# Python 光束追踪基础
光束追踪是计算机图形学和光学中一个重要的概念，特别是在模拟光线如何通过不同介质传播与反射的过程中。Python 提供了强大的库和工具，可以帮助我们轻松实现光束追踪算法。本文将介绍光束追踪的基本原理，并提供一个简单的代码示例。
## 光束追踪的基本原理
光束追踪主要模拟光线从某一点发射出去，经过一定的介质最终到达观察者的过程。这个过程通常包括以下几个步骤：
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路径追踪是一种光线追踪方法，原理是：从视点向像素点发出若干直线，这些直线会碰撞到光源或者物体，如果碰撞光源，得到能量L；如果到物体，从碰撞点继续发出一条直线（模拟光线反弹），收集到能力O。如此循环，直到没有碰到光源或物体。把所有的能量L和O积分，即得到这个像素的总能量。先说最终最优的表达式和伪代码： 采样一条路径所收集到的能量，用伪代码表示为： 采样多次
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2023-11-04 22:45:56
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项目背景 （废话比较多，不重要可以略过） 这个项目是去年（2022）十月份做的计算机图形学课程的大作业，因为选题自由（但最后汇报来看，感觉学校里研究图形学的同学确实很少，而且大部分同学都是做的东西都是偏CV、人工智能方向），于是想尝试在Unity URP中实现一个全局光照算法（可以说是很久之前就埋下了伏笔）。 因为近些年硬件提升后光线追踪也越来越多地被提及和应用，当时也觉得光追十分简单粗暴，
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2024-05-30 01:05:05
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Unity Shader 实现X光效果Unity Shader 实现实物遮挡外轮廓发光效果第五人格黎明杀机火炬之光实现方案操作实现立体感优化总结源码 Unity Shader 实现实物遮挡外轮廓发光效果之前看过《火炬之光》、《黎明杀机》、《第五人格》等不少的游戏里面人物被建筑物遮挡呈现出不同的效果，在这里我们就叫他X-Ray效果，也可以叫透视效果。第五人格黎明杀机火炬之光实现方案采用Amplif
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2024-06-17 19:11:45
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撰稿 |
唐江山
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导读
近日，西班牙马德里康普顿斯大学，西恩西亚斯.菲西卡斯学院Tatiana Alieva团队，
通过实验展示了单个和多个共振纳米粒子(半径为200nm的胶体金球)的光学传输
，这些纳米粒子通过特定的横向相位梯度力推动，使其围绕2D光学势阱移动。
该团队展示了如何设计相梯度推进力来有效改
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2024-08-12 11:00:50
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本文简要分析了Unity中各类射线检测的基本原理及用法，及不同检测手段的性能对比。包括：Ray/RaycastHit/Raycast/XXXCast/OverlapXXX/OverlapXXXNonAlloc/常用射线Debug方法/GC消耗分析
本文简要分析了Unity中各类 射线检测 的基本原理及用法，及不同检测手段的性能对比。内容包括：Ray 射线R
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2024-03-15 10:33:04
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# Python光束平差法简介
光束平差法（Beam Adjustment Method）是测量学中用于处理多点测量数据的不确定性的一种方法。这种方法利用不同测量点之间的几何关系，优化各个测量值，从而得到更为准确和可靠的结果。在建筑、土木工程等领域应用广泛。本文将利用Python进行光束平差法的基本实现，帮助大家理解其应用与原理。
## 光束平差法介绍
光束平差法主要处理的是测量点（如地面控
原创
2024-10-26 03:50:55
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前言 14.1 影子战术：将军之刃的游戏截图
在一些隐秘类的游戏里面，当角色进入某个隐秘点/或在墙后面时，便会将角色进行特别的渲染以让玩家知道他在哪里。不同的游戏有不同的实现表现方法，比如在上图的《影子战术：将军之刃》中，便是将角色的主题色渲染至整个模型。而有的游戏则会在次基础上加上一些闪光效果，看起来很像X光图像。我确实不知道这种渲染模式叫什么，有知道的同学可以告诉我吗？在
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2024-09-12 12:02:10
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参考 摄影测量学 武汉大学出版社 金为铣 2001年4月 P23J1718 光束法平差模型：
在解析摄影测量中，将外方位元素（局外点）和模型点坐标（局内点）的计算放在一个整体内进行，此时称其为光束法。光束法平差是以共线方程式作为数学模型，像点的像平面坐标观测值是未知数的非线性函数，经过线性化后按照最小二乘法原理进行计算。该计算也是在提供一个近似解的基础上，逐次迭代来达到趋近于最
一、理论部分学习过VINS的小伙伴应该知道，在SFM（structure from motion）的计算中 光束法平差法 - BA（Bundle Adjustment） 的重要性！本人也是学习过一段时间后对其有了更加深刻的理解，那咱们就 先理论 后程序！ 1、 光束平差法 光束： 源于 bundle of light， 指的是三维空间中的点投影到像平面上的光束，而重投影误差正是
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2023-10-05 19:47:02
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本文主要从摄影测量的角度来介绍光束法平差：关键词摄影测量解析空中三角测量光束法平差解析空中三角测量定义：解析空中三角测量指的是利用摄影测量解析的方法，确定摄影区域内所有影像的外方位元素和待定点空间坐标的过程。三角测量：基于位置已知的两点和未知点到两点的方向来确定未知点位置的方法。背景：在双像解析摄影测量中，为了绝对定向的需要，每个像对都要在野外测求四个控制点，这样外业的工作量太大，效率不高。实际工
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2024-09-21 14:57:36
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概要本文展示了如何设计光束整形器将激光器产生的高斯分布的光转换为平顶分布的光输出。 介绍光束整形光学元件可以将入射光的光强分布转换为其他特定的分布输出。最常见的例子就是将激光器产生的高斯分布的光转换为平顶（Top-Hat）分布的光输出。在评价函数中使用几何光线来优化透镜的矢高是一个很有效的方法。在这一方法中，我们将计算给定输入光分布时，输出面应有的结果，并通过几何光线目标的形式输入到评价
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2024-10-15 15:48:28
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我在学习区域网平差过程，自己编写平差程序，在解算方程过程中，变量的改正量总是达不到规定的阈值，偶然间发现sba，简直不能再爽了，sba是稀疏光束网平差库，可以根据自己的情况去修改代码，得到自己的BA程序。接下来从这个几个方面介绍刚刚接触的sba。 sba简介sba编译1下载sba库2下载预编译好的Lapack库文件3cmake生成vs工程4vs工程配置vs运行例子sba数据文件的解释 sba简介这
1.什么是特效？ 在我工作的环境内，特效基本上就是指粒子特效。但更通用的定义应该是指为了体现出游戏中的某些特殊效果增加一些在现实中不常见的表现。这些表现包括但不限制于场景光影特效，UI表现特效，技能特效，雨水，沙尘等等。2.特效在项目使用中的问题 没有一个完善，通用的特效系统，导致每个项目在运行时都需要手动重新搭建一个适合自己项目的类似系统，或者完全不构建系统，进而造成开发效率的降低。然而对于当前
作为下水道的我在瑟瑟发抖……那么今天就给大家分享一款神奇的PS滤镜插件，一款能让人发光的插件。 相信许多小伙伴已经使用过了，那就是光束大师Rays 2.0版本，老司机可以移步秋名山了。光束大师是一款专为ps用户打造的滤镜插件，又称丁达尔效应插件，该插件可以方便设计师为用户添加上各种时尚的滤镜效果，拥有一种非常朦胧的感觉，特别是一些风景图片特别适合使用光束大师进行处理。
使用Python+opencv的物体追踪，也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV，可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中，我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步： * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他我们想做的
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2023-06-30 10:33:40
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# 基于Python的高斯光束仿真的应用
高斯光束是激光技术中的一个重要概念。它不仅在理论上具有深远的影响，而且在实际应用中也具有广泛的用途，例如在光学成像、激光加工、光通信等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行高斯光束仿真，并提供代码示例以帮助理解。
## 高斯光束简介
高斯光束是具有高斯形状的光强分布的激光束。其光强随距离的增加而变化，并呈现出良好的方向性和聚焦特性。其光场
绝密追踪：利用像素图片收集攻击目标信息，
网络犯罪团伙正在滥用一种常见的邮件营销手段。通过名为“像素图片追踪”（pixel tracking）的技术，他们可以收集攻击目标的网络信息提高钓鱼攻击效率。 像素图片追踪是一门古老的技艺，已有数十年历史。它通常表现为一张在邮件里嵌入的1*1像素、透明色或和背景色相同的图片。当用户收到嵌有像素图片（也称作信标）的邮件时，如果没有设置默认手动加载图片，
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2024-03-07 19:25:26
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目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
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2023-11-14 11:19:38
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官方教程: http://www.ceres-solver.org/nnls_tutorial.html在下载的源码中可以找到一些示例代码, 跟官方的教程对应,这里记录对simple_bundle_adjuster.cc这个示例的理解.首先看所给的数据文件ceres-solver-2.1.0/data/problem-16-22106-pre.txt,由以下几个部分组成:第一行3个数据为相机数量,
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2024-03-30 22:56:24
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