MAX 地形模型怎么生成灰度图

blender导入灰度图生成地形模型

安装软件在此处下载blender并安装. 添加平面 1.打开blender,右键删除初始的立方体. 2.shift+a选择平面添加进场景: 3.按下s键鼠标拖动调节平面大小确定后按下鼠标左键: 4.选择顶部菜单的modeling后再右键选择细分: 5.在左下角输入细分的数值后按下回车: 导入灰度图 1.选择顶部菜单的layout后点击右下角的纹理属性然后新建: 2.打开自己的灰度图: 3.选择修改器属性: 4.添加修改器:置换 5.选择刚才添加的纹理: 6.地形模型生成成功,但会有锯齿感: 7

Qt生成灰度图(转载)

Qt生成灰度图(转载) 项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

opencv生成灰度图并保存

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; //加载图片并显示灰度图void loadGrayImg(){ Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<"could load image..." <<

图像分割利用KMeans生成灰度图

import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): f = open(filePath,'rb')#以二进制形式打开文件 data = [] img = image.open(f)#以列表形式返回图片像素值 m,n = img.size#获取图片大小 for i in range(m):#将每个像素点RGB处理到0-1 for j in ra

unity 读取灰度图生成按高程分层设色地形模型

准备灰度图 1.高程按比例对应hue色相(hsv)生成mesh效果 o.color = float4(hsv2rgb(float3(v.vertex.y/100.0, 0.5, 0.75)), 1.0); unity shader Shader "Unlit/vertexColor 1" { Properties { _MainTex ("Texture", 2D) = "white" {} } SubShader { Tags { "

unity 读取灰度图生成三维地形并贴图卫星影像

从 https://earthexplorer.usgs.gov/ 下载高程数据从谷歌地球上保存对应地区卫星图像从灰度图创建地形模型,并将卫星影像作为贴图 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class mapMeshCreate : MonoBehaviour { private Texture textureGray;//灰度图 private Text

unity读取灰度图生成三维地形mesh

准备灰度图 IGray.png及草地贴图 IGrass.jpg ,放入Assets下StreamingAssets文件夹中. 创建空材质,用作参数传入脚本. 脚本如下,挂载并传入材质球即可根据灰度图生成mesh. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; //根据灰度图创建mesh地形 public class MeshTerrainCreate : MonoBeh

opengl读取灰度图生成三维地形并添加光照

转自:https://www.cnblogs.com/gucheng/p/10152889.html 准备第三方库 glew.freeglut.glm.opencv 准备一张灰度图最终效果代码如下代码包括主程序源文件mainApp.cpp.顶点着色器shader.vs.片元着色器shader.fs mainApp.cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <

opengl读取灰度图生成三维地形

准备第三方库 glew.freeglut.glm.opencv 准备灰度图片和草地贴图最终效果代码包括主程序源文件mainApp.cpp.顶点着色器shader.vs.片元着色器shader.fs mainApp.cpp如下 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <

ue4读取灰度图生成三维地形mesh

转自:https://www.cnblogs.com/gucheng/p/10116857.html 新建ue c++工程. 在Build.cs中添加"ProceduralMeshComponent"模块. 在 uproject中添加"ProceduralMeshComponent"模块. 创建材质,传入grass贴图导入灰度图资源创建继承自Actor的类 ATerrainCreateActor,并创建蓝图类对象将蓝图对象拖入场景,设置其灰度贴图参数.Z值缩放

在3D Max中查看模型引用的贴图

需求假如在Max中有一个模型,想查看贴图操作步骤 1.右上角点击 2.在弹出材质编辑器中点击吸管 3.把吸管点击在角色模型上,然后点击M 4.点击查看图像 5.就能查看到模型使用的贴图

unity读取灰度图生成等值线图

准备灰度图 grayTest.png,放置于Assets下StreamingAssets文件夹中. 在场景中添加RawImage用于显示最后的等值线图. 生成等值线的过程,使用Marching squares中Isolines方式. https://en.wikipedia.org/wiki/Marching_squares 首先将顶点数据与阈值比较,对顶点进行标记.根据四个顶点的标记情况,连接各个线段的中点,组成等值线. 测试中在texture2d对线段中点进行涂色以显示.

GAN实战笔记——第三章第一个GAN模型：生成手写数字

第一个GAN模型-生成手写数字一.GAN的基础:对抗训练形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

8位灰度图在LCD上显示

一.概述 1.灰度灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像.每个灰度对象都具有从 0%(白色)到灰度条100%(黑色)的亮度值. 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示. 像素值量化后用一个字节(8 bits)来表示.如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白.黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种. 2.灰度图用灰度

2.x最终照着教程，成功使用OpenGL ES 绘制纹理贴图，添加了灰度图

在之前成功绘制变色的几何图形之后,今天利用Openg ES的可编程管线绘制出第一张纹理. 学校时候不知道OpenGL的重要性,怕晦涩的语法.没有跟老师学习OpenGL的环境配置,现在仅仅能利用cocos2dx 2.2.3 配置好的环境学习OpenGL ES. 源码来自<cocos2d-x高级开发教程>,凝视是本人的. 要形成屏幕的像素也是个矩形(或者圆形区域) 所以我们仅仅要记住,MaxS是纹理宽度除以对于的屏幕像素点的宽度,也就是纹理铺放在x轴像素点个数,相应为纹理坐标的x轴 MaxT是纹理

tensorflow 升级到1.9-rc0,生成静态图frozen graph.pb本地测试正常，在其他版本（eg1.4版本）或者android下运行出错NodeDef mentions attr 'dilations' not in Op<name=Conv2D; signature=input:T, filter:T -> output:T; attr=T:type,allowed=[DT_

这时节点定义找不到NodeDef attr 'dilations' not in,说明执行版本的NodeDef不在节点定义上,两个不一致,分别是执行inference的代码和生成静态图节点不一致(当然,因为执行环境和生成环境不一样,也就是版本问题), 解决方案是:如果是云端部署,那就在云端生成模型graph,然后也在云端将ckpt和graph合在一起生成静态图.如果是嵌入式,就是将本地版本调整一致(可能也有其他原因可以解决). 具体错误是: 2018-08-30 22:26:51.668185:

巴特西