file): if 'OFF' !...在这种情况下，具有共享权重的MLP只是1维卷积，内核大小为1。 为了确保变换的不变性，将T-Net预测的3x3变换矩阵应用于输入点的坐标。有趣的是，无法通过3维矩阵在3D空间中对翻译进行编码。
虽然有许多方法从单个图像估计三维关节的位置，这里本文关注的方法是提取一个完整的三维身体网格（mesh）。 4. 本文方法 下面介绍SMPL-X模型，以及SMPL-X模型拟合单张RGB图像的方法。...) ，其中 \mathcal{J} 为一个稀疏线性回归器，从网格顶点回归三维关节位置。...对于数据项，使用重投影损失来最小化估计的2D关节点 和SMPL-X每个3D关键点 的2D投影的加权鲁棒距离，其中 θ 是沿着运动学变换关节的函数。...数据项的表达式为： 其中 表示具有固有摄像机参数 的3D到2D投影，OpenPose提供在同一图像上的身体、手、脸和脚的关键点。...上述公式（4）中 是自编码网络的隐藏空间， 为每个关节 旋转矩阵作为网络输入和 代表的输出是一个形状相似矩阵。
DETR3D从多个相机图像中提取2D特征，使用3D对象查询的稀疏集来索引这些2D特征。使用相机变换矩阵将3D位置链接到多视图图像。...模型结构 DETR3D架构的输入是一组投影矩阵（内参和相对外参的组合）和已知的相机收集的RGB图像，为场景中的物体输出一组3D边界框参数。...DETR3D将3D信息合并到中间计算中，而不是在图像平面上执行纯粹的2D计算 DETR3D不估计密集的三维场景几何，避免相关的重建误差 DETR3D避免了NMS等后处理步骤 如上图所示，DETR3D...使用一个新的集合预测模块来解决这些问题，该模块通过在2D和3D计算之间交替来连接2D特征提取和3D边界框预测。...这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头，以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始，这些查询是从数据中学习的。
现有的3D深度学习模型主要以体素网格、点云、图和2D图像来处理点云。在本节中，我们将详细分析这些模型的框架、属性和问题。...整个网络为一个可微MLP网络，最后一层是softmax。输出是视点类别的概率，它对应于每个输入图像的预定义的离散视点。这些可能性由选定的目标姿态进行优化。...这三个矩阵用于生成相似度矩阵、置信图和语义分割映射。 （2）基于体素的网络：在基于体素的网络中，点云首先被体素化为网格，然后从这些网格中学习特征。最后构建深度网络，将这些特征映射到分割掩膜。...总的来说，在这个范例中有两种数据表示方法：一种直接从点云来检测和定位3D目标；另一种是将3D点转换为规则网格，如体素网格或鸟视图图像以及前视图，然后利用2D探测器的结构从图像中提取目标，最后将2D检测结果反投影到...为简单起见，体素化网格用长度、宽度、高度和通道4D阵列表示，用一个通道的二进制值表示相应网格中点的观测状态。Zhou等人使用预定以的距离沿XYZ坐标对3D点云进行体素化，并将每个网格中的点分组。
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