5、Lumion项目创建与3D模型导入全攻略

Lumion项目创建与3D模型导入全攻略

1. 地形与高度图的运用

在场景创建中,地形地图和高度图的使用能为我们节省大量时间,尤其在需要将3D模型放置在真实位置时,它们的作用更加显著。

地形地图是对土地物理特征的一种呈现,通常会明确地形特征的海拔、坡度和方向。在相关软件里,通过“Terrain”子菜单中的“Load terrain map”和“Save terrain map”按钮,我们可以导入和保存这些地图。支持的图像文件格式有:
- .bmp:Windows位图
- .jpg:联合图像专家组格式
- .dds:DirectDraw表面格式
- .png:便携式网络图形格式

地形地图实际上是高度图的产物。黑色代表平坦表面,灰色和白色则代表不同的海拔高度。

2. 创建高度图的方法

创建高度图有以下两种主要方法:

2.1 使用Adobe Photoshop和GIMP

此方法较为繁琐,且难以获得精细的细节。首先,要下载相关的纹理工具:
- 从 https://developer.nvidia.com/nvidia-texture-tools-adobe-photoshop 下载NVIDIA纹理工具。
- 从 https://c

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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