推荐一款3D建模软件:Agisoft Metashape Pro

Agisoft Metashape Pro是一款强大的多视点三维建模设计辅助软件,Agisoft Metashape是一款独立的软件产品,可对数字图像进行摄影测量处理,并生成3D空间数据,用于GIS应用,文化遗产文档和视觉效果制作,以及间接测量各种尺度的物体。通过计算机视觉方法实施的明智的数字摄影测量技术导致智能自动处理系统,一方面可以由摄影测量领域的新人管理,另一方面,有很多可以提供给专业人员,可以根据众多特定任务和不同类型的数据调整工作流程。在各种案例研究中,Metashape证明可以产生高质量和准确的结果。

Metashape可对数字图像进行摄影测量处理并生成3D空间数据基于图像扫描的三维建模软件,通过添加支持GPU加速图像匹配,使用CUDA与NVIDIA图形系统硬件,以及其他许多地方的改进。非常适合GIS应用,文化遗产文献和视觉效果制作,以及间接测量各种尺度的物体,测量管道的专业工具,许多无人机公司建筑公司也在使用它提供工作效率。

软件功能特性

摄影测量三角测量

处理各种类型的图像:空中(最低点,倾斜)和近距离,自动校准:框架(包括鱼眼),球形和圆柱形相机,多相机项目支持。

密集点云:编辑和分类

精心设计模型,以获得准确的结果,点分类以自定义几何重建,LAS导出受益于经典的点数据处理工作流程。

数字高程模型:DSM / DTM导出

数字表面和/或数字地形模型 – 取决于项目,基于EXIF元数据/飞行日志的地理定位:GPS / GCP数据,EPSG注册表坐标系支持:WGS84,UTM等。

地理配准的orthomosaic出口

地理配准的orthomosaic:最兼容GIS的GeoTIFF格式; .KML文件位于Google地球上,为大型项目导出块,均匀纹理的色彩校正。

测量:距离,面积,体积

内置工具,用于测量距离,面积和体积,为了执行更复杂的度量分析,由于各种导出格式,Metashape产品可以顺利地转移到外部工具。

地面控制点:高精度测量

导入GCP以控制结果的准确性,编码/非编码目标自动检测快速GCP输入,比例尺工具设置参考距离而无需实现定位设备。

Python脚本:自定义处理工作流程

除了批处理一种节省人工干预的方法之外,Python脚本还提供了自定义选项,几个类似数据集的参数模板; 中间处理结果检验;等等。

多光谱图像处理

RGB / NIR /热/多光谱图像处理,基于优选信道的快速重构,多通道正射马赛克生成,用于内置植被指数(NDVI)计算和输出。

3D模型:生成和纹理

各种场景:考古遗址,文物,建筑物,室内设计,人物等,直接上传Sketchfab资源并导出到varios流行格式,逼真的纹理:HDR和多文件支持。

动态场景的 4D建模

用于电影艺术,游戏产业等创意项目的多摄像机站数据处理,基于时间序列重建的3D模型的众多视觉效果的基础。

全景拼接

如果存在至少2个摄像站,则从相同摄像机位置 – 摄像机站捕获的数据进行3D重建,一个摄像机站数据的360°全景拼接。

网络处理

通过计算机网络进行分布式计算,以便在一个项目中使用多个节点的组合功率来处理大量数据集。

下载地址:Agisoft Metashape Pro(三维建模软件)v2.2.0.19440中文激活版-下载集Agisoft Metashape Pro是一款强大的多视点三维建模设计辅助软件,可对数字图像进行摄影测量处理,并生成3D空间数据。icon-default.png?t=O83Ahttps://www.xzji.com/soft/2013.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/60392.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Docker--Docker是什么和对Docker的了解

Docker 的本质 Docker的本质是LXC(Linux容器)之类的增强版,它本身不是容器,而是容器的易用工具。 Docker通过虚拟化技术,将代码、依赖项和运行环境打包成一个容器,并利用隔离机制来使得容器之间互相独立、…

前端请求后端php接口跨域 cors问题

只需要后端在网站的入口文件 一般都是 index.php 加上 这几行代码就可以了 具体的参数可以根据需要去修改 header("Access-Control-Allow-Origin: *"); header(Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS); header(Access-Control-Allow-Heade…

Wi-Fi背后的工作原理与技术发展历程介绍【无线通信小百科】

1个视频说清楚WIFI:频段/历程/技术参数/常用模块 智能手机拥有率越来越高的今天,大家已经习惯了通过无线网络上网的方式。除了在外面需要用手机流量,我们通常在家里或者机场,商场都可以通过Wi-Fi连接上网。本期文章将为大家介绍Wi…

HTMLCSS: 日落卡片

效果演示 这段代码创建了一个包含日落图像和文本的美观卡片&#xff0c;使用了现代CSS背景模糊和渐变&#xff0c;以及SVG图形来增强视觉效果。 HTML <div class"card"><div class"card__content"><div class"card-details">…

sealos部署K8s,安装docker时master节点突然NotReady

1、集群正常运行中&#xff0c;在集群master-1上安装了dockerharbor&#xff0c;却发现master-1节点NotReady&#xff0c;使用的网络插件为 Cilium #安装docker和harbor&#xff08;docker运行正常&#xff09; rootmaster-1:/etc/apt# apt install docker-ce5:19.03.15~3-0~u…

latex快速入门(附计算机学报latex模板链接

对于一些概念的解释&#xff0c;最后附计算机学报模板 LaTeX入门 什么是latex&#xff08;不标准的理解&#xff0c;但可以快速入门&#xff09;最开始的工作流LaTeX的扩展版本PdfLaTeXXeLaTeX LaTeX编辑器 计算机学报模板 什么是latex&#xff08;不标准的理解&#xff0c;但…

【stablediffusion】ComfyUI | 恐怖如斯的放大模型DifFBIR,超分辨率放大、人脸修复、图像去噪 | 效果炸裂 | 强烈推荐

今天&#xff0c;我们将向您介绍一款令人兴奋的更新——Stable Diffusion的ComfyUI放大模型DifFBIR。这是一款基于Stable Diffusion技术的AI绘画工具&#xff0c;旨在为您提供一键式图像放大的便捷体验。无论您是AI绘画的新手还是专业人士&#xff0c;这个工具都能为您带来极大…

向量数据库PGVECTOR安装

文章目录 前提向量数据库介绍PGVECTOR安装1、pgvector下载2、编译安装3、创建vector扩展 前提 已经安装好了pg14版本。 其他版本也可以。 pg安装教程&#xff1a;https://blog.csdn.net/yushaoyyds/article/details/138855306?spm1001.2014.3001.5502 向量数据库介绍 向量数…

Elasticsearch集群和Kibana部署流程

搭建Elasticsearch集群 1. 进入Elasticsearch官网下载页面&#xff0c;下载Elasticsearch 在如下页面选择Elasticsearch版本&#xff0c;点击download按钮&#xff0c;进入下载页面 右键选择自己操作系统对应的版本&#xff0c;复制下载链接 然后通过wget命令下载Elastics…

Vue3 之 provide 和 inject:组件间通信的神奇利器

provide和inject 1.概述 在 Vue 3 中&#xff0c;provide和inject是用于组件之间进行深层次数据传递的一对组合。它们可以跨越多个组件层级来共享数据&#xff0c;而不需要通过层层传递props的方式。 2.provide 的使用 基本语法&#xff1a;在组件的setup函数或者Compositi…

Spring——容器:IoC

容器&#xff1a;IoC IoC 是 Inversion of Control 的简写&#xff0c;译为“控制反转”&#xff0c;它不是一门技术&#xff0c;而是一种设计思想&#xff0c;是一个重要的面向对象编程法则&#xff0c;能够指导我们如何设计出松耦合、更优良的程序。 Spring 通过 IoC 容器来…

uniapp—android原生插件开发(4uniapp引用aar插件)

本篇文章从实战角度出发&#xff0c;将UniApp集成新大陆PDA设备RFID的全过程分为四部曲&#xff0c;涵盖环境搭建、插件开发、AAR打包、项目引入和功能调试。通过这份教程&#xff0c;轻松应对安卓原生插件开发与打包需求&#xff01; 一、将android程序打包成aar插件包 直接使…

RedisTemplate序列化设置

前言 在使用 Redis 作为缓存数据库时&#xff0c;我们通常会使用 RedisTemplate 来简化与 Redis 进行交互的操作。而其中一个重要的配置项就是序列化设置&#xff0c;它决定了数据在存储到 Redis 中时的格式。本文将介绍如何进行 RedisTemplate 的序列化设置&#xff0c;以及一…

如何优化Elasticsearch的查询性能?

优化Elasticsearch查询性能可以从以下几个方面进行&#xff1a; 合理设计索引和分片&#xff1a; 确保设置合理的分片和副本数&#xff0c;考虑数据量、节点数和集群大小。根据数据量和节点数量调整分片数量&#xff0c;避免使用过多分片&#xff0c;因为每个分片都需要额外的…

ORU——ORAN 无线电单元参考架构

ORU ORU-开放无线电单元ORU 类型O-RU“A类”O-RU“B类” 参考相关文章 ORU-开放无线电单元 ORU&#xff08;开放无线电单元&#xff09;的目的是将天线发送和接收的无线电信号转换为数字信号&#xff0c;该数字信号可通过前传传输到分布式单元&#xff08;DU&#xff09;。考虑…

FFMPEG录屏(22)--- Linux 下基于X11枚举所有显示屏,并获取大小和截图等信息

众人拾柴火焰高&#xff0c;github给个star行不行&#xff1f; open-traa/traa traa is a versatile project aimed at recording anything, anywhere. The primary focus is to provide robust solutions for various recording scenarios, making it a highly adaptable tool…

多线程和线程同步复习

多线程和线程同步复习 进程线程区别创建线程线程退出线程回收全局写法传参写法 线程分离线程同步同步方式 互斥锁互斥锁进行线程同步 死锁读写锁api细说读写锁进行线程同步 条件变量生产者消费者案例问题解答加强版生产者消费者 总结信号量信号量实现生产者消费者同步-->一个…

FlinkPipelineComposer 详解

FlinkPipelineComposer 详解 原文 背景 在flink-cdc 3.0中引入了pipeline机制&#xff0c;提供了除Datastream api/flink sql以外的一种方式定义flink 任务 通过提供一个yaml文件&#xff0c;描述source sink transform等主要信息 由FlinkPipelineComposer解析&#xff0c…

Zustand浅学习

道阻且长&#xff0c;行而不辍&#xff0c;未来可期 之前只是会使用zustand,也没仔细看过zustand的文档&#xff0c;前段时间一个合约朋友问我前端的zustand怎么用&#xff0c;啊&#xff0c;这&#xff0c;是那个笑起来明媚的不像话的帅哥问我问题诶&#xff0c;那我得认真一下…

海量数据迁移:Elasticsearch到OpenSearch的无缝迁移策略与实践

文章目录 一&#xff0e;迁移背景二&#xff0e;迁移分析三&#xff0e;方案制定3.1 使用工具迁移3.2 脚本迁移 四&#xff0e;方案建议 一&#xff0e;迁移背景 目前有两个es集群&#xff0c;版本为5.2.2和7.16.0&#xff0c;总数据量为700T。迁移过程需要不停服务迁移&#…