最近要写个 web 交互式发光可交互的框架.没查到啥好资料,自己一个人摸索了很久,有些失望,可是毕竟是探索过的东西,所以做个记录,怀念我过去好多天掉的青丝(捂脸).我在前面那篇博客里面已经介绍了如何让用户与 3D 场景中的组件交互(其实这个技术应该比较成熟了,只是我自己还不熟),所以这篇呢,主要是介绍一下 THREEJS 中的后期处理通道(ShaderPass)以及特效合成器(effectComposer),因为没看到什么资料介绍 THREEJS 后期处理这块儿的.如果有童鞋有更好的办法或者建议

首先我们创建一个模型对象 var geometry = new THREE.BoxGeometry( 100, 100, 100); //边长100的正方体 var material = new THREE.MeshLambertMaterial({ color: 0xFF0000 }); var mesh = new THREE.Mesh(geometry, material); scene.add(mesh); 移动 接下来我们尝试将模型中心移动到 100,100,100的位置 方法1:Me

选取gltf格式时,出现模型为黑色,模型出不来 原因: 我们设计部可能是用maya或者3dmax去做:在模型导出时,没有gltf格式:如果maya或者3dmax导出obj然后导进blender,再导出gltf格式,就容易再格式转换的过程中出现数据丢失.(这时候你会发现你展示出来的模型为黑色,在你代码没有问题的情况下,你会发现后台也不报错,别的模型也可以展示出来) 解决办法: 我们把设计部做出来的模型导出来,放进这个网站进行格式转换 www.sketchfab.com  模型网站(gltf,fbx

使用Kinect2.0的MultiSourceFrameReader,同时获取DepthFrameSource, ColorFrameSource, BodyIndexFrameSource,然后获取相应帧. hr = pMyKinect->OpenMultiSourceFrameReader(FrameSourceTypes::FrameSourceTypes_Depth | FrameSourceTypes::FrameSourceTypes_Color | FrameSourceTypes

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/312 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 工具库 transformers 的开源方 Hugging Face 刚刚发

大家好,我又来吹牛逼了 ~-＿-~ 转载请注明出处:来自吹牛逼之<ASP.NET路由模型解析> 背景:很多人知道Asp.Net中路由怎么用的,却不知道路由模型内部的运行原理,今天我就给大家吹下ASP.NET的路由模块是如何工作的. ps:这是针对ASP.NET4.5版本的,好像在最新的5.0版本中加入了OWIN,彻底解耦了和Web服务器的耦合,我还没有研究过,不敢妄言4.5的模型适用5.0.(是不是被我严谨的态度震慑了＿-＿) action*0x1:大话ASP.NET模型 首先我们先来了解下一

ViBe是一种像素级的背景建模.前景检测算法,该算法主要不同之处是背景模型的更新策略,随机选择需要替换的像素的样本,随机选择邻域像素进行更新.在无法确定像素变化的模型时,随机的更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性. 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的过程,一般的检测算法需要一定长度的视频序列学习完成,影响了检测的实时性,而且当视频画面突然变化时,重新学习背景模型需要较长时间. ViBe算法主要是利用单帧视频序列初始化背景模型,对于一个像素点,结合相邻像素点拥有相近像素值的空间分

基于纹理边缘抑制的轮廓和边界检测(Contour and Boundary Detection) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 一幅复杂的自然场景图像中包含丰富的信息,视觉不可能对空间中的每一点赋予相同的关注程度.对人类视觉系统的实验表明:图像中的轮廓特征特别重要,它们在保留关于物体的边界有用的结构信息的同时,极大地降低了数据量,从而简化了信息的表达形式,使视觉能对各种瞬息万变的输入可以及时有效地处理.在很多情况下,根据画出了的

1,CodeBook算法流程介绍 CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型.这种模型能很好地处理时间起伏,缺点是需要消耗大量的内存.CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成. CB和CW的形式如下: CB={CW1,CW2,…CWn,t} CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale} 其中n为一个CB中所包含的CW的数目,当n太小时,退化为简单背景,当

1*前景色背景色 Alt+Delete 键 前景色填充 Ctrl+Delete 键 背景色填充 X 颜色转换 D 颜色互换 两个填充的原因: 2*图层(只要做东西就要建图层)透明的纸进行叠加,尽量多建图层,便于修改 F7 图层 新建图层:(1)倒数第二点击 (2)  Ctrl+Shift+N(不要用设置) (3)Ctrl+Shift+Alt+N常用 3*选区(做出来的是位图) 虚线:蚂蚁线 选取的目的是为了编辑 调色 抠图 做效果 取消选取:Ctrl+D 选区分类:(1)规则选区 1.矩形选框(

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52529287 贝叶斯网与马尔可夫网 [PGM:无向图模型:马尔可夫网]中例3.8和例4.8显示,贝叶斯网和马尔可夫网这两种表示独立性的语言没有可比性:每种表示都能表示另一种不能表示的独立性约束. 这里更深入讨论两种表示间的联系. 从贝叶斯网到到马尔可夫网 d-分离的可靠性... 从马尔可夫网到贝叶斯网 无论从概念还是计算,这个方向的转换要困难的多.事实上,作为某个马尔可夫网的最小I-map的贝叶斯网

所谓的自动化测试模型,可以理解为自动化测试框架+工具设计的一种思想产物. 先说说库.框架.工具之间的区别: 库:英文名Library,由代码集成的一个产品,供用户调用.面向对象的库叫做类库,面向过程的库叫做函数库,webdriver就属于库的范畴. 框架:英文名Framework,为解决一个或一类问题而开发的产品,一般只需要使用框架提供的类或函数,即可实现全部功能.前面的博客中提到的unittest框架, 主要用于实现测试用例的组织和执行,以及测试结果的生成,因此通常称它为单元测试框架. 工具:

1.什么是内存模型,为什么需要它? (1)内存模型的发展背景 近几年计算性能通过重排序实现了很大的提升,而且处理器也越来越朝着多核处理器发展以实现硬件的并行性.随着处理器的不断强大,编译器也在不断的改进:通过指令重排序来实现优化执行,使用成熟的全局寄存器分配 算法.这些都使得线程在内存内的操作更趋于复杂,如果没有正确的同步机制下,内存间的操作呈现乱序执行,从而不能保证计算结果的正确性. 编译器重排序:使得编译后的指令顺序可以和源代码的顺序不一样 处理器重排序:在编译器重排序的基础上再进行指令的优

转载地址:http://developer.51cto.com/art/201811/587220.htm [51CTO.com原创稿件]这篇文章主要介绍模型产生的问题背景,解决的问题,处理思路,相关实现规则,环环相扣,希望读者看完这篇文章后能对 Java 内存模型体系产生一个相对清晰的理解,知其然知其所以然. 内存模型产生背景 在介绍 Java 内存模型之前,我们先了解一下物理计算机中的并发问题,理解这些问题可以搞清楚内存模型产生的背景. 物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者

一 IO模型介绍: 背景 是 Linux环境下 的 network IO , Third Edition: The Sockets Networking ”,.2节“I/O Models ”,Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别,如果英文够好的话,推荐直接阅读.Stevens的文风是有名的深入浅出,所以不用担心看不懂.本文中的流程图也是截取自参考文献. Stevens在文章中一共比较了五种IO Model: * blocking IO * nonblocking IO * IO

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者

[51CTO.com原创稿件]这篇文章主要介绍模型产生的问题背景,解决的问题,处理思路,相关实现规则,环环相扣,希望读者看完这篇文章后能对 Java 内存模型体系产生一个相对清晰的理解,知其然知其所以然. 内存模型产生背景 在介绍 Java 内存模型之前,我们先了解一下物理计算机中的并发问题,理解这些问题可以搞清楚内存模型产生的背景. 物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物理机的解决方案对虚拟机的实现有相当的参考意义. 物理机的并发问题 硬件的效率问题 计算机处理器处理绝大多数运

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 背景剪除和OpenCV中的实现 背景与前景都是相对的概念.以快速公路为例:有时我们对快速公路上来来往往的汽车感兴趣,这时汽车是前景.而路面以及周围的环境是背景.有时我们只对闯入快速公路的行人感兴趣,这时闯入者是前景,而包含汽车之类的其它东西又成了背景.背景剪除是使用很广泛的摄像头视频中探測移动的物体.这样的在不同的帧中检測移动的物体叫做背景模型,事实上背景剪除也是前景检測. 一个强劲的背景剪除算法应当

证件照背景替换 K-Means 背景融合 – 高斯模糊 遮罩层生成 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat mat_to_samples(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images/toux.jpg")

转自:http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2012/04/24/MPCBBGM.html 多阶编码本模型(Multi phase codebook model) 作者:王先荣 注:这是2010年所写的文章,因为要发论文到杂志上的缘故,这篇文章放到博客几天便隐藏起来了,最近论文正是刊出,所以文章又重见天日了.您可以在后面的地址查看或者下载论文. http://www.ceaj.org/Jweb_gcyyy/CN/abstract/abstract27730.