Visu3D 项目教程

Visu3D 项目教程

visu3d 3d without friction (Torch, TF, Jax, Numpy) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visu3d

1. 项目介绍

Visu3D 是一个由 Google Research 开发的开源项目，旨在简化 3D 几何处理。它提供了一个抽象层，使得在 Torch、TensorFlow、Jax 和 Numpy 等不同框架下处理 3D 几何变得更加容易。Visu3D 的核心功能包括：

• 标准 3D 几何原语：如 Ray、Camera、Transform 等，用户可以直接使用这些原语来表达意图，而不必关心底层数学细节。
• 可视化：所有对象都可以通过 fig 属性进行交互式可视化，支持在 Colab 中自动绘制图形。
• 数据类数组：所有原语都是 DataclassArray，可以像 Numpy 数组一样进行索引、切片和形状操作。
• 跨框架支持：代码可以在 Torch、Jax、TensorFlow 和 Numpy 之间无缝切换，支持自动微分和 Jax 的 vmap 等功能。

2. 项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 Visu3D：

pip install visu3d

使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何创建一个相机并生成光线：

import visu3d as v3d
import numpy as np

# 定义相机规格
H, W = 256, 1024
cam_spec = v3d.PinholeCamera.from_focal(resolution=(H, W), focal_in_px=35)

# 创建相机
cam = v3d.Camera.from_look_at(
    spec=cam_spec,
    pos=[5, 5, 5],  # 相机位置
    target=[0, 0, 0]  # 相机看向的目标点
)

# 生成光线
rays = cam.rays()

# 可视化光线
rays.fig

3. 应用案例和最佳实践

案例1：3D 重建

在 3D 重建任务中，Visu3D 可以用于生成相机光线并进行投影操作。以下是一个简单的 3D 重建示例：

# 生成点云
point_cloud = v3d.PointCloud(pos=np.random.rand(1000, 3))

# 将点云投影到相机像素坐标
px_coords = cam.px_from_world @ point_cloud

# 可视化投影结果
v3d.make_fig([cam, rays, point_cloud, px_coords])

案例2：NeRF 训练

在 NeRF（Neural Radiance Fields）训练中，Visu3D 可以用于生成光线并进行体渲染。以下是一个简单的 NeRF 训练示例：

# 生成光线
rays = cam.rays()

# 进行体渲染
# 这里假设有一个体渲染函数 `volume_rendering`
rendered_image = volume_rendering(rays)

# 可视化渲染结果
rendered_image.fig

4. 典型生态项目

1. Plotly

Visu3D 使用 Plotly 进行可视化，因此可以与 Plotly 生态系统无缝集成，支持丰富的交互式图表和动画。

2. Jax

Visu3D 支持 Jax 框架，可以利用 Jax 的自动微分和向量化功能，加速 3D 几何计算。

3. TensorFlow

对于 TensorFlow 用户，Visu3D 提供了与 TensorFlow 的无缝集成，支持在 TensorFlow 中进行 3D 几何处理。

4. Torch

Visu3D 同样支持 PyTorch，可以在 PyTorch 中进行 3D 几何处理，并利用 PyTorch 的强大功能进行深度学习任务。

通过这些生态项目的支持，Visu3D 可以广泛应用于各种 3D 几何处理任务，从简单的可视化到复杂的深度学习模型训练。

visu3d 3d without friction (Torch, TF, Jax, Numpy) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visu3d