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  • 陕西省NDVI影像制作及其应用研究,孔晓萌,张绍良,文章以全国2003年MODIS影像数据为基础,使用ENVI软件提取陕西省整个行政区域的归一化植被指数NDVI,并最终制作陕西省2003年整个行政区域
  • 根据相对定向或绝对定向确定了两张相片的相对位置关系之后,可以把原始影像纠正成核线影像,即两张相片的光轴平行,且与基线(相机头影像中心连线)垂直,同时核线影像的行(或列)与基线也保持平行,这时两张相片上...

    一、基本原理

    根据相对定向或绝对定向确定了两张相片的相对位置关系之后,可以把原始影像纠正成核线影像,即两张相片的光轴平行,且与基线(相机头影像中心连线)垂直,同时核线影像的行(或列)与基线也保持平行,这时两张相片上的同名点将是行对准或列对准的,因此,寻找同名的过程将被限制到一维搜索。详细内容可参考计算机视觉的“对极几何”理论或摄影测量的“核线采样”理论。

    原始影像其实是物方空间点到原始像空间的投影,而核线影像其实是物方空间点到基线坐标系的投影,二者的几何关系如下图所示,图中IMG1和IMG2是原始影像,EP1和EP2为相应的核线影像。

    图 1. 核线纠正示意图(此图其实不准确,影像旋转时应当保持投影中心位置不变,而不是像主点位置不变)

    原始影像空间转换到物空间的关系为

    物空间转换到核线影像空间的关系为

    而原始影像到核线影像的转换关系则为

    反过来,核线影像到原始影像的关系则为

    二、算法实现

    void EpipolarGenerator(double Bx, double By, double Bz, double *Rotationl,double *Rotationr, double psize, double f,
    					   char *FilepathImgL, char *FilepathImgR, char *FilePathEpiImgL, char *FilePathEpiImgR)
    {
    	//读取原始影像
    	CFxImage cImg1,cImg2;
    	int bandMap[] = {1,2,3};
    	cImg1.Open(FilepathImgL);
    	int nWidth_l = cImg1.GetWidth();
    	int nHeight_l = cImg1.GetHeight();
    	cImg2.Open(FilepathImgR);
    	int nWidth_r = cImg2.GetWidth();
    	int nHeight_r = cImg2.GetHeight();
    	if (nWidth_l != nWidth_r || nHeight_l != nHeight_r)
    	{
    		return;
    	}
    	int nWidth, nHeight;
    	nWidth = nWidth_l; nHeight = nHeight_l;
    	unsigned char *ImgL = new unsigned char[nHeight*nWidth];
    	unsigned char *ImgR = new unsigned char[nHeight*nWidth];
    	memset(ImgL,0,sizeof(unsigned char)*nHeight*nWidth);
    	memset(ImgR,0,sizeof(unsigned char)*nHeight*nWidth);
    
    	cImg1.ReadInterleavingImage(0,0,nHeight,nWidth,1,bandMap,ImgL);
    	cImg2.ReadInterleavingImage(0,0,nHeight,nWidth,1,bandMap,ImgR);
    
    	cImg1.Close();
    	cImg2.Close();
    	//将当前坐标系转换至基线坐标系
    	double B  = sqrt(Bx*Bx + By*By + Bz*Bz);
    	double m_T = atan2(By,Bx);
    	double m_V = asin(Bz/B);
    
    	double Rtemp[9],Rl[9],Rr[9];
    	GroundToBaseAuxMatrix(m_T,m_V,Rtemp);
    
     	MultMatrix(Rtemp,Rotationl,Rl,3,3,3);
     	MultMatrix(Rtemp,Rotationr,Rr,3,3,3);
    
    	int EpipolarHeight, EpipolarWidth;
    	GetEpiImgSize(nWidth,nHeight,f,psize,Rl,Rr,&EpipolarWidth,&EpipolarHeight);
        unsigned char* EpiImgL = new unsigned char[EpipolarWidth*EpipolarHeight];
    	unsigned char* EpiImgR = new unsigned char[EpipolarWidth*EpipolarHeight];
    
    	//开始制作核线影像
    	double u1,v1,x1,y1;
    	double u2,v2,x2,y2;
    	double c1,r1,c2,r2;
    	int i,j;
        double xo = nWidth/2;
    	double yo = nHeight/2;
    	for(i=0;i<EpipolarHeight;i++)
    	{
    		for(j=0;j<EpipolarWidth;j++)
    		{
    			u1 = j*psize-EpipolarWidth*psize/2;
    			v1 = -i*psize+EpipolarHeight*psize/2;
    			
    			x1 = -f*(Rl[0]*u1 + Rl[3]*v1 - Rl[6]*f)/(Rl[2]*u1 + Rl[5]*v1 - Rl[8]*f);
    			y1 = -f*(Rl[1]*u1 + Rl[4]*v1 - Rl[7]*f)/(Rl[2]*u1 + Rl[5]*v1 - Rl[8]*f);
    			
    			c1 = x1/psize + xo;
    			r1 = -y1/psize + yo;
    			
    			if((c1 < 0.0) || (r1 < 0.0) || (r1 > nHeight-1 ) || (c1 > nWidth-1))
    			{
    				EpiImgL[i*EpipolarWidth+j] = 0;
    			}
    			else// 双线性内插
    			{
    				EpiImgL[i*EpipolarWidth+j] = BilinearInterpolation(ImgL,nWidth,c1,r1);
    			}
    			
    			u2 = j*psize-EpipolarWidth/2*psize;
    			v2 = v1;
    			x2 = -f*(Rr[0]*u2 + Rr[3]*v2 - Rr[6]*f)/(Rr[2]*u2 + Rr[5]*v2 - Rr[8]*f);
    			y2 = -f*(Rr[1]*u2 + Rr[4]*v2 - Rr[7]*f)/(Rr[2]*u2 + Rr[5]*v2 - Rr[8]*f);
    			c2 = x2/psize + xo;
    			r2 = -y2/psize + yo;
    			if((c2 < 0.0) || (r2 < 0.0) || (r2 > nHeight-1) || (c2 > nWidth-1))
    			{
    				EpiImgR[i*EpipolarWidth+j] = 0;
    			}
    			else// 双线性内插
    			{
    				EpiImgR[i*EpipolarWidth+j] = BilinearInterpolation(ImgR,nWidth,c2,r2);
    			}
    		}
    	}
        int bandmap[] = { 1, 2, 3, 4};
    	CFxImage EpiImgl,EpiImgr;
    	EpiImgl.Create(FilePathEpiImgL,1,EpipolarWidth,EpipolarHeight);
    	EpiImgl.WriteInterleavingImage(0,0,EpipolarHeight,EpipolarWidth,1,bandmap,EpiImgL);
    	EpiImgr.Create(FilePathEpiImgR,1,EpipolarWidth,EpipolarHeight);
    	EpiImgr.WriteInterleavingImage(0,0,EpipolarHeight,EpipolarWidth,1,bandmap,EpiImgR);
    	EpiImgl.Close();
    	EpiImgr.Close();
    	delete []EpiImgL;
    	delete []EpiImgR;
    	delete []ImgL;
    	delete []ImgR;
    } 
    //地面坐标系到基线辅助坐标系的转换矩阵
    void GroundToBaseAuxMatrix( double t, double v, double matrix[9])
    {
    	double sint = sin(t), cost = cos(t);
    	double sinv = sin(v), cosv = cos(v);
    	
    	matrix[0] = cost*cosv;      matrix[1] = sint * cosv;         matrix[2] = sinv;
    	matrix[3] = -sint;          matrix[4] = cost;                matrix[5] = 0;
    	matrix[6] = -cost*sinv;     matrix[7] = -sint*sinv;          matrix[8] = cosv;
    }
    void GetEpiImgSize(int nWidth,int nHeight,double f, double psize,double *Rl, double *Rr, int *EpiWidth, int *EpiHeight)
    {
    
    	double uplx,uply,uprx,upry,downlx,downly,downrx,downry;
    	double Oriuplx,Oriuply,Oriuprx,Oriupry,Oridownlx,Oridownly,Oridownrx,Oridownry;
    
    	int xo = nWidth/2;
    	int yo = nHeight/2;
    	
    	Oriuplx = -xo*psize;
    	Oriuply = (nHeight - yo)*psize;
    	Oriuprx = (nWidth - xo)*psize;
    	Oriupry = (nHeight - yo)*psize;
    	Oridownlx = -xo*psize;
    	Oridownly = -yo*psize;
    	Oridownrx = (nWidth - xo)*psize;
    	Oridownry = -yo*psize;
    	uplx = -f*(Rl[0]*Oriuplx + Rl[1]*Oriuply - Rl[2]*f)/(Rl[6]*Oriuplx+Rl[7]*Oriuply-Rl[8]*f);
    	uply = -f*(Rl[3]*Oriuplx + Rl[4]*Oriuply - Rl[5]*f)/(Rl[6]*Oriuplx+Rl[7]*Oriuply-Rl[8]*f);
    	uprx = -f*(Rl[0]*Oriuprx + Rl[1]*Oriupry - Rl[2]*f)/(Rl[6]*Oriuprx+Rl[7]*Oriupry-Rl[8]*f);
    	upry = -f*(Rl[3]*Oriuprx + Rl[4]*Oriupry - Rl[5]*f)/(Rl[6]*Oriuprx+Rl[7]*Oriupry-Rl[8]*f);
    	downlx = -f*(Rl[0]*Oridownlx + Rl[1]*Oridownly - Rl[2]*f)/(Rl[6]*Oridownlx+Rl[7]*Oridownly-Rl[8]*f);
    	downly = -f*(Rl[3]*Oridownlx + Rl[4]*Oridownly - Rl[5]*f)/(Rl[6]*Oridownlx+Rl[7]*Oridownly-Rl[8]*f);
    	downrx = -f*(Rl[0]*Oridownrx + Rl[1]*Oridownry - Rl[2]*f)/(Rl[6]*Oridownrx+Rl[7]*Oridownry-Rl[8]*f);
    	downry = -f*(Rl[3]*Oridownrx + Rl[4]*Oridownry - Rl[5]*f)/(Rl[6]*Oridownrx+Rl[7]*Oridownry-Rl[8]*f);
    
    	// 根据x、y的最大值和最小值确定核线影像的范围
    	double a[4] = {uplx,uprx,downlx,downrx};
    	OnBubbleSort(a,4);// 从小到大排序
    	double x_Min = a[0];// 负值
    	double x_Max = a[3];// 正值
    	double b[4] = {uply,upry,downly,downry};
    	OnBubbleSort(b,4);
    	double y_Max = b[3];// 正值
    	double y_Min = b[0];// 负值
    	
    	int EpipolarWidth1 = x_Max>-x_Min?(2*x_Max/psize):(-2*x_Min/psize);
    	int EpipolarHeight1 = y_Max>-y_Min?(2*y_Max/psize):(-2*y_Min/psize);
    
    	uplx = -f*(Rr[0]*Oriuplx + Rr[1]*Oriuply - Rr[2]*f)/(Rr[6]*Oriuplx+Rr[7]*Oriuply-Rr[8]*f);
    	uply = -f*(Rr[3]*Oriuplx + Rr[4]*Oriuply - Rr[5]*f)/(Rr[6]*Oriuplx+Rr[7]*Oriuply-Rr[8]*f);
    	uprx = -f*(Rr[0]*Oriuprx + Rr[1]*Oriupry - Rr[2]*f)/(Rr[6]*Oriuprx+Rr[7]*Oriupry-Rr[8]*f);
    	upry = -f*(Rr[3]*Oriuprx + Rr[4]*Oriupry - Rr[5]*f)/(Rr[6]*Oriuprx+Rr[7]*Oriupry-Rr[8]*f);
    	downlx = -f*(Rr[0]*Oridownlx + Rr[1]*Oridownly - Rr[2]*f)/(Rr[6]*Oridownlx+Rr[7]*Oridownly-Rr[8]*f);
    	downly = -f*(Rr[3]*Oridownlx + Rr[4]*Oridownly - Rr[5]*f)/(Rr[6]*Oridownlx+Rr[7]*Oridownly-Rr[8]*f);
    	downrx = -f*(Rr[0]*Oridownrx + Rr[1]*Oridownry - Rr[2]*f)/(Rr[6]*Oridownrx+Rr[7]*Oridownry-Rr[8]*f);
    	downry = -f*(Rr[3]*Oridownrx + Rr[4]*Oridownry - Rr[5]*f)/(Rr[6]*Oridownrx+Rr[7]*Oridownry-Rr[8]*f);
    	// 根据x、y的最大值和最小值确定核线影像的范围
    	double c[4] = {uplx,uprx,downlx,downrx};
    	OnBubbleSort(c,4);// 从小到大排序
    	x_Min = c[0];// 负值
    	x_Max = c[3];// 正值
    	double d[4] = {uply,upry,downly,downry};
    	OnBubbleSort(d,4);
    	y_Max = d[3];// 正值
    	y_Min = d[0];// 负值
        
    	int EpipolarWidth2 = x_Max>-x_Min?(2*x_Max/psize):(-2*x_Min/psize);
    	int EpipolarHeight2 = y_Max>-y_Min?(2*y_Max/psize):(-2*y_Min/psize);
    
    	*EpiWidth = EpipolarWidth1>EpipolarWidth2?EpipolarWidth1:EpipolarWidth2;
        *EpiHeight = EpipolarHeight1>EpipolarHeight2?EpipolarHeight1:EpipolarHeight2;
    }

    三、实验结果

    以两幅航空影像为实验数据,测试本程序。
    如下图所示为原始航空影像,由图可见,同名像点存在上下和左右视差。


    如下图所示,为进过核线纠正后的影像,由图可见,同名像点之间只存在左右视差,而不存在上下时差,即同名点的行坐标是一致的。

     

    四、补充说明

    1. 上述核线纠正程序没有考虑像主点偏移和影像畸变,影像畸变纠正和内定向的问题应当预先解决,这个过程也被称为内定向,早期摄影测量领域对胶片影像进行数字化处理时需要进行内定向,后来发展的航空数字影像一般不需要该处理,但是近年来大量应用的无人机影像通常都有不可忽略的影像畸变与像主点偏移,因此又必须进行内定向。
    2. 如果影像像主点偏移很小(比如1个像素左右),畸变也很小,但是生成的核线影像仍然有较大的上下视差(比如10个以上像素),则很有可能是影像的外方位元素有误,进一步地,可能是因为相对定向没有做好。
    3. 完整代码已经放到下载资源里。
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  • 利用GoogleEarth影像制作Skyline MPT案例

    千次阅读 2015-02-11 18:46:03
    利用GoogleEarth影像制作Skyline MPT案例 说明 本案例实现内容:影像的获取、Skyline TerraBuilder制作MPT、利用Skyline TerraExplorer 加载本地MPT文件。 安装Skyline TerraBuilder、Skyline TerraExplorer软件...

    利用GoogleEarth影像制作Skyline MPT案例

    说明

    本案例实现内容:影像的获取、Skyline TerraBuilder制作MPT、利用Skyline TerraExplorer 加载本地MPT文件。

    安装Skyline TerraBuilder、Skyline  TerraExplorer软件。

    GoogleEarth影像来自水经注万能地图下载器,如果没有安装本软件,可以百度“水经注软件”到官方网站下载。


    TerraBuilder制作MPT

    选择“new project”,弹出新建工程对话框 输入工程的名称和工作路径,选择工程类型为“Globe”类型,如下图。

    注意:Globe(球面坐标系);输入:WGS84经纬度坐标系和标准的投影坐标系;输出:包含全球底图的球面三维场景。Planar(平面坐标系)   输入:地方坐标系、投影坐标系  输出:不包含全球背景的平面三维场景。

    设置工程的属性信息,创建的球面MPT只能是WGS84经纬度的数据,所以工程的坐标系系统就变为灰色的默认Lat——Long的经纬度格式。

    弹出整个界面窗口,如下图所示,左侧是“参照窗口”,右侧是“工作窗口”。

    新建的工程自带了全球的影像数据和DEM数据,只是分辨率比较大,不是很清晰,但是构建全球的球面影像即可,如下图。

    然后,添加我们工程所需要的遥感影像和DEM数据,暂时我们只添加准备好的谷歌地球影像数据,点击添加按钮,如下图。

    选择数据源类型为影像数据“Image”。

    现在,我们下载的谷歌地球影像数据和工程坐标系一致,就不需要进行重投影了。如果我们的影像数据和工程数据的坐标系统不一致(也就是说不是WGS84经纬度坐标),需要进行重投影设置,如下图。

     

    点击“next”,选择准备好的影像数据。

    将影像添加到列表中,但没有进行“金字塔”处理,显示如下图。

    点击工具按钮,可以生成“金字塔”,如下图。

    生成“金字塔”成功,点击ok,如下图。

     

    显示效果如下图。

    现在可以进行简单的MPT制作了,点击按钮,如下图。

    生成MPT 。

    到这里MPT文件生成完成了,接下来利用Skyline TerraExplorer 加载本地MPT文件。

     

    利用Skyline TerraExplorer 加载本地MPT文件。

    首先启动TerraExplorer软件,如下图。

    选择“Open TerraExplorer projectfrom file”,弹出对话框,选择刚刚生成的MPT文件。

    点击ok,便根据我们刚制作的MPT文件生成好了地球,如下图。

    局部

    至此,本案例所有内容完成。

     

     

    展开全文
  • 本课程主要讲解遥感数据影像分类和目标检测的样本格式,通过结合遥感影像数据的特点和是否有对应的矢量数据,利用计算机视觉工具、PS、ArcGIS等软件制作遥感分类和目标检测深度学习的样本。
  • 1.Ventuz 软件 2.TouchDesigner 软件 对于喜爱新媒体艺术的人来说,teamlab这个名字一定不陌生,作为新媒体艺术界的当红炸子鸡,teamlab的团队成员则是包罗万象,他们这样描述自己的团队:一群由程序员、CG,...

    文章转自:http://m.sohu.com/a/279275928_616709

    1. Ventuz 软件

    2. TouchDesigner 软件

     


    对于喜爱新媒体艺术的人来说,teamlab这个名字一定不陌生,作为新媒体艺术界的当红炸子鸡,teamlab的团队成员则是包罗万象,他们这样描述自己的团队:一群由程序员、CG,艺术家、数学家、交互设计师。。等各种各样的人组成的追求极致技术的艺术集团。

    这也就可以理解,为何teamlab每次的新作总是给人许多技术上的惊喜,但对于这些多技术交叉产生的新媒体艺术作品,我们似乎总是没有一个详细而准确的称呼,来分辨他们的类别,比如teamlab的作品:《在人们聚集的岩石上,注入水粒子世界》

    当人站立在作品上,触摸作品时,人会成为能够改变水流的岩石,观赏者自身变成了障碍物改变水的流向。

    在介绍它时,有人称之为“3D沉浸式交互作品”,有人称之为“交互艺术装置”,或者更直接“新媒体艺术作品”。。。就连我们往期介绍它时,也纠结了半天,索性最后只说原名,连分类都免了。

    由此可见,翻译家真的是不容易,难怪王小波在《我的师承》一文中说,“假如中国现代文学尚有可取之处,它的根源就在那些已故的翻译家身上。

    看来,AI取代人类从事翻译工作,还有很长一段路要走。而对于类似于上面这样的作品,OF的一位老师给出了他对此类作品的描述:“3D实时交互影像作品”。

    虽然读起来还是有些拗口,但如果了解作品所涉及到的技术,就能清晰的理解其中的含义。于是,腿毛君简单的梳理了制作一件“3D实时交互影像作品”过程中,所需技术和一些相关的软件。希望能解答你的疑惑;有些地方不能说的很准确,也希望有大神能给予指正。


    0 1

    创意阶段

    这个无需多言,创意可以很简单,也可以很具体,但完成一件优秀的作品, 自然需要好好的规划作品的每个执行步骤。举个例子,下面是Playmodes工作室于9月发布的一款立体光动态雕塑作品「Espills」

    为了打造这款装置,Playmodes先是草拟出作品的想法和框架,从几何体到叙事概念,以及3D模拟可视化装置的最终形态。


    0 2

    3D视觉内容创作

    或许流传最广的3D建模软件就是《我的世界》,“此生无悔入MC,来世还做方块人”,作为一款沙盒游戏,MC不只有喜欢探险种田的佛系玩家。也有不少脑洞大开的人在游戏里实现自己创意,搭建出各种令人叹为观止的建筑。

    国建Cthuwork作品

    作者微博:https://weibo.com/Cthuwork?is_hot=1

    《别人的世界》

    3D建模的软件很多,每款应用的领域和侧重的功能也不尽相同。比如3ds Max这款软件常用于建筑设计,而Autodesk Maya等则是常用于游戏CG,动画等行业。

    这两款软件也并不能完全满足大家的需求,有的设计师希望能快速上手3D建模,于是便选择学习难度低,作品质量高,拥有许多预设的C4D;有人希望做出爆炸级别的特效,就选择了自带Mantra渲染器的Houdini;除了这些软件,还有 常用于三维角色建模的ZBrush;以及为3D分形成像的Mandelbulb 3D等等。

    Mandelbulb 3D操作界面

    可能有些人会问,这么多3D建模软件,哪一款才是我的菜?腿毛君建议你理清自己的需求后,向3D届的老前辈咨询,或者仔细阅读下这篇文章《从百度、谷歌搜索指数看三维软件的趋势》

    http://www.bgteach.com/article/29

    最后,对分形艺术感兴趣,又懒得下Mandelbulb 3D去体验的同学,可以直接在App store上下载“分形的奥秘”这个应用,体验分形之美~

    在完成了作品的大纲,建好了原始模型后,接下来就是为模型贴图,并细致调整折射,反光等参数,让你的模型显示你想要的材质。

    而不同的材质在不同的光源下,呈现的效果也并不相同。所以 一般对模型进行贴图时,需要先设定好光源,以便观察效果。但此时的模型仍然十分粗糙,你只能简单的看到一些几何、纹理、照明和阴影等信息。所以你必须对每一段场景的进行单独的渲染,来观察它最终效果,再回到原始的模型上去调整参数,直到完美。

    这里或许有人有疑问,为何软件不能开俩窗口,一边是实时渲染后的影像,一边是原始模型,这样我不就可以即时修改了?这个问题我们先挖个坑,下面详细说明。

    如果你的作品中还包含运动角色(人,动物),那你需要在贴好材质的模型上建造骨骼和控制器,这样就可以控制他们进行运动了,三维计算机动画本质上是定格动画(stop motion,或称静帧采集)的数字化后代;如果只是拍摄一段简单的3D角色运动的影像,那你只需摆弄好关键帧时角色的形象,之后的动作的绘制过程交给计算机就好了。

    至于之后图像的合成,加入动态特效和视觉特效,调整摄影机的位置,难以用一两句话概括,所以不多赘述。

    3D视觉元素做好了,接下来就是加入交互的模块了。

     


    0 3

    体感设备和实时渲染

    许多人可能还记得有一段时间,许多卖电视的门店为了吸引顾客,放了个手柄,让大家玩耍各种体感游戏,比如体感网球,体感排球等等。

    2006 年,任天堂发布了新一代游戏主机Wii,Wii配套的新款游戏手柄第一次将体感动作引入了电视游戏主机。之后微软在在2010正式发布Kinect,Kinect是微软为Xbox开发的体感识别摄像头, 在其开发的目的是用于游戏,但因为其价格低廉,受到了交互领域的极大追捧。

    这或许是体感交互第一次大规模的出现在大众的视野。在销售前60天内,Kinect就卖出八百万部,成为那时全世界销售最快的消费性电子产品.

    落红不是无情物,化作春泥更护花。虽然因为体感游戏的热度退却等原因,导致 Kinect最终停产,但它留下的相关技术却在交互等领域继续发光发热。其中应用最为广泛的,应该就是如今iPhone上的面部识别功能,当年为Kinect的技术支持公司PrimeSense,早在2013年就被苹果所收购。

    《马里奥网球》

    这些3D体感交互游戏, 正是“3D实时影像互动游戏”,而玩家用动作控制游戏中的3D角色,产生图像的过程,也正是一个实时渲染过程。

    而特效CG公司,在渲染一段影视级别的视频时,需要处理的数据量和渲染一个3D游戏完全不在一个量级。这也是许多3D图形软件并不支持实时渲染的原因,原因无他:硬件带不动。因为哪怕1s的特效场景,都需要数台电脑渲染 很长时间。但也有人说,我只想做一段简单的3D视频,处理数据量少了,不就可以进行实时渲染,一边渲染一边改模型?

    可视化编程正是以“所见即所得”这种思想为原则的编程技术。它们力图实现编程工作的可视化,即随时可以看到结果,程序与结果的调整同步。可视化编程的语言也不少,我们这里就以Touch designer为例。

    放张4V的创作图,嘻嘻

    Touch designer是一款基于python语言的可视化编程软件(这里指软件),由多伦多的Derivative公司开发。关于Touch designer的用途,在这里我想引用Touch designer中文社区对这款软件的解释,同时也向大家安利他们的网站:http://www.touchdesigner.co/(他们的免费Touch designer教程已经出到中级了哦!)

    从项目类型的角度来看,Touch designer可以用来制作交互装置,演出视觉装置投影,建筑外观投影;也可以控制机械臂,制作VR体验,还可以制作电影工业级别的界面设计。

    “天真 · 自得 2.0” 古琴昆曲电子演出的视觉部分,新媒体艺术团队分号C进行了Processing视觉至TouchDesigner视觉滤镜处理

    Unity3D实时渲染视觉

    同时,不管什么类型的新媒体项目,在制作过程中,把TD当做一个整合统一的平台,是非常事半功倍的。它可以把你所想要的软硬件粘合起来,利用它们的特性创造出更为强大的新媒体怪兽。

    对于艺术家和设计师来说,Touch designer非常容易上手;对于程序员来说使用TD能轻松桥接艺术家们制作完成的视觉部分和后台程序部分。这样的软件能轻松结合不同能力的人员完美的完成项目。

    而需要特别介绍的,则是Touch designer的实时3D渲染功能和编程方式,传统的编程流程是,先编写抽象的代码,当所有的步骤都凑齐了,再运行生成结果;而Touch designer则是采用图形的方式,用更直观的视觉化的方式去思考,让你设计的每一段程序都能直观的显示结果,并且直接进行调整,同时它支持许多主流的软硬件接口,比如用于手部动作识别的设备Leapmontion,体感识别的Kinect,而现场表演中常用的的MIDI,TouchOSC自然也是来者不拒。

    在Touch designer中调整程序

    马老师视频 演示效果,左边屏幕是Touch designer的界面,右边是unreal4,平板上则是TouchOSC编辑器,你可以一边看渲染效果一边调整你的程序

    而随着硬件性能的不断提升,游戏的画面越来越爆炸,一些游戏引擎也开始打影视行业的主意,不断进化自己的实时渲染功能。比如Unity这款3D游戏引擎,而不少视觉演出的舞台也使用Unity3D进行实时渲染。

    这里安利一部2016年Oats Studio使用Unity实时渲染出的动画《ADAM》幕后制作访谈,你可以亲自感受下实时渲染出大片的快感。

    Unity在国内火起来,有一部份原因是因为手游的兴起,因为手游对画质要求不需要太高,而且手游生命周期短,更看重研发效率和兼容性。Unity恰恰符合这些条件,所以很多小团队和个人都选择Unity为主要的开发工具。Unity也提供商城功能,用户可以在里面购买模型,特效和代码。

    聊起Unity3D,自然要介绍下unreal.相比于Unity,unreal系列游戏引擎本身架构复杂,上手有一定难度,但它的渲染质量和效率比Unity3D强上不少。一般来说,程序员更喜欢调试方便的Unity,而美术建模人员更喜欢unreal,因为unreal和touch designer一样,也采用的顺序性编程,方便制作3D内容各个阶段的美术人员进行合作。

    unreal界面

    以上,就是制作一个3D实时交互影像作品,大致涉及的技术和软硬件,最后腿毛君来理一理逻辑。首先,你需要一个完整的创意执行计划,再通过Touch designer等平台搭建一个交互程序,处理各种交互硬件收集的信息,传输给3D场景并实时渲染出一段影像,最终完成一个3D实时交互影像作品。当然,你也可以选择由unity,unreal等游戏引擎来完成 实更高质量的实时渲染的工作。

    当然,想要完成一个高水平的交互作品,在上面的许多技术环节都有太多可以发挥的地方 ,比如这么多跨平台的软硬件凑在一起工作,如何能保证他们都运行的流畅?等等一系列问题。

    正如吴宽老师在《艺术与生产力》一文中所说,“另很多艺术家感到沮丧的一个事实是:每一次推进艺术历史前进的核心动力并不是来自于艺术家,而是来自于生产力技术的革新。从岩画到油彩,从石雕到3D打印,从照相机到新媒体技术。。。每次生产力的革新,都会引发一场艺术历时的革命,促生新的艺术品种与流派诞生,催生一大批功成名就的艺术家。‘’

    可以预见的是,艺术将越来越科技化,科技也将越来越艺术,两者在山麓分手,却终究会在山顶相逢。未来的艺术家会有越来越多的身份,而艺术的形式也会多种多样,更加丰富有趣。

     



    我们邀请了来自伦敦的新媒体艺术家Matteo Zamagni在想当然平台,进行主题为“实时互动影像艺术”的线上直播讲座, 和他将结合自己的经历,向大家介绍这一领域的优秀作品和创作工具,以及对这一艺术形式的思考。

    讲座详情

    Lecture introduction

    主题:可见和不可见的界线——实时互动影像艺术揭秘

    直播内容:

    什么是实时互动影像艺术?

    实时互动影像作品介绍

    实时互动影像工具介绍

    导师个人经验分享

    在线问答

    时间:12月5日 7PM

    直播平台:想当然学习中心

    报名方式:

    【嘉宾介绍】

    马特奥·扎马尼

    Matteo Zamagni

    (http://www.alt-o.com/)

    新媒体艺术家

    伦敦艺术大学数字媒体设计学士

    现工作和生活于伦敦

    新媒体艺术家马特奥·扎马尼(Matteo Zamagni)在伦敦工作和生活。他通过多媒体平台表达他的理念,专注于视频、实时和线下图形、视觉特效和互动装置。

    他的创作的灵感来自于他对实体和非实体、可见和不可见之间的界线与科学和宗教之间的联系的分析。他观察宏观和微观的自然,通过他的作品表达其中不可见的流动。他的作品还通过冥想、感知以及观察意识和无意识之间的张力探索不同的心理状态。

    扎马尼为格约拉(Quayola)、FIELD和伊托·斯蒂尔(Hito Steyerl)等艺术家创作作品。他还为微软非凡、迪塞尔和伦敦时尚周创作作品。他的作品在世界各地都有展出,包括2017,纽约时代广场“午夜时刻”;2017,纽约动态影像艺术节;2016,伦敦加齐利艺术之家;2015,伦敦巴比肯艺术中心;2016-17年多个城市的流明大赛。

    【作品介绍】

    Thödgal

    作品使用Mandelbulb 3D,Cinema 4D和After Effects等软件进行制作,本次作品是对分形艺术的一次探索;

     

    "Leaping Over the Skull"

    Music: Zora Jones - Too many tears

    (not the official music video)

    Terms & Conditions Apply

    该项目由三个实时交互式环境组成,每个环境都由观众与投影艺术品的接近度进行修改; 人们越接近它,它们对自然的影响就越大。

    这个概念是“Anthropocene(人类造成的新世界)”一词的字面隐喻; 这个术语标志着人类物种在生态系统,自然界及其进化过程中引发永久性转变的新时代。核废料,海洋中的塑料斑块,充满毒素的土地......

    地球以如此之快的速度陶醉,无法自我恢复。

     

    最后,马提奥老师的线上课程《实时交互 影像与装置》已经在想当然平台开启报名。

    视频链接:《实时交互 影像与装置》

    课程宣传片

     

     

    展开全文
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    一般现实中的图像都是1通道或3通道,那么这样的图像在制作样本裁剪时可以直接利用opencv或PIL读入进行规则样本裁剪。

    但是如果你是搞遥感影像,那么很大可能碰到的影像不止是三个通道(波段),可能是4个波段,甚至是6、7个波段。那么对于这样的遥感影像做样本,如果还用opencv等去读取,那么一定会呵呵的。

    那么对于这样的情况,可以有两种方式去解决。
    方式一:
    首先在遥感图像处理软件中进行波段合成处理,直接选择想要利用的波段进行合成后输出结果,然后在利用输出的结果制作样本。

    方式二:
    直接利用gdal库进行影像的读取,这样就可以直接把遥感影像的所有波段直接进行裁剪,保证输入数据和制作的样本的波段数是一致的。
    在这里插入图片描述
    那么在后续的训练和预测过程中,也同样引用gdal库,可以进行波段的选择,选择用哪几个波段进行组合训练和预测。
    交流QQ:3239516597

    展开全文
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