需要安装依赖itk和vtk，效果如下代码importitkfromvtkmodules.vtkCommonColorimportvtkNamedColorsfromvtkmodules.vtkFiltersGeneralimportvtkDiscreteMarchingCubesfromvtkmodules.vtkRenderingCoreimportvtkActor,vtkPolyDataMapper,vtkRenderer,\vtkRenderWindow,vtkRenderWindowInteractordefshow_3d_nifti_image(nifti_file_name):#R
官网打开可能较慢，耐心等待pytorch官网以下操作在默认网络环境即可使用，2023年8月20日更新一、说明和前期准备1.pytorch是一个和tensorflow类似的框架如果需要安装tensorflow，可以参考：tensorflow1，2cpu+gpu（windows+linux）安装2.安装anaconda主要是为了一台机器安装多个互不干扰的环境。安装最新版即可anaconda安装（windows+linux）注意：安装anaconda要启动notebook（安装上面的教程来）3.安装cuda安装cuda11.8版本cudawindows安装cudalinux安装4.显卡（可选）gpu
1前言 场景缩放、平移、旋转有两种实现方案，一种是对场景中所有物体进行同步变换，另一种方案是对相机的位置和姿态进行变换。 对于方案一，如果所有物体都在同一个根对象下（其子对象或孙子对象），那么只需要对根对象施加变换就可以实现场景变换；如果有多个根对象，那就需要对所有根对象施加变换。该方案实现简单，但是会破坏场景中对象的尺寸、位置、姿态，不符合现实世界的规则。如：对场景施加缩放变换后，又新增了一个对象，但是该对象不是放在同一个根目录下，就会让用户感觉新增对象的尺寸超出意外；如果有多个根对象，就会存在多个参考系（每个根对象一个参考系），增加场景中对象的控制难度。 对于方案二，通过
推荐：使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景轴对齐边界框与2D碰撞检测一样，轴对齐边界框 （AABB）是确定两个游戏实体是否重叠的最快算法。这包括将游戏实体包装在一个非旋转（因此轴对齐）的框中，并检查这些框在3D坐标空间中的位置以查看它们是否重叠。由于性能原因，存在轴对齐约束。两个非旋转框之间的重叠区域可以仅通过逻辑比较来检查，而旋转框需要额外的三角运算，这些操作的计算速度较慢。如果您有将要旋转的实体，则可以修改边界框的尺寸，使其仍环绕对象，或者选择使用其他边界几何类型，例如球体（对旋转不变）。下面的动画GIF显示了AABB的图形示例，该示例调整其大小以适应旋转实体。盒子不断改变尺寸，以紧
目录一.下载新手资源二.创建基本地形三.添加场景细节四,添加水五,其他一.下载新手资源 选择窗口->资源商店点击按钮,打开unity资源商店网站,搜索(StarterAssets-ThirdPersonCharacterController) 之后会弹出这个页面点击导入,然后在点击新页面的导入即可导入资源.二.创建基本地形 在层级面板右键,然后移动到3D对象->地形,左键点击,即可创建出地形.在场景页面移动,按住鼠标右键,输入wasd移动,shift和鼠标滑动可以加速,qe控制上下. 从项目面板选择红框内的对象,移动鼠标到物体上,按住左键,拉到场景内松开鼠标即可.点击Playe
最近遇到个棘手的问题：在供应商提供的戴尔optiplex3000的12代处理器主机的集成显卡Intel(R)UHDGraphics770上使用Viewport3D渲染失败（3D模型显示不了，或者是显示不全），之前开发验证使用的是集成显卡Intel(R)UHDGraphics630、集成显卡Intel(R)HDGraphics4600、集成显卡Intel(R)UHDGraphics6300的主机都是没有问题的。******************************************************************************************
摘要：基于深度学习的高精度80类动物目标检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位80类动物目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的80类动物目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括动物目标训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、
文章目录前言3D目标检测概述KITTI数据集简介MMDetection3D环境搭建数据集准备训练测试及可视化绘制损失函数曲线参考资料前言2D卷不动了，来卷3D，之后更多地工作会放到3D检测上本文将简单介绍什么是3D目标检测、KITTI数据集以及MMDetection3D算法库，重点介绍如何在MMDetection3D中，使用PointPillars算法训练KITTI数据集，并对结果进行测试和可视化。 3D目标检测概述对于一张输入图像，2D目标检测旨在给出物体类别并标出物体位置，而3D目标检测则要给出物体的位置（x,y,z）、尺寸（x_size,y_size,z_size）以及大致方向（框的朝向
😄无聊整理下torch里的张量的各种乘法相关操作。文章目录0、简单提一下广播法则的定义：1、torch.mm()2、torch.bmm()3、torch.mul()和*4、torch.dot()5、torch.mv()6、@7、torch.matmul()0、简单提一下广播法则的定义：1、让所有输入张量都向其中shape最长的矩阵看齐，shape不足的部分在前面加1补齐。2、两个张量的维度要么在某一个维度一致，若不一致其中一个维度为1也可广播。否则不能广播。【如两个维度：(4,1,4)和(2,1)可以广播，因为他们不相等的维度其中一个为1就可以广播了。】1、torch.mm()-只适合于二维张
文章目录前言MMDetection3D介绍及安装使用MMDet3D的安装和依赖使用MMDet3D预训练模型在点云和图像数据上推理second模型测试pointpillars模型测试centerpoint模型测试smoke图像3D检测KITTI数据集介绍以及MMDet3D坐标系规范（以下代码都是在v1.0的环境下运行的）使用MMDetection3D进行训练前言本文所观看视频教程的mmdet3d版本为v1.0.0rc5,而我使用的是v1.1.0rc3。v1.0.0rc5的一些实现可以参考我的另一篇博客基于MMDet3D的pointpillars和centernet推理（mmdet3dv1.0rc
