一、 提要之前的一篇教程已经搭建好了Qt下的OpenGL的编程环境，几天要来学习的就是OpenGL的2D绘图。2D作为绘图的基础，还是很值得去好好学习，比如迪卡尔坐标，透视设置等等，而所谓的3D，也只是在2D的基础上加上了Z轴。这篇教程主要包括基本2D图元的绘制，着色，旋转。二、必须要了解的几个函数gluPerspective(GLdouble fovy,GLdouble aspect,GLdou
利用立方体纹理实现简单的反射、折射以及菲涅尔反射效果
立方体纹理（Cubemap）是环境映射（Environment Mapping）的一种实现方法。环境映射可以让物体看起来像镀了层金属一样反射周围的环境。立方体纹理一共包含六张图像，对应了一个立方体的六个面。采样的时候，给出一个三维坐标，由这个三维坐标确定一个方向向量。这个向量延伸后与立方体的交点就是采样结
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2024-05-16 05:57:39
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pyecharts 现已更新到 0.1.9版本，新版本新增功能有。1. datazoom 中增加了将组件效果显示在 y 坐标轴中的功能。本来是这样的现在还可以这样2. 增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add()
# 使用Python绘制立体图形的详细指南
在学习Python绘制立体图形的过程中，我们需要了解一些基本的步骤和所需的库。本文将详细介绍如何使用Python的`matplotlib`库来绘制三维图形，并通过一个示例帮助你掌握这一技能。
## 流程概览
以下是绘制立体图形的简要流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 |
# Python立体相册
## 引言
随着科技的进步，数字照片的存储和管理变得越来越方便。许多人希望在计算机或者网站上轻松展示自己的照片。本文将介绍如何使用Python创建一个立体相册，并提供具体的代码示例和相关的知识点。
## 什么是立体相册？
立体相册是一个以三维形式展示照片的应用，可以让用户以更直观的方式浏览和分享他们的照片。相较于传统的二维相册，立体相册能够提供更好的用户体验，增加
# 如何实现Python立体玫瑰
## 一、流程概述
在实现Python立体玫瑰的过程中，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建立体玫瑰图 |
| 3 | 设置图形参数 |
| 4 | 显示立体玫瑰图 |
## 二、具体步骤
原创
2024-04-06 03:44:33
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# Python 绘制三维点的科普分析
随着数据科学和机器学习的快速发展，数据可视化成为了不可或缺的工具。特别是在分析多维数据时，三维图形能显著提升信息的传达效率。Python 提供了多种库来实现这一目标，最常用的库包括 Matplotlib 和 Mayavi。
## 1. 立体图形简介
三维图形是相对于二维图形而言的，它具有高度、宽度、深度三个维度的数据。在Python中，我们可以利用Ma
原创
2024-08-31 09:21:18
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# Python立体玫瑰实现教程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教会你如何用Python实现一个立体玫瑰。这是一个很有趣的项目，将展示出Python编程的强大之处。我们将使用matplotlib库绘制图形，并使用数学公式来生成立体玫瑰的形状。
## 2. 整体流程
下面是实现立体玫瑰的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
原创
2023-10-28 08:30:00
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10分钟小白都可以看懂的光度立体法以及运用到项目利用三幅光度立体图像来恢复物体表面3D模型的快速算法,根据向量场的分布建立关于物体表面深度信息的超定线性方程组,在最小二乘意义下求得物体表面的深度值.该算法能从已知光照条件下的三幅光度立体图像中恢复任意没有遮挡面物体表面的三维结构,形成以单个像素为网格精度的物体表面的多面体模型.实际计算表明该算法计算速度快,能适应任意连续性的物体表面的3D模型重建并
1.1 到Python官方网站下载并安装Python解释器环境。1.2 到Anaconda官方网站下载并安装最新的Anaconda3开发环境。1.3 Python程序的__name__的作用是什么？1.4 Python安装扩展库常用的工具是__________和conda，其中后者需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用，而前
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2024-09-15 14:21:47
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OpenCV Python Epipolar Geometry 对极几何【目标】学习多视图几何学习极点、对极线、对极约束等等；【理论】当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们会丢失一个重要的信息，即图像的深度。或者图像中的每个点距离摄像机有多远，因为这是一个3d到2d的转换。因此，我们能否利用这些相机找到深度信息是一个重要的问题。答案是使用多个相机。我们眼睛的工作原理类似于我们使用两个摄像头(两只眼睛)
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2023-11-30 18:11:10
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2012年8月30日消息，据国外媒体报道，比利时的16名工程师利用3D打印机制造了一辆全尺寸赛车，名为“阿里翁”，时速从零提升至60英里(约合每小时96公里)只需要短短4秒钟，最高时速可达到141公里。在德国的霍根海姆赛道，这辆3D打印赛车成功完成测试。 这16名工程师来自比利时的鲁汶工程联合大学，他们用了3周时间设计和打印“阿里翁”。“阿里翁”这个名字来源于希腊神话中的神马。他们使
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2023-08-01 18:32:32
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目标在本节中，我们将学习根据立体图像创建深度图。基础在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。上图包含等效三角形。编写它们的等式将产生以下结果：$$ disparity = x - x' = \frac{Bf}{Z} $$$x$和$x'$是图像平面中与场景
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2023-08-05 22:25:55
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目标在本节中，我们将学习根据立体图像创建深度图。基础在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。上图包含等效三角形。编写它们的等式将产生以下结果：disparity=x−x′=BfZdisparity = x - x' = \frac{Bf}{Z}dispa
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2023-08-14 17:33:23
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言Python是当前最火热的编程语言之一，在科技领域有广泛的应用。作为一种胶水语言，Python具有良好的交互性，可以调用C/C++的动态链接库，也可以通过Python.Net来调用C#的程序集。Python是当前最受欢迎的编程语言，拥有强大的社区支持，拥有非常多的第三方库，把Python引入工程领域，引入到我们工程设计的实际工作中
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2023-10-09 00:36:58
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目录前言正文 粽叶绘制粽叶绳绘制祝福语绘制源代码 总结前言今天端午节，然后昨天也学习一下绘图的相关知识，然后就想看一下能不能画一下，结果还是有点困难的，用CharAI生成简直一言难尽了。后面是找了一个改了一下。 粽叶绘制这个的话就是要体现立体感觉先画主面再画侧面，我感觉吧这个画图要么需要头脑特别清晰的思路，就是他移动到哪个位置了，角度是朝向哪边，要么就只能像我一样不断
计算机视觉：朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo）光度立体法简介朗伯光度立体法算法原理朗伯光度立体法matlab程序示例Albedo图Normal图Re_rendered图参考文献 光度立体法简介光度立体法，即Photometric Stereo, 最早是由当时在MIT的人工智能实验室的Robert J. Woodham教授在1978年左右提出。他在1979
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2024-05-01 20:19:52
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现在三维视觉越来越成为趋势，尤其和机器人结合后，相当于手臂带了眼睛，真正的活了起来。下面简单说说最常用的双目立体视觉的原理。
都是大白话，也不秀公式了，搞工程着重怎么用，至于算法优化，留给年轻的精英学子们研究。双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）:
基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
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2023-11-06 16:23:41
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最近在学习李博的一系列博客，在这里想做个记录（对原文简洁化了一下并加了代码实现），如果有朋友想看原文的话末尾有链接研究对极约束的目的对两幅图像的二维匹配搜索变成一维，节省计算量，排除虚假匹配点，让匹配的搜索空间变小，略去完全不可能是解的像素。对极约束，是将搜索空间约束到像平面内的一条直线上。极平面和极线
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2024-01-03 17:57:07
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立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要任务，它用于从一对立体图像中确定物体在三维空间中的位置和形状。在本文中，我们将介绍立体匹配的基本原理，并使用Python示例代码来展示如何实现立体匹配算法。
## 什么是立体匹配？
立体匹配是指从一对立体图像中找出相应像素点的过程。当我们拍摄一对立体图像时，其中一个图像是从一个视点（通常是左眼）拍摄的，而另一个图像是从另一个视点（通常是右眼）拍摄的。由于视点
原创
2023-08-01 14:42:23
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