参考资料 github 讨论地址 示例代码地址 示例代码 var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); var scene = viewer.scene; var imagePath = '../../../../Apps/SampleData/models/CesiumAir/0_Cesium_Air.png'; var model = createModel('../../../../Apps/SampleData/models/Ces

1.https://developer.vuforia.com注册账号. 2.分别添加License Manager(连接钥匙),Target Manager(图片后台下载). 3.下载vuforia-unity-6-2-6.unitypackage (46.20 MB),下载Target Manager里面上传的图片. 4.打开Unity 加载第三部的两个包. 5.如下图unity组件添加 6.钥匙添加后此时这里就可以选择所添加的图片了 如图标注出,下拉选择.背景图片变成选择的图片:然后就可以

cesium中支持载入3D模型,不过只支持gltf格式.gltf是khronos组织(起草OpenGL标准的那家)定义的一种交换格式,用于互联网或移动设备上展现3d内容,充分支持opengl,webgl,opengles图形加速标准. 在用cesium的过程中难免需要导入建好的obj或dae模型,这时候就需要将这些模型转成gltf格式了我比较常用的是obj,所以我用的是obj2gltf obj转gltf步骤首先在cesium目录下安装obj2gltf(如果没有nodejs的就装一个吧,反正又简单

(一)下载inception-v3--见TensorFlow(十四) (二)准备训练用的图片集,因为我没有图片集,所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 (三)创建retrain.py文件,进行重训练.(因为之前遇到不同版本上的不同,遇到过坑,上源码) # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Felix Wang # @time : 2018/6/27 11:46 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All

(一):进入GitHub下载模型-->下载地址 因为我们需要slim模块,所以将包中的slim文件夹复制出来使用. (1):在slim中新建images文件夹存放图片集 (2):新建model文件夹用来放模型 (3):在datasets文件夹中新建myimages.py文件 # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0

因为公司的主要业务是图像识别相关的,因此对图像处理.识别是我学习的重点.虽然写程序也不少年了,但是对于图像处理领域,我还是一个新兵.对很多基础的概念也还是存在盲区,所以想在边学边做的过程中,对一些概念的梳理和学习心得进行记录. BMP文件格式 BMP(Bitmap-File)图形文件,又叫位图文件,是Windows采用的图形文件格式,在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式.Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的.一个BMP文件由四部分组成: 位图文

BMP BMP(全称Bitmap)是Window操作系统中的标准图像文件格式 可以分成两类:设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB),使用非常广. 它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大.BMP文件的图像深度可选lbit.4bit.8bit及24bit.BMP文件存储数据时,图像的扫描方式是按从左到右.从下到上的顺序.由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准,因此在Windows环境中运行的图形图像软件都

微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始

ARCamera设置: 然后设置ImageTarge

Cesium支持3D模型,包括关键帧动画,皮肤的改变还有单个节点的选择等,Cesium还提供了了一个基于网络的工具,将COLLADA模型转换为glTF,方便和优化模型添加 还记得我们在实体添加的时候添加过一个3D模型么,具体是这样的 var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); var entity = viewer.entities.add({ position : Cesium.Cartesian3.fromDegrees(-123.0

cesium 学习(五) 加载场景模型 一.前言 现在开始实际的看看效果,目前我所接触到基本上都是使用Cesium加载模型这个内容,以及在模型上进行操作.So,现在进行一些加载模型的学习,数据的话可以去网上找,因为目前使用的都是需要保密的数据,所以不能发在网上. 二.加载Entity类型模型 说到加载Entity模型,内容就有点多了,cesium场景中的点.线.面.label以及模型(gltf.glb):还有圆.墙体.方体.球等几何对象也都可以使用Entity来加载.下面分别加载试试看. 2.1

http://blog.csdn.net/tangyajun_168/article/details/50936698 最近项目中用到室外三维模型与室内三维地图交互,室外三维模型的加载我们采用了cesium js来实现,在使用的过程中遇到了许多的问题,闲暇之余将其实现及遇到的问题记录下来,以备将来再用到时少走弯路. 一.开发环境准备 1.下载cesium js cesium js 下载地址 https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium/relea

每次到写文章的时候就很高兴,意味着又有重大功能更新了,也意味着10多天昏天黑地的闭关日子暂时结束了. 依照惯例,先放图   小范围精模型cesium加载效果   大范围白模cesium加载效果     存储对象名称支持点选 处理目的: MAX建模的三维场景 或者其他建模软件导出的三维模型数据(只支持静态场景,不支持动画) 转为 cesium可以加载的 3dtiles模型. 希望达到的目标: 自动创建lod,加快cesium的加载和渲染速度. 使用的优化手段: 大模型(mesh)切分.场景分块.三

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

概述 开源项目名称:HYBImageCliped 当前版本:2.0.0 项目用途:可给任意继承UIView的控件添加任意多个圆角.可根据颜色生成图片且可带任意个圆角.给UIButton设置不同状态下的图片且可带任意圆角.给UIImageView设置任意图片,支持带圆角或者直接生成圆形.上述功能都不会造成离屏渲染. 版本变化 Version 2.0.0 将UIImageView扩展中的API全部移至UIView扩展,这样可以直接使用更轻量的UIView来显示图片,而不需要UIImageView.同

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

前言 最近折腾了一下三维地球,本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件--Cesium,以及如何快速上手Cesium.当然三维地球重要的肯定不是数据显示,这只是数据可视化的一小部分,重要的应该是背后的数据生成及处理等.本文先为大家介绍这简单的部分. 一. Cesium简介 Github地址:https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium.官方介绍如下: An open-source JavaScript library for world-clas

上传图片实际上是 把图片存在服务器的硬盘中,将图片存储的路径存在数据库中. 1 首先要配置文件上传的路径: 1.1 建立静态文件目录 在项目根目录下 新建一个 static文件夹,下面再建立一个media文件夹,在media中建立一个与应用名相同的文件夹 static为静态文件目录,里面是各个引用的静态文件,包括js css  图片 等等 static下一般分为 js  css media 等 js css 和media 下一般都根据应用去建立多个文件夹,不同应用去自己的文件夹中找 我的目录是这

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

CesiumJS是一个基于javascript的浏览器器3d地图引擎 下载 https://cesiumjs.org/downloads/ 下载的Cesium-1.56.1,解压后的结构为 1.设置Web服务器 为了运行Cesium的应用,需要一个本地Web服务器的主机文件 下载安装所需要的模块 npm install 启动Web服务器 node server.js 注: node server.js --port -- public 192.168.1.100 2.helloworld 新建h