3D点:非齐次坐标x(x,y,z) (x表示向量矢量) 齐次坐标:x~=(x~,y~,z~,w~)=w~(x,y,z,1)=w~x~         增广矢量:x—=(x,y,z,1) w~=0时,齐次点称作理想点或无穷远点. 3D平移:   非齐次坐标:x'=x+t  即 x'=[I t]x     I是3*3的单位矩阵 齐次坐标: x—’=[I t; 0 1]x—       两个自由度t1,t2,t3 3D平移保持方向一致. 3D旋转+平移:(3D刚体运动,3D欧式变换) 非齐次坐标:x'…

原文作者:Jake Simpson译者: 向海Email:GameWorldChina@myway.com ------------------------------------------------------------第1部分: 游戏引擎介绍, 渲染和构造3D世界 介绍 自Doom游戏时代以来我们已经走了很远. DOOM不只是一款伟大的游戏,它同时也开创了一种新的游戏编程模式: 游戏 "引擎". 这种模块化,可伸缩和扩展的设计观念可以让游戏玩家和程序设计者深入到游戏核心,用新…

最近在看游戏导航源码,但是看了几天感觉看不懂.里面全是一些几何运算,以及一些关于3d方面的知识.发现自己缺少3d这方面的知识,正好也想研究一下3d游戏开发的基本原理,于是决定买本书看看了,后来在opengl和directx要选择一个,感觉directX是微软的,就选了directx. 必备的数学知识 3D空间中的向量 几何学中一个有向线段表示,向量两个重要属性:长度.方向 向量不含有位置信息,如果向量的长度和方向相等即相等  . 左手直角坐标系和右手直角坐标系:左手直角坐标系z轴正方向穿进纸面,…

作者:i_dovelemon 来源:CSDN 日期:2014 / 9 / 28 主题:World Transform, View Transform , Projection Transform 引言 在3D图形学中.基本几何变换是一个很重要的操作.可以说,整个3D图形可以有效的显示,就是因为几个很重要的基础3D变换贡献的.在前面的文章中,向大家承诺了,要具体的解说在3D图形学中的三个主要的坐标变换.今天,就来像大家讲述.DirectX是怎样进行变换. 变换的目的 在我们解说详细的变换工作之前,…

作者:Longway Date:2020-04-25 来源:单图像三维重建.2D到3D风格迁移和3D DeepDream 项目网址:http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html 代码网址:https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer 论文名称:Neural 3D Mesh Renderer(CVPR2018) 概述 对于二维图像背后的三维世界建模,哪一种三维表示最合适?现在常…

3D重建算法原理 三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题.早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型.但是,受限于输入的数据,重建出的三维模型通常不够完整,而且真实感较低.随着各种面向普通消费者的深度相机(depth camera)的出现,基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展.以微软的Kinect,华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉,体积适当,操作方便,并且易于研究者…

3D车道线检测:Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要 提出了一种广义的.可扩展的方法,称为Gen-LaneNet,用于从单个图像中检测3D车道.该方法受到最新最先进的3D LaneNet的启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码.特征空间变换和3D车道预测.这个设计方案复杂度为G…

跟紧工作需求学习,于是抽了点时间看了看用于2D3D转换的矩阵内容. 矩阵在3D数学中,可以用来描述两个坐标系间 的关系,通过定义的运算能够把一个坐标系中的向量转换到另一个坐标系中.在线性代数中,矩阵就是以行和列形式组织的,向量是标量的数组,矩阵是向量的数组. 一般来说,方阵能够描述任意线性变换.线性变换保留了直线和平行线,但是原点没有移动.线性变换保留直线的同时,其他的几何性质如长度.角度.面积和体积可能在变换中发生了改变.线性变换可能"拉伸",但不会"弯折".&q…

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L…

摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么…