Qt3D使用assimp加载三维模型文件,assimp支持很多常规格式的三维模型格式: 其中支持导入的格式有: 3D 3DS 3MF AC AC3D ACC AMJ ASE ASK B3D BLEND BVH CMS COB DAE/Collada DXF ENFF FBX glTF 1.0 + GLB glTF 2.0: 目前,对于glTF2.0,支持以下扩展: KHR_lights_punctual ( 5.0 ) KHR_materials_pbrSpecularGlossiness (

原文:WPF 3D动态加载模型文件 这篇文章需要读者对WPF 3D有一个基本了解,至少看过官方的MSDN例子. 一般来说关于WPF使用3D的例子,都是下面的流程: 1.美工用3DMAX做好模型,生成一个obj文件 2.程序然后打开Blender,将obj拖动到Blender中,生成xaml代码 但是这样做会有至少两个问题: 1. 维护麻烦,因为一旦模型修改,你需要重复上面的步骤,至少要修改xaml的代码. 2. 只能使用原生的ModelVisual3D,这会导致模型扩展的困难,具体见这篇文章.

assimp 是一个开源的模型加载库,支持非常多的格式,还有许多语言的 binding,这里我们选用 assimp 的 python 的 binding 来加载模型文件.不过社区主要是在维护 assimp 的 C++ 代码,对于这些 binding 可能更新的不够及时,比如 python 版本的就存在一些问题. assimp 的源码 1. 安装 pyassimp 官方的编译的指南,有些坑还是需要踩一下. pyassimp 只是 assimp 的一个 wrapper,所以计算上还必须有 assim

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/

目前为止,我们用到的模型顶点uv信息等,都是直接定义在代码中的,实际使用中,这些数据应该是由3D编辑器编辑好后按照一定的格式存储在文件中的,我们需要从文件中提取出对应的数据之后,组合成我们可以使用的信息来使用. OBJ格式 3D模型文件格式有许多种,我们这里只看 OBJ 格式的模型文件,这是一种纯文本格式的模型文件,格式相对来说也较为简单,适合新手: 除了 OBJ 格式外,还有一个 MTL 的格式,其中几何信息由.obj文件提供,材质信息由.mtl文件定义: 格式点击查看:https://www

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十一课:加载模型 模型加载: 你知道大名鼎鼎的Milkshape3D建模软件么,我们将加载它的模型,当然你可以加载任何你认为不错的模型.   这篇渲染模型的文章是由Brett Porter所写的. 这篇教程的代码是从PortaL

在面试java工程师的时候,这道题经常被问到,故需特别注意. 1.JVM 简介 JVM 是我们Javaer 的最基本功底了,刚开始学Java 的时候,一般都是从“Hello World ”开始的,然后会写个复杂点class ,然后再找一些开源框架,比如Spring ,Hibernate 等等,再然后就开发企业级的应用,比如网站.企业内部应用.实时交易系统等等,直到某一天突然发现做的系统咋就这么慢呢,而且时不时还来个内存溢出什么的,今天是交易系统报了StackOverflowError ,明天是网

当Java编译器编译好.class文件之后,我们需要使用JVM来运行这个class文件.那么最开始的工作就是要把字节码从磁盘输入到内存中,这个过程我们叫做[加载 ].加载完成之后,我们就可以进行一系列的运行前准备工作了,比如: 为类静态变量开辟空间,将常量池存放在方法区内存中并实现常量池地址解析,初始化类静态变量等等.这篇文章我们要好好谈谈JVM是如何加载class文件的? 1.JVM加载类的过程       当我们使用命令来执行某一个Java程序(比如Test.class)的时候:java T

一.加载xib文件的两种方式 1.方法一(NewsCell是xib文件的名称) NSArray *objects = [[NSBundle mainBundle] loadNibNamed:@"NewsCell" owner:nil options:nil]; 2.方法二 UINib *nib = [UINib nibWithNibName:@"NewsCell" bundle:nil]; NSArray *objects = [nib instantiateWit

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

JVM加载class文件的原理机制 1.Java中的所有类,必须被装载到jvm中才能运行,这个装载工作是由jvm中的类装载器完成的,类装载器所做的工作实质是把类文件从硬盘读取到内存中 2.java中的类大致分为三种:     1.系统类     2.扩展类     3.由程序员自定义的类 3.类装载方式,有两种     1.隐式装载, 程序在运行过程中当碰到通过new 等方式生成对象时,隐式调用类装载器加载对应的类到jvm中,     2.显式装载, 通过class.forname()等方法,显

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.

Velocity中加载vm文件的三种方式: a.  加载classpath目录下的vm文件 /** * 初始化Velocity引擎 * --VelocityEngine是单例模式,线程安全 * @throws Exception */ public static void initVelocity() throws Exception { Properties p = new Properties(); /** * velocity.properties配置定义 * file.resource.

大多数情况(非源文件错误)下载源文件到本地不能加载模型,那么你可能需要搭建一个本地WEB服务器. 1.安装apache或ngnix,可以参照这个博客 2.强烈推荐一个Chrome插件Web Server for Chrome,进入谷歌商店,添加扩展应用即可. 大概长这样: 你首先需要选择一个文件夹与之关联. 有多个可访问的URL,自定义端口,以及设置CORS header.

绘制大脑表层并高亮染色的工作是以openGL加载obj文件为基础的,这里是我们用到的原始程序:只能加载一个obj文件的demo. 然而,一个完整的大脑表层是由很多分区组成的,因此我们的程序需要支持两个功能: 同时加载多个obj文件. 每个大脑分区obj文件保持其相对位置. 明白了需求后,我们就可以开始修改代码了~ glmUnitize函数的作用是单位化,也就是把模型通过平移和缩放变换限制到3维坐标系中点为中心的一个单位正方体区域内.所以控制obj显示位置是在glmUnitize()函数中,源代码

[译]Vulkan教程(31)加载模型 Loading models 加载模型 Introduction 入门 Your program is now ready to render textured 3D meshes, but the current geometry in the vertices and indices arrays is not very interesting yet. In this chapter we're going to extend the program

在xcode中使用mlmodel模型,之前说的最简单的方法是将模型拖进工程中即可,xcode会自动生成有关模型的前向预测接口,这种方式非常简单,但是更新模型就很不方便. 今天说下另外一种通过URL加载mlmodel的方式.具体可以查阅apple开发者官方文档 https://developer.apple.com/documentation/coreml/mlmodel: 流程如下: 1.提供mlmodel的文件所在路径model_path NSString *model_path = "pat

详见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cbfd2170100ljmp.html 1.Java中的所有类,必须被装载到jvm中才能运行,这个装载工作是由jvm中的类装载器完成的,类装载器所做的工作实质是把类文件从硬盘读取到内存中 2.java中的类大致分为三种: 1.系统类 2.扩展类 3.由程序员自定义的类 3.类装载方式,有两种 1.隐式装载, 程序在运行过程中当碰到通过new 等方式生成对象时,隐式调用类装载器加载对应的类到jvm中. 2.显式装载, 通过cl

# The tf.train.Saver对象不仅保存变量到checkpoint文件 # 它也恢复变量,当你恢复变量的时候,你就不必须要提前初始化他们 # 列如如下的代码片段解释了如何去调用tf.train.Saver.restore方法,来从checkpoint文件中恢复变量 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # Create some variables v1 = tf.get_variable("v1", shape=

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').