在Unity引擎中，"合并子物体Mesh，添加Collider"是一个常见的操作，特别是在创建复杂场景或者优化性能时。这个过程涉及到游戏对象（GameObject）的管理、网格（Mesh）的组合以及碰撞器（Collider）的添加。以下是对这个主题的详细解释。 我们需要理解Unity中的Mesh。一个Mesh是3D模型的基础，它包含了模型的几何形状信息，如顶点、索引、纹理坐标等。在Unity中，每个Mesh都可以作为一个独立的游戏对象存在，但有时为了减少渲染和物理计算的开销，我们会将多个Mesh合并成一个。这可以通过编写脚本来实现，例如提供的`CombineMesh.cs`文件可能就是用于执行此操作的工具。 `CombineMesh.cs`脚本通常会遍历一个父对象下的所有子对象，获取它们的Mesh组件，然后使用Unity内置的`Mesh.CombineMeshes()`函数来合并这些Mesh。这个函数将多个Mesh整合为一个大的Mesh，从而减少绘制调用（Draw Call），提升渲染效率。合并后的Mesh会被分配到一个新的GameObject或已存在的GameObject上，作为其Mesh Filter组件的Mesh。 接下来，我们谈论Collider。在Unity中，Collider是物理系统的组成部分，它定义了游戏对象在物理世界中的形状，使得其他对象可以与其发生碰撞。添加Collider是为了实现物理交互，如碰撞检测、触发器等。有多种类型的Collider，如Box Collider、Sphere Collider、Capsule Collider和Mesh Collider。 对于复杂的合并后的Mesh，通常会使用Mesh Collider，因为它可以直接根据合并后的几何形状创建碰撞器。然而，需要注意的是，Mesh Collider在处理大量复杂几何形状时可能会比简单的Collider更消耗性能。因此，在决定是否使用Mesh Collider时，需要权衡性能和准确性的需求。 `MeshTool.cs`可能包含了一些辅助函数，比如检查子物体是否包含Mesh Component，或者清理不再需要的单独Mesh等。这些工具函数有助于确保合并和添加Collider的过程顺利进行。 这个过程的核心目标是通过合并子物体的Mesh来减少Draw Calls，提高渲染效率，并通过添加Collider来实现物理交互。在实际开发中，这一步骤通常是在场景预处理阶段完成的，以便在运行时提供更好的性能表现。而`CombineMesh.cs`和`MeshTool.cs`这样的脚本工具，正是实现这一目标的关键。在使用这些工具时，开发者需要注意合理调整参数，以达到性能和功能的最佳平衡。

Ｃ#联合halcon源码 CAD测量比对 CAD图纸 测量 海康相机 通常测量规则的物体，通过找边，找圆，求线线交点，点到线的距离，很容易测量尺寸。 这个源码的测量物体是不规则的，很多凸凹的地方都需要测量，这里我们采用的导入CAD标准的轮廓，与相机采集的图片进行轮廓比对，计算最大尺寸的方式来测量。 在产品轮廓非常复杂的情况下，这样的方法可以解决问题 客户需求：计算该型材的所有边缘与要求尺寸的偏差，看是否在合理范围内。 这里我们采用了客户提供的标准的CAD图纸，与相机采集的图片进行轮廓对比，最终得到的实际尺寸。 提供：halcon源码，C#联合halcon源码，CAD图纸，相机安装包，相机SDK 参数设置：可以导入CAD图纸，旋转CAD图纸，创建模板，保存模板，图片缩放，halcon引擎等操 该段话涉及到的C#编程语言、Halcon图像处理库、CAD图纸、测量、相机、轮廓比对、尺寸偏差。 延伸科普： 1. C#编程语言：C#是一种面向对象的编程语言，常用于开发Windows应用程序、Web应用程序和游戏开发等领域。它具有丰富的库和框架，可以方便地进行软件开发和编程。 2. Halc

本案例属于热-结构耦合场分析问题，也属于旋转摩擦生热问题，选用耦合场三维六面体二十节点SOLID226单元进行分析，将角速度转换为切向位移载荷施加在铜块上。

作为广谱中的关键组成部分 基于视觉的智能应用（Dalal和Triggs） 2005;Felzenszwalb， McAllester， and Ramanan 2008），目标 同时定位和分类图像中的对象。 由于卷积神经网络（CNN）（Krizhevsky，Sutskever和Hinton 2012）的强大能力，最近提出了许多基于CNN的对象检测模型，这些模型大致可以分为两类，比如一级和两级对象检测器。具体来说，两级探测器首先选择可能的目标区域 （建议），然后对这些区域进行分类。

MFC程序中使用OpenGL绘制多个图形，使用鼠标点选其中的某个物体。

matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两

改进YOLOv5_v7 _ 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv_迪菲赫尔曼的博客-CSDN博客.mhtml

unity 从UI上拖出3D物体，（2D转3D）

ROS+PX4无人机进行物体识别和控制舵机投放物体

本作品基于现有图像识别技术，针对图像识别对环境的苛刻要求，研究了一种非接触物体尺寸形态测量系统。该系统结合激光管测距、目标精准捕捉以及目标识别算法，最后得到目标物体的形态和尺寸。选用STM32F401最小系统为核心板，用舵机搭建二维云台，选用OpenMV、L10雷达测距模块测量目标物的形态尺寸以及与装置的距离，测量结果从串口输出显示在OLED屏上。 该系统主要由STM32F4系列单片机，机器视觉模块，激光测距模块，人机交互模块以及二维云台组成。机器视觉模块识别物体形状和尺寸，激光测距测量被测物与该测量装置的距离。两者所测数据返回给单片机，单片机控制云台完成指定任务后将测量数据显示在人机交互模块上。 OpenMV采用的STM32F427拥有丰富的硬件资源，引出UART，I2C，SPI，PWM，ADC，DAC以及GPIO等接口方便扩展外围功能。USB接口用于连接电脑上的集成开发环境OpenMVIDE，协助完成编程、调试和更新固件等工作。TF卡槽支持大容量的TF卡，可以用于存放程序和保存照片等。