线纹理的代码非常简单,但是我们有必要在这之前首先了解它们背后的实现原理. 深度纹理实际上就是一张渲染纹理,只不过它里面存储的像素值不是颜色值而是一个高精度的深度值.由于被存储在一张纹理中,深度纹理里的深度值范围是[0,1],而且通常是非线性分布的.那么,这些深度值是从哪里得到的呢?总体来说,这些深度值来自于顶点变换后得到的归一化的设备坐标(Normalized Device Coordinates, NDC).一个模型要想最终被绘制在屏幕上,需要把它的顶点从模型空间变换到齐次裁剪坐标系下,这是通…

分为三个地方讲解. NDC(Normalize Device Coordinates)归一化的设备坐标 NDC坐标是世界空间坐标通过MVP变换之后再进行归一化得到的坐标.只需要再一步变换就能得到屏幕空间坐标.顺便提一下因为已经归一化了,如果需要从NDC坐标还原成世界坐标,需要注意最后除w分量. 何为线性何为非线性 正交投影得到的深度是线性的,而透视投影得到深度是非线性的. 所谓线性,就是指变化曲线的一阶导数为常量,也就是说变化量是恒定的.既然变换是恒定的,即深度z的采样点在[-1,]1之间均匀分…

写在前面 写这篇的目的是为了总结我长期以来的混乱.虽然题目是"法线纹理的实现细节",但其实我想讲的是如何在shader中编程正确使用法线进行光照计算.这里面最让人头大的就是各种矩阵运算和坐标系之间的转换,很容易因为坐标系错误而造成光照结果的错误. 我们将要讨论以下几个问题: 为什么法线纹理通常都是偏蓝色的? 在Unity里,法线纹理是需要把"Texture Type"设置成"Normal Map"才能正确显示,为什么? 把"Textur…

目前最好的高动态范围(HDR)成像方法通常是先利用光流将输入图像对齐,随后再合成 HDR 图像.然而由于输入图像存在遮挡和较大运动,这种方法生成的图像仍然有很多缺陷.最近,腾讯优图和香港科技大学的研究者提出了一种基于深度学习的非光流 HDR 成像方法,能够克服动态场景下的大范围前景运动. 论文:Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.08937 摘要…

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net…

前情提要: 讲求基本算法 Unity3d 基于物理渲染Physically-Based Rendering之specular BRDF plus篇 Unity3d 基于物理渲染Physically-Based Rendering之实现 最后我们用fragment shader 实现,加上diffuse漫反射,代码和之前的surface差不多,只是多了reflect方向的计算,reflect方向的计算方法为用CG函数库中函数reflect, float3 reflect(float3 i, flo…

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大…

作者: 苏剑林 系列博文: 科学空间 OCR技术浅探:1. 全文简述 OCR技术浅探:2. 背景与假设 OCR技术浅探:3. 特征提取(1) OCR技术浅探:3. 特征提取(2) OCR技术浅探:4. 文字定位 OCR技术浅探:5. 文本切割 OCR技术浅探:6. 光学识别 OCR技术浅探:7. 语言模型 OCR技术浅探:8. 综合评估 OCR技术浅探:9. 代码共享(完) 泰迪杯:基于深度学习和语言模型的印刷文字OCR系统.pdf…

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…