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本文介绍了如何通过Vue3+Three.js结合OrbitControls实现相机交互控制3D立方体的方法。主要内容包括：1）使用OrbitControls实现相机旋转、缩放、平移功能；2）Three.js基础场景搭建与光照配置；3）动画循环机制与资源管理；4）窗口自适应处理。文章详细解析了OrbitControls的核心参数配置，并提供了常见问题解决方案。该方案相比手动编写鼠标事件更高效稳定，适合开发Web3D交互场景，可通过调整控制器参数进一步优化用户体验。

形：当径向道路上的汽车到达终点 （） 或中心 （） 时，它会自动切换到。然后，它计算出一个新的角度和速度，以继续沿环形道路行驶，从而创建平滑过渡。：当环路上的汽车经过径向道路交叉口时，它有很小的机会切换到径向道路。这是通过防止所有汽车同时改变路径并确保动态、逼真的流动进行控制的。：汽车不再有两个完全独立的交通环路，而是具有可以是 或 的属性。这个单一的动画循环可以处理所有汽车，并允许动态路径切换。然后，单个动画循环管理所有汽车的状态和运动，无论其当前路径如何。：双向环形车流（内圈逆时针，外圈顺时针）

摘要：本文系统梳理了深凹槽深度在线检测方法，重点对比了传统接触式（电感测微仪、容栅式）与非接触式（超声波、工业CCD）检测技术的局限性。针对传统方法在精度、效率和适应性方面的不足，提出激光频率梳3D轮廓检测技术，该技术基于飞秒激光锁模原理，可实现±0.3μm精度、100mm深凹槽秒级检测，在汽车发动机、航空部件等场景中展现出显著优势。系统通过温度补偿、振动修正等误差抑制手段，配合同轴落射测距技术，突破传统光学遮挡限制，满足1m工作距离下±2μm精度的工业检测需求，为复杂结构件提供高效精准的测量解决方案。

开启 Threejs 物理引擎cannon初体验！此教程带你认识物理引擎基础，轻松掌握在 Threejs 里添加物体重力、碰撞效果，无需复杂操作，快速赋予 3D 场景真实物理交互，开启不一样的 3D 创作。

KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创建的一个大规模自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。KITTI数据集采集自德国卡尔斯鲁厄市，涵盖了市区、郊区、高速公路等多种交通场景。数据采集时间为 2011 年 09 月 26 日、28 日、29 日、30 日及 10 月 03 日的白天。KITTI数据采集平台如下图所示：IMU/GPS总结来说，KITTI数据集由 4 个相机、1 个激光雷达、1 个IMU/GPS惯导系统共同组成。

传统3D建模流程繁琐且耗时，涵盖了建模、贴图、渲染等多个复杂步骤，要求设计师不仅具备深厚的专业技能，还需投入大量时间与精力。即便是经验丰富的专家，制作一个3D模型也可能需要数小时乃至数日的精细工作。然而，随着AIGC技术在多个领域的广泛应用，从AI绘画到AI写作，AI建模技术也悄然兴起。51建模网最新推出的「AI建模」功能，为用户带来了前所未有的便捷体验。用户只需上传图片或输入文字，AI便能迅速生成3D模型。

综上所述，3D文物线上展览的实现需要综合运用高精度扫描、3D建模、虚拟现实、多媒体制作、线上平台搭建等多种技术和手段。通过不断创新和完善，3D文物线上展览将为观众带来更加丰富的观展体验和更加深入的文化认知。可以利用视创云展平台搭建3D虚拟展览，直接选择适合的模版进行制作，也可以根据需求定制开发，界面设计需要简洁明了，方便观众快速找到感兴趣的内容。建模过程中，需要注重模型的精细度和逼真度，以还原文物的真实形态和细节。通过互动环节，增强观众的参与感和体验感，提升展览的趣味性和互动性。

在竞争激烈的制造业领域，如何将产品全方位、直观地呈现给客户，成为企业脱颖而出的关键。传统的产品展示方式往往受限于平面资料或有限的实物展示，难以让客户深入了解产品的复杂结构与精妙细节。迪威 3D 模型发布系统的问世，为制造业企业带来了革命性的产品展示解决方案，开启了高效、立体的产品推广新篇章。

当小的传感器在空间移动时，计算它的位置和方向，PATRIOT提供动态的实时的位置（笛卡尔坐标系中X,Y,和Z坐标轴）和方向（方位角，仰角和旋转）测量。借助可选探笔设施，可跟踪一个物理对象的轮廓，或收集多边形的各个面，并得到无限的X、Y和Z数据点的精确定位精度。利用可选的配件——探笔，你能够采集目标的物理外形轮廓或内部的孔洞，获得更加精准的X， Y，Z轴的数据点。使用Polhemus公司开发的应用于高级军事领域的磁场追踪技术，数字转换器的探笔可以在空间自由移动，无论目标是大是小，均可以在目标的上下前后移动。

我们提出了FLARE，一种前馈模型，旨在从未校准的稀疏视角图像（即少至2-8张输入）中推断出高质量的相机姿态和3D几何结构。这是一个在现实应用中具有挑战性但又非常实用的场景。我们的解决方案采用了一种级联学习范式，其中相机姿态作为关键桥梁，认识到其在将3D结构映射到2D图像平面中的重要作用。具体来说，FLARE从相机姿态估计开始，其结果作为后续几何结构和外观学习的条件，并通过几何重建和新视角合成的目标进行优化。

友思特OCT-3D断层扫描成像测量系统OQ StrataScope全新升级！2.0版本扫描与成像参数实现超强跃升：A-Scan扫描速率16kHz → 40kHz；B-Scan成像帧率11fps → 25fps，适用于研究&工业应用的深度成像OCT设备。

例如，蓝光结构光相机的理论精度极限比红光（(\lambda \approx 650,\text{nm})）更高。\text{精度极限} \propto \frac{\lambda}{\text{NA} \cdot f \cdot \text{SNR}}\text{精度} \propto \sqrt{(\Delta c)^2 + (\text{其他误差})^2}其中，(\lambda) 为光源波长，NA 为数值孔径，(f) 为投影图案频率，SNR 为信噪比。投影图案的频率越高，精度越高。

仅使用26%的3D数据，相较于LLaVA-3D，在多个任务上实现显著性能提升，展示了视频模型适配3D模态的巨大潜力。2. 我们提出了一种灵活的 GPT 风格的 Transformer 模型 GR-1，该模型能够同时支持大规模视频生成预训练和机器人数据微调，从而实现一个统一模型的训练。2. 视频大规模多模态模型（Video Large Multimodal Models）：我们开发了 LLaVA-Video，这是一系列先进的大型视频-语言模型，能够扩展开源模型在理解视频内容方面的能力。

在计算机视觉和图形学领域，3D 场景重建 一直是一个核心且具有挑战性的研究方向。传统方法，如多视角几何、点云重建和显式 3D 建模，虽然在特定场景中取得了一定成果，但也存在明显的局限性，例如存储效率低、渲染效果不够理想、难以处理动态场景等。而 神经辐射场（Neural Radiance Fields，简称 NeRF） 的提出，为这一领域带来了全新的解决方案和技术突破。

以下是基于HTML5 Canvas的3D迷宫游戏设计方案，结合3D渲染算法与迷宫生成技术实现沉浸式体验：

在第二章的纹理程序基础上做简单的修改就可以显示旋转立方体效果如下： 做以下几点修改：我们从vertex.txt文件读取顶点数据与纹理，数据结构如下这个立方体的3D坐标位置与纹理可以自已构建的（比较复杂模型由别人提供），这里为了简化代码从文件中读取，CVertexData类负责加载数据。代码：增加常量缓冲区视图 (CBV) 资源存放3D模型数据, Cpu修改 世界空间模型，由于沿Y旋转, 改变角度达到自转目的。GPU-Shader读值，进行最后的运算。3D模型数据结构，数据对齐256，所以加f

本系列笔记是北邮鲁老师三维重建课程笔记，视频可在找到。

Proc-GS建模是第一个能够使用3DGS实现过程建模的管道。Proc-GS框架包括两个阶段： (1) 资产获取阶段 ，指导3DGS遵循预定义的布局来约束它的优化。例如，当使用3DGS建模时，首先生成它的过程代码，或者手动或使用现成的分割模型。此代码用于为建筑的每个基本资产初始化一组高斯分布。然后根据程序代码对这些特定资产的高斯进行组装，并使用渲染损失对组装的高斯进行整体进行优化，如图3。重复的基本资产将同步更新；为了捕捉几何中各种细微变化，我们还学习了每个资产的方差代码。(2) 资产组装阶段 ，我们使

3dconvert-viewer.js SDK是一款功能强大、易于集成的3D模型展示工具，它以3dconvert平台的服务为基础，为广大开发者提供了一个高效、便捷的3D模型展示解决方案。通过这款SDK，客户可以轻松地将自己的3D模型集成到Web系统中，实现高质量的3D展示效果。

HOOPS Exchange凭借其高质量的B-REP功能，在3D模型格式转换领域树立了新的行业标杆。它不仅在几何数据精度与完整性保障方面表现出色，还通过广泛多样的格式支持与优化的处理算法，为用户打造了灵活、高效的解决方案。

Point Cloud Registration是大规模 3D 场景扫描和重建的核心问题。随着深度学习的发展，该任务已趋于成熟。然而，NeRF作为一种新兴的场景表示方法，在大规模场景重建中的注册问题尚未得到充分探索。这主要是由于其隐式表示方式，使得难以建模两个场景之间的几何关系。现有方法通常需要将隐式表示转换为显式表示再进行配准。最近，Gaussian Splatting被剔除，它使用显式3D高斯分布，既保持了高质量渲染，又提高了渲染速度。在本研究中，我们探索基于GS的3D配准任务，并提出了一种新颖的。

研究背景：本文提出了新型多视角3D目标检测器BEVDepth，以可靠的深度估计提升基于相机的鸟瞰视角(BEV) 3D检测性能。相较于成本较高的LiDAR，多视角相机因低成本受关注，但现有方法（如Lift-Splat-Shoot）在深度估计上存在预测不准、泛化性差和BEV语义不精确等问题，限制了3D检测效果。这让我们对深度模块的泛化能力产生怀疑；设计了一个相机感知深度预测模块（Camera-aware Depth Prediction Module），将相机的内参和外参编码到深度学习模块中；

p5.js：模拟 n个彩色小球在一个3D大球体内部弹跳。创建互动分形树

在这篇文章中，我们将带你通过一个简单的例子，学习如何使用 CSS 创建一个 3D 旋转加载器。该加载器采用了 3D 转换和渐变效果，不仅具有现代感，而且能为你的网页增添动感和深度感。学习这个特效后，你可以将它应用到不同的加载场景中，提升用户体验。效果展示：该特效实现了一个四面旋转的加载器，每一面都以渐变色展示，且旋转过程中，元素产生了一定的透视效果。通过旋转和阴影效果，整个加载器给人一种非常炫酷和...