最近会在UE4上实现风格化渲染的需求,所以也借机写一下相关的制作教程.对应日系风格化渲染技法来说,关键还是法线的处理.   法线处理以前翻译的资料很多了,所以也不多做解释了,比如下图是最新的UE4上的卡渲游戏[四女神OL]   UE4开发四女神的示例详细介绍在这里. http://cgworld.jp/feature/201611-ue4fst2016-4gdss.html   用会Max Script或Python的话,可以很方便的在3dsMax或Maya上实现法线替换和烘培的工具,这里时间关

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一步,在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑(smoothing) 小白:不是已经滤波了吗?怎么还要平滑啊?滤波和平滑不一样吗? 师兄:确实不太一样.我们用RGB-D,激光

在UE的开发中,有些项目需要针对不同版本出不同的包,并有一个对应的GUI界面,供大家使用. 1.插件编写 先使用UE4自己的插件模板创建插件,做成插件形式 然后注册Slate UI,编写打开逻辑.并在按钮点击函数PluginButtonClicked内触发. .cpp部分代码如下: #include "PackageHelper.h" #include "PackageHelperStyle.h" #include "PackageHelperComman

转自:https://dawnarc.com/2016/07/mathlinear-algebra%E5%90%91%E9%87%8F%E7%A7%AF%E5%A4%96%E7%A7%AF%E5%8F%89%E7%A7%AF%E4%B8%8E%E6%95%B0%E9%87%8F%E7%A7%AF%E5%86%85%E7%A7%AF%E7%82%B9%E7%A7%AF/ 一.向量积(外积.叉积)与数量积(内积.点积) 原理 叉积 http://baike.baidu.com/view/973423

<Inside UE4>-1-基础概念   InsideUE4   创建测试项目 接上文的准备工作,双击生成的UE4Editor.exe,选择创建测试C++空项目Hello(以后的源码分析都会基于该最简单的项目)   项目文件结构 VS项目和文件目录: 可以看到,Config目录里带着3个最主要的配置,Editor,Engine,Game.代码方面自动生成了用于编译系统的3个.cs文件,C++代码方面生成了一个Hello "Game Module",和HelloGameMo

升级VS2017后,突然出现UE4创建C++项目无法打开VS问题.经过测试为VS2017升级后C++的桌面开发工具集采用了VC++2017 v141工具集,而UE4对该工具集尚未兼容,故找不到vs打开C++类进行编辑. 如下图: 解决方案: 将上图用于桌面的VC++2015.3 v140工具集勾选安装后,即可正常关联VS2017进行C++类的编辑和生成操作. ------------------------------------2018-3-14 AM---------------------

目录 6.1 本篇概述 6.1.1 本篇内容 6.1.2 基础概念 6.2 UE5新特性 6.2.1 UE5编辑器 6.2.1.1 下载编辑器及资源 6.2.1.2 启动示例工程 6.2.1.3 编辑器功能区 6.2.2 新渲染特性 6.2.2.1 Nanite虚拟微多边形 6.2.2.2 Lumen全局动态光照 6.2.2.3 虚拟阴影图 6.2.2.4 时间超分辨率 6.2.2.5 移动端渲染 6.2.3 其它新特性 6.2.3.1 世界分区 6.2.3.2 动画 6.2.3.3 物理 6.

由于显示格式问题,建议阅读原文:如何从零开始系统化学习视觉SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建.虽然听起来比较拗口,但SLAM却是三维视觉的核心技术,广泛应用于AR.自动驾驶.智能机器人.无人机等前沿热门领域.可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统.关于SLAM的具体应用场景介绍可以看<SLAM有什么用?> SLAM是计算机视

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一 自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件 百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他

摘要: 一位程序员网友小保哥分享自己的UE4快速上手过程,只是笔记,52VR做了一点更加适合阅读的修改,整理给大家. 首先,本文只是针对有比较熟练C++技能的程序员,他可以没有任何图形学或游戏引擎方面的经验知识. 其次,本文只是偏重工程方面的介绍,没多少理论知识的介绍,目的纯粹就是让一个完全没有接触过UE4的C++程序员能够很快着手开发UE程序. 再次,本文只是个人的经验之谈,甚至有可能有理解错误的地方,因为我也只是学了UE4一个多月,但是确实能够让我很短时间就能从事UE4的开发了. 最后,源于

这是根据徐明亮<OpenGL游戏编程>书上光灯一节的一个例子改编的． 从这个例子可以学习到二次曲面的参数设置,程序中提供了两个画球的函数,一个是用三角形画出来的,一个是二次曲面构成的． 你会发现,跟三角形版本不同,二次曲面要做一些设定,否则画出来的球体无法接受光照． 先上代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十六课:反射 剪裁平面,蒙板缓存和反射: 在这一课中你将学会如何创建镜面显示效果,它使用剪裁平面,蒙板缓存等OpenGL中一些高级的技巧.   欢迎来到另一个激动人心的课程,这课的代码是Banu Cosmin所写,当然教程还是我

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第十八课:二次几何体 二次几何体: 利用二次几何体,你可以很容易的创建球,圆盘,圆柱和圆锥.   二次曲面是一种画复合对象的方法,这种方法通常并不需要很多的三角形.我们将要使用第七课的代码.我们将要增加7个变量以及修改纹理以增加一些

GIS制图人员的自我修养 by 李远祥 最近一直坚持写GIS制图的技术专题,并不是为了要介绍有什么好的技术和方法去制图,而是要告诉所有从事这一方向的人员一个铁铮铮的实现--要做好GIS制图,必须加强自身的修养. 为什么修养前面不加任何的定语,为什么不是"技术修养"或者是"技能修养"等?因为我在这里讲的修养,是一个非常普通的大众的名词.可能很多人会说,"我修养很好,不需要再提高"或者"制图不就是个技术活吗?那还需要修养?" 前者

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! ## 小白:师兄,上一次将的g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开始编程时,发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂,光看十四讲里面,就有好几种不同的定义,完全懵圈状态...师兄,能否帮我捋捋思路啊 师兄:嗯,你说的没错,入门的时候确实感觉很乱,我最初也是花了些时间

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白:师兄,师兄,你在<从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网>.<从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计>中都提到了点云网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢? 师兄:别急,是这样的:你看我们之前处理的都是一个个点,不管是滤波还是平滑,我们都是对一个

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op