软件介绍: smart3D三维建模软件汉化包使用说明，安装完成英文版smart3D以后，将下载的文件解压，将这个translations文件复制到软件安装目录，打开BIN文件夹里面的CCSettings.exe，从设置中选择中文，即可使用中文版的smart3D。translationsassistant_zh_CN.qmCC_zh_CN.qmqt_zh_CN.qm

内容概要：本文详细探讨了双目结构和单目结构光两种三维建模技术的特点和应用，并分别介绍了它们在C++、Python和Matlab三种编程语言中的GPU加速实现方式。对于双目结构，重点讲解了基于视差的深度计算方法，以及如何通过CUDA进行高效的并行计算。对于单目结构光，则强调了相位解算和投影仪标定的关键步骤。此外，还讨论了各种方法在实际应用中的优劣，特别是在工业检测和逆向工程领域的表现。 适合人群：从事三维建模、计算机视觉、机器学习等领域研究和技术开发的专业人士，特别是那些需要深入了解GPU加速技术的研究人员和开发者。 使用场景及目标：适用于需要高性能计算的三维建模项目，帮助用户选择最适合的技术栈和方法论，提高模型构建的速度和准确性。无论是快速原型验证还是生产环境部署，都能从中获得有价值的指导。 其他说明：文中提供了大量代码示例，涵盖从基本的数据处理到复杂的算法实现，为读者提供了一个全面的学习和参考资料库。同时提醒读者关注GPU加速过程中可能出现的数据传输瓶颈等问题。

在本实验“合肥工业大小数字媒体基于Blender的三维建模实验”中，我们将深入探讨如何使用Blender这款强大的开源3D创作软件进行三维建模。Blender是全球范围内广泛使用的工具，尤其在游戏开发、影视特效、产品设计等领域有着广泛应用。通过这个实验，你将有机会了解并实践3D建模的基础知识，特别是针对飞船模型的创建。 让我们从基础开始。3D建模是使用几何形状构建三维对象的过程。在Blender中，你可以选择不同的建模方法，如基本形状建模、网格建模或曲线建模。对于飞船模型，我们可能首先会利用基础形状，如立方体、球体和圆柱体，通过拉伸、旋转和合并这些形状来塑造出飞船的主体结构。 接下来，我们关注细节。Blender提供了细分表面修改器，它能平滑模型的边缘，使物体看起来更真实。此外，使用镜像修改器可以轻松地对称复制模型的一侧，这对于创建对称的飞船设计非常有用。在建模过程中，切片工具和雕刻工具也是增加细节和质感的关键，可以精细调整模型的形状和表面纹理。 然后，我们要讨论的是UV映射。这是将2D纹理贴图应用到3D模型上的过程。在Blender中，你可以打开UV编辑器，手动展开模型的表面，然后分配和调整纹理。这一步对于赋予飞船独特的颜色、图案和标识至关重要。 相机设置在3D场景中同样重要。虽然实验描述中提到相机设置需要自行完成，但Blender提供了一系列的相机工具，如视图导航、定位相机和调整焦距。为了创造逼真的视角，你需要理解相机的视图锁定、景深和运动模糊等概念，这些都是制作高质量3D渲染的关键。 在完成模型后，我们可以利用Blender内置的渲染引擎，如Cycles或Eevee，进行渲染。渲染是将3D模型转化为2D图像的过程，涉及到光照、材质、阴影和后期处理等环节。通过调整光源的位置和类型，可以创造出不同氛围的场景效果。 实验提供的两个untitled.blend文件可能是不同版本或不同阶段的飞船模型文件。你可以通过比较和学习这两个文件中的差异，进一步理解建模过程和技巧。 这个实验将带你踏入3D建模的世界，从基础建模到高级技巧，你将全面掌握在Blender中创建飞船模型的全过程。记住，练习是提升技能的关键，多尝试，多创新，你的3D建模技术必将日益精湛。

三维人脸识别是一种以三维数据为基础的生物识别技术，相比传统的二维人脸识别技术，它具有更高的安全性与识别准确性。三维人脸识别的研究进展主要集中在以下几个方面： 1. 基于不同数据来源的三维人脸识别方法：根据获取的三维形状数据来源，可将三维人脸识别技术分为三类，即基于彩色图像、基于高质量三维扫描数据和基于低质量RGB-D图像的方法。每一种方法都有其独特的代表性技术、优缺点，比如基于彩色图像的方法在成本和实现便捷性上有优势，而高质量三维扫描数据则能够提供更详尽的面部细节，从而提高识别精度。 2. 深度学习在三维人脸识别中的应用：随着深度学习技术的不断进步，深度学习在三维人脸识别中的应用也逐渐增多。通过训练深度神经网络模型，可以从大量的三维人脸数据中学习到丰富的面部特征表示，显著提高了三维人脸识别的准确性和鲁棒性。 3. 双模态人脸识别融合方法：双模态人脸识别技术融合了三维人脸数据与二维图像，利用两种模式的优势互补，进一步提升了识别的准确率。在实际应用中，如何有效地结合两种数据源，充分利用各自的优点，是一个值得深入研究的问题。 4. 三维人脸数据库的使用：一个高质量的三维人脸数据库对于研究和开发三维人脸识别系统至关重要。数据库不仅需要包含大量多样的三维人脸数据，还应该涵盖不同的种族、表情、光照条件等，以确保模型的泛化能力。 5. 三维人脸识别面临的主要困难及发展趋势：尽管三维人脸识别技术已取得显著的进展，但仍面临着如数据采集成本、算法效率、对抗性攻击以及实际应用中的环境复杂性等问题。未来的发展趋势可能包括进一步优化算法，使其更加高效、鲁棒，并能够适应多种复杂应用场景。 关键词方面，"三维人脸识别"是本研究的主要研究对象，"三维数据"与"深度图像"是三维人脸识别技术中最为基础的要素，而"深度学习"则是提升三维人脸识别性能的关键技术之一。 在中图分类号方面，"TP399"表明这篇文章涉及的是计算机应用领域中的模式识别与智能数据处理。 三维人脸识别技术是一门融合了计算机视觉、模式识别、三维建模等多学科知识的前沿技术。随着相关技术的不断发展与完善，预计未来三维人脸识别将在安全验证、智能监控、人机交互等众多领域中发挥更加重要的作用。

推导了直齿圆柱齿轮渐开线的参数方程,根据方程并借助于Pro/E Wildfire软件,对直齿圆柱齿轮进行了三维实体建模,通过Pro/E的族表功能实现了齿轮三维模型的参数化设计,大大提高了齿轮的设计效率,为齿轮传动系统后期做虚拟装配、有限元分析和优化设计等工作打下了基础。

以机载LiDAR激光点云数据与高分辨率航空影像为数据源,针对铁路沿线建(构)筑物空间分布特征,提出一种基于机载LiDAR数据法向量分析和曲率计算的建(构)筑物顶面点云区域增长分割算法。创建建(构)筑物顶面轮廓线提取、规则化和再调整的技术方法,实现铁路附属建(构)筑物的三维重建,并在建(构)筑物顶面点云面片分割的基础上,建立铁路附属建(构)筑物三维建模的技术流程。为铁路勘测设计、线路改造、资产清查、应急抢险指挥决策、数字三维铁路建设等提供可靠的技术支持和服务保障。

为了减小采空区渗透率分布对流场数值模拟精确程度的影响，在岩梁理论和“O”型圈理论研究的基础上，分析了采空区非均质多孔介质孔隙分布规律，建立了采空区孔隙率及渗透率三维分布数学模型；以姚桥煤矿7271综放工作面采空区注CO2防灭火技术为研究背景，采用FLUENT数值模拟方法，分别研究了采用渗透率三维分布模型及不同固定常数渗透率时采空区气体运移规律，并进行了现场实测对比分析。研究结果表明，沿采空区深度方向，采空区的孔隙率在靠近工作面侧较大；沿工作面倾向，采空区内靠近煤柱侧的孔隙率变化较大，压实稳定区的孔隙率较小。随着渗透率的增大，工作面漏入采空区的漏风量增大，CO2不易在采空区中聚集；当渗透率减小时，CO2的体积分数由回风巷侧逐渐向进风巷侧升高。数值模拟采用渗透率三维分布函数得出的结果与实测数据的平均误差为8.0%，小于固定常数渗透率，以为采空区风流场数值模拟研究提供了基础参数依据。

复杂的曲面加工模型，UG三维建模，CAM

UG实例三维实体建模

曾经自己写的倾斜摄影测量三维建模步骤