使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。...Wolfram技术包括数千个内置功能以及有关许多主题的精选数据，可让您： •设计软件程序以进行保留边缘的平滑、去噪、锐化和其他增强功能 •以2D或3D形式显示断层扫描数据，例如CT和MRI扫描 •剖切3D...Wolfram语言包括用于计算、建模、可视化、开发和部署的数千个内置函数» 医学成像的特定功能： •高效、强大的可编程性，可用于图像的批处理，解释专有数据格式，快速制作新图像处理算法的原型等» •用于识别形状和区域的二进制...3D图像或数据集的图像处理算法的高效实现» •内置3D立体渲染引擎» •先进的线性和非线性图像处理滤波器，可进行平滑、锐化、消除噪声等功能» •数千种内置功能可处理数字图像强度和色彩数据» •微积分和线性代数函数可解决微分几何问题...2D和3D立体图像» •支持使用CUDA或OpenCL进行GPU计算，包括用于像素运算、形态运算符以及图像卷积和滤波的内置函数 •离散或连续高性能小波分析，可在任何维度进行阈值化和可视化» •直方图，阵列图和列表密度图以可视化图像数据
优点：利用单一数据源打破 2D 和 3D 之间的障碍，将基于模型的定义的优点与 2D 工程图的易用性相结合。...•通过直接在 3D 模型上定义设计要求，减少差异并直观地工作。•通过在 3D 和 2D 之间无缝地共享注解，在创建 2D 工程图时消除代价高昂的错误，并保持产品定义同步。...04 网状曲面化 | 3D Sculptor优点：使用熟悉的 CAD 操作创建您自己的细分曲面，然后使用直观的细分工具套件优化曲面。不需要图元形状。•使用熟悉的 CAD 操作创建细分曲面。...05 3D 打印和嵌套优化 | 3D Creator优点：利用自动优化和嵌套，降低材料成本，充分利用您的 3D 打印机，并创建最高效的布局。•为 3D 打印装配体自动创建和优化零部件布局。...•在 3D 打印机构建板中以嵌套阵列方式自动排列零部件。
类型： Unity提供了多种类型的Collider 2D，包括： Box Collider 2D：矩形形状的碰撞器，非常高效且适用于可交互的形状。...启用或禁用Simulated属性：使用Simulated属性可以更高效地启用或禁用Rigidbody 2D及其附带的Collider 2D和Joint 2D组件与物理模拟的交互。...3D平面发生碰撞。...为此，你需要使用Polygon Collider 2D。你可以通过点击编辑器中的“Edit Collider”按钮来调整碰撞器的形状。...针对不同类型的碰撞器（Box, Circle, Polygon, Edge），Unity提供了以下特定的优化或调整建议： Box Collider： 使用盒子形状的碰撞器可以减少计算量，因为它们的形状简单且容易处理
该研究设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示，无需中间表示和任务，端到端地实现从单个图像到 3D 人体网格的生成。 多年以来，如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题。...研究者提出不同的方法，试图部分或者联合地解决此问题。本文将介绍一种端到端的方法，使用 CNN 直接从单个彩色图像重建完整的 3D 人体几何。...该领域的早期研究使用迭代优化方法从 2D 图像估计人体姿势和形状信息，一般通过不断优化估计的 3D 人体模型来拟合一些 2D 的观测结果，比如 2D 关键点 [4] 或者轮廓 [11]。...它能够把 2D 图像中的完整人体编码为姿势和形状信息，无需依赖任何参数化的人体模型。 把 3D 人体估计的复杂度从两步降到了一步。...在本文中，我们提出使用卷积神经网络（CNN），直接从单个彩色图像得到 3D 人体网格。我们设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示，可以通过编码器-解码器结构的神经网络学习获得。
3D感知生成模型可以显式控制视点，同时在图像合成过程中保持3D一致性。它们展示了在无监督情况下从一组无约束的2D图像中学习3D形状的巨大潜力。...由于通过这种着色处理的图像外观强烈依赖于曲面法线，因此与早期的着色不可知生成模型相比，不准确的3D形状表示将更清晰地显示出来。...从2D图像进行无监督的3D形状学习 ShadeGAN涉及无监督方法，即从无约束单目视图2D图像中学习3D物体形状。...虽然一些方法使用外部3D形状模板或2D关键点作为弱监督，但本文考虑了更有难度的设置——只有2D图像是可用的。...在实验中，一个简单且手动调整的先验分布也可以产生合理结果。由于等式（4）中的漫反射项 导致着色过程对法线方向敏感，该多重照明约束将使模型正则化，学习产生自然着色的更精确3D形状。
我们首先使用一种现成的工具重建人物的3D几何形状，然后使用2D单一图像的人物重定位方法生成输入图像的背景，以确保完成的视图与输入视图一致。...我们的贡献包括： 我们首次证明，用于一般图像合成的2D扩散模型可以用于从单一图像中进行3D纹理人类数字化。 我们的方法通过使用法线图和轮廓图来指导扩散模型，保留了底层3D结构的形状和结构细节。...另一方面，仅使用轮廓图保留了人体形状，但没有网格的结构细节。为了最好地引导修补模型符合底层的3D几何结构，我们建议同时使用法线图和轮廓图，如图所示。...这可能限制了方法的适用性，因为它在处理不同姿势和形状的人体时可能会遇到挑战。 基于训练数据的通用性： 方法通常使用现成的3D形状重建方法和人体重新调整方法，这些方法在训练时使用了3D地面实况数据。...结论 我们介绍了一种简单而高效的方法，可以从单张图像中生成具有完整纹理的3D人体网格。
体积 CNN： [28,17,18]是在体素化形状上应用 3D卷积神经网络的先驱。然而，由于 3D卷积的数据稀疏性和计算成本，体积表示受到其分辨率的限制。...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]。...但是，将它们扩展到场景理解或其他 3D 任务，如点分类和形状完成是不容易的。频谱 CNN：一些最新的文章[4,16]在网格上使用频谱 CNN。...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。...我们可以轻松地训练一个支持分类的全局形状特征的 SVM 或多层感知器分类器。但是，点分割需要结合局部和全局的知识。我们可以通过简单但高效的方式实现这一目标。
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出，其能够将 2D 图像转 3D 模型，可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。...多层感知机（MLP）表征的函数可以用作神经图形基元，并已经被证明可以满足需求，比如形状表征和辐射场。...这些超参数的典型值如下表 1 所示： 多分辨率哈希编码的显著特征在于独立于任务的自适应性和高效性。 首先来看自适应性。英伟达将一串网格映射到相应的固定大小的特征向量阵列。...低分辨率下，网格点与阵列条目呈现 1:1 映射；高分辨率下，阵列被当作哈希表，并使用空间哈希函数进行索引，其中多个网格点为每个阵列条目提供别名。...这可以很好地映射到现代 GPU 上，避免了执行分歧和树遍历中固有的指针雕镂（pointer-chasing）。所有分辨率下的哈希表都可以并行地查询。
在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。 ?...无法测量形状 2D传感器不支持与形状相关的测量。 例如，2D传感器不能够测量诸如物体平面度，表面角度，部分体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分。...结合2D和3D技术 3D视觉通过添加描述形状的第二层数据来建立在2D的成熟功能上，这对于设计高度可靠的测量系统至关重要。...3D视觉的好处 更丰富的数据采集 3D视觉可以测量产生2D系统不能的形状信息。 因此，可以测量与形状相关的特征，例如物体平直度，表面角度和体积。...盲人机器人仅限于执行重复和结构化的任务。 3D机器视觉使机器人能够感知其物理环境的变化，并相应地进行调整，从而在基本应用中提高了灵活性，实用性和速度，例如拾放。 为什么选择3D机器视觉?
vectric aspire 10是一款非常专业的3d浮雕模型设计软件，为CNC铣床上创建和切割零件提供了强大直观的解决方案，凭借其独特的3D组件建模、完善的2D设计、编辑工具集让你可以轻松使用现有2D...数据或导入的3D模型，甚至能够从头开始创建自己的2D和3D零件。...3、在2D视图中动态设置矩形角半径 我们极大地改进了创建圆角内部和外部拐角的方式，使您可以在2D视图中动态设置拐角的半径，从而可以直观地设置外部或内部拐角的半径。...现在，可以更轻松地调整剪切边界并更改模型的剪切方式。我们添加了三个选项，使您可以“应用”，“更新”和“删除”裁剪效果，从而使其更直观，更轻松地更新对裁剪后的矢量边界的更改。...13、工具路径选项卡自动放置 10.5看到了对纵断面工具路径中自动选项卡放置的一些很好的增强。默认情况下，将放置标签以避开拐角和弯曲区域，从而最大程度地减少了手动调整的需要。
在实际操作中，扬声器会发出一串啾啾声，声音以一定角度弹到附近的墙壁上，然后撞到另一面墙上的隐藏物体：一张字母 H 形状的海报板。...然后，科学家们一点一点地移动设备，每次都发出更多的声音，最后声音以同样的方式反弹回麦克风。 ? 2D 声学 NLOS 扫描系统的可视化。...上图只是一个「隐藏物体」的图像重建结果，那么如果有多个隐藏物体，系统也能够很好地执行图像重建吗？ 答案是：YES！ 下图展示了该系统对 4 个隐藏物体的图像重建结果： ?...从一系列扬声器和麦克风的位置捕捉这些测量值，用于重建隐藏物体的 3D 几何形状（右下）。 ? 图 2：场景几何和测量值捕获示意图。声阵列发出声信号，该声信号通过墙壁反射到隐藏物体，然后反射回来。...共焦测量能够对隐藏物体的 3D 几何形状进行高效的重建，但是在更常见的非共焦测量情况下如何进行高效重建呢？ 研究者首先调整非共焦测量，使其模拟共焦采样网格捕捉到的共焦测量。
所有阵列必须具有相同的类型，目的地除外，以及相同的大小（或ROI大小）。 CompareHist，比较两个直方图.....FitEllipse，适合围绕一组2D点的椭圆形 FitLine（IInputArray，IOutputArray，DistType，Double，Double，Double），适用于2D或3D点集...ReprojectImageTo3D，将1通道视差图转换为3通道图像，3D表面。 调整大小，调整图像src的大小或达到指定的大小。...必须指定3D对象点及其对应的2D投影的坐标。该功能还可以最大限度地减少背投影误差。...必须指定3D对象点及其对应的2D投影的坐标。此功能还可以最大限度地减少背投影误差。 SolvePnPRansac，使用RANSAC方案从3D-2D点对应查找对象姿势。
Adobe After Effects软件可以帮助您高效且精确地创建无数种引人注目的动态图形和震撼人心的视觉效果。...利用与其他Adobe软件无与伦比的紧密集成和高度灵活的2D和3D合成，以及数百种预设的效果和动画，为您的电影、视频、DVD和Macromedia Flash作品增添令人耳目一新的效果。...色彩校正：AE软件可以对视频进行色彩校正、调整亮度、对比度、饱和度等，使视频效果更加生动。3D合成：AE软件可以进行3D合成，可以将3D模型、粒子等素材合成到视频中，制作出更加逼真的效果。...Adobe After Effects软件高效且精确地创建无数种引人注目的动态图形和震撼人心的视觉效果。...利用与其他Adobe软件无与伦比的紧密集成和高度灵活的2D和3D合成，以及数百种预设的效果和动画，为您的电影、视频、DVD和Macromedia Flash作品增添令人耳目一新的效果。
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。...reshape() 函数调用一个数组时需要一个参数，这是一个定义数组新形状的元组。我们不能通过任何数字元组，重新调整必须均匀地重新组织数组中的数据。...data= data.reshape((1,10,1)) 一旦重新调整，我们就可以输出阵列的新形状。...]) data= data.reshape((1,10,1)) print(data.shape) 运行该示例打印单个示例的新3D形状。...3D形状。
以前的研究已经成功地采用胶囊网络将digits和面部分解为部件，以无监督的方式研究神经网络中类似的感知机制。然而，它们的描述仅限于2D空间，限制了它们模仿人类固有的3D感知能力。...为实现这一目标，引入了NeuralField-LDM，一种能够生成复杂3D环境的生成模型。 利用了已成功应用于高效高质量2D内容创建的潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。...为了实现交互式生成，方法支持各种可以方便地由人类提供的输入方式，包括图像、文本、部分观察到的形状以及这些的组合，还可以调整每个输入的强度。...尽管方法只涉及形状，但还展示了一种利用大规模文本到图像模型对生成的形状进行纹理的高效方法。...具体来说，根据渲染的2D图像，从CLIP词汇表中检索相关单词，并使用模板构建伪描述。构建的描述文本为生成的3D形状提供了高级语义监督。
近日，该团队又提出了通过单目视频的时间对应关系来学习可变形 3D 对象，并且可用于野外环境。 从 2D 图像中学习 3D 可变形对象是一个极其困难的问题，传统方法依赖于显式监督，如关键点和模板。...近日，牛津大学 VGG 团队的研究者提出了一种全新方法 DOVE（Deformable Objects from Videos），该方法可以在没有显式关键点或模板形状的情况下高效地学习可变形 3D 对象...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.10844.pdf 论文主页：https://dove3d.github.io/ DOVE 方法仅使用鸟类的 2D 图像即可预测 3D 标准形状...不同于现有方法的是，DOVE 方法不需要关键点、视点或模板形状等显式监督，仅依赖视频中固有的时态信息即可学习更多关于对象的几何形状。 DOVE 方法也能够高效地创建和绘制对象 3D 表示的动画。...该研究不需要显示 3D、视点或者关键点信息进行监督，仅从单目训练视频中重建准确的 3D 形状。
TFRecord 是一种二进制格式，用于高效编码tf.Example protos 的长序列 。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。...如果您要导出 2D 或 3D 阵列（例如图像补丁），那么您将在解析时指定补丁的形状，例如shape=[16, 16]16x16 像素补丁。...默认值：1 GiB defaultValue 在部分或完全屏蔽的像素的每个波段中设置的值，以及在由阵列波段制成的输出 3D 特征中的每个值设置的值，其中源像素的阵列长度小于特征值的深度（即，对应特征深度为...3 的阵列带中长度为 2 的阵列像素的索引 3 处的值）。...数组将被截断，或用默认值填充以适应指定的形状。对于每个阵列波段，这必须有一个相应的条目。 数组[]。
它是实现 3D 模型的重要组成部分之一，可以定义模型的形状和结构。 Mesh Filter 可以将网格数据应用到 3D 模型上，从而定义模型的形状和结构。...4.Text Mesh 官方手册地址：Text Mesh 用于将文本转换为 3D 网格，以便进行高效的渲染和交互。...Text Mesh 可以用来渲染各种文本内容，例如游戏中的标签、计分板、物品名称等等。它能够将文本转换为 3D 网格，并使用 GPU 进行加速渲染，从而能够高效地处理大量文本内容。...Capsule Collider 组件提供了许多属性，例如半径、高度、方向等，可以用来调整碰撞体的形状和大小，以便更好地适应不同类型的物体。...对于规则形状的游戏对象，例如立方体、球体等，使用更简单的碰撞体，例如 Box Collider、Sphere Collider 等，可能更加高效。
此外，它们一定是水密的网格，并且可以轻松地被参数化。该研究还表明，BSP-Net 的重构质量可以媲美 SOTA 方法，且它使用的 primitive 要少得多。...之所以避免使用 C^*，是因为在 TensorFlow 1 中的算子实现内存不够高效。 为了促进学习，研究者通过使用（加权）求和来将梯度分配给所有的 convex： ?...2D 形状自编码 为了说明 BSP-Net 效果如何，研究者构建了一个 2D 合成数据集。他们在几个 64 × 64 的图像上分别放置了一个菱形、一个十字以及一个空心菱形，如图 4(a)所示。...在第一阶段的训练之后，该研究的网络已经实现了良好的近似 S^+ 重建，但是，通过查看 S^∗，研究者发现他们推断的输出还存在一些缺点。在第二阶段进行了调整之后，该研究的网络实现了近乎完美的重构。...3D 形状自编码 对于 3D 形状的自编码，研究者将 BSP-Net 与其他一些 shape decomposition 网络进行了比较，包括 Volumetric Primitives（VP）、Super
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