本文实例为大家分享了unity3D实现三维物体跟随鼠标的具体代码,供大家参考,具体内容如下 效果图: 1.创建一个三维物体Cylinder圆柱体 Target 2.创建词汇表Yellow材质球 3.将材质球挂载到Target物体上 4.创建脚本MouseMove.cs MouseMove.cs代码 using UnityEngine; /* 让物体完全跟随鼠标 */ public class MouseMove : MonoBehaviour { [Header("主相机")] [Tooltip("主相机")] /// /// 主相机 /// <
2023-10-27 15:29:13 192KB ni unity unity3d
1
视频前景物体提取标出运动轨迹,VS2010+OpenCV2.4.4提取图像中运动物体,并计算轮廓中心的运动轨迹。
2023-10-23 15:24:58 13.6MB OpenCV 运动轨迹
1
小程序物体识别开发、腾讯云轻量云服务器、anaconda、微信开发者工具、django、深度学习yolov3模型
2023-10-20 17:54:21 414.62MB 小程序 腾讯云 服务器
1
本资源实现了摇杆控制Tank运动,效果见:https://zhyan8.blog.csdn.net/article/details/125986322
2023-10-20 11:22:42 188.59MB 摇杆 UGUI Unity3D
1
CIFAR-100 是一个图像数据集,包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,根据图像内容被分为 100 个小类别,包括:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10个大类下的10个小类,类别之间的交集为空。
1
Unity 软性物体的实现,可模拟柔性水管、气管、鞭子等,纯代码实现,未使用插件,所以不存在Unity版本问题,具体使用可参考文章:http://t.csdn.cn/cIjh1
2023-08-07 17:15:32 11KB unity
1
Unity3D场景物体外发光插件——HighlightingSystem5.0
2023-07-28 15:49:27 5.92MB 软件/插件 HighlightingSyst
1
目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值,以检测,跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先,我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框,我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来,我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间(TTC),分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来,我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后,我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点,并在
2023-05-18 00:00:59 132.97MB C++
1
由于毫米波的敏感性极强,物体的微小移动也可以被毫米波所感知,体现为频谱变化,借助此优势提出了一种基于毫米波感知的小型无源物体定位追踪方法,可以实现对目标物体的高精度定位与追踪。与传统的有源物体定位追踪相比,在无源物体定位追踪中,由于目标物体无法主动发射信号且目标物体较小,因此,需要有效的机制区分、分离目标物体的反射信号和背景环境的反射信号,采用多种方法去除背景噪声和突发噪声,实现了良好的定位追踪效果。实验结果表明,所提方法可以追踪一支笔的运动轨迹,其平均误差为0.32 cm。
1
伪装物体检测(CVPR2020-Oral) 作者:,,,,,。 0.前言 欢迎加入COD社区! 我们在微信中创建了一个群聊,您可以通过添加联系人(微信ID:CVer222)来加入。 请附上您的从属关系。 该存储库包括详细的介绍,强大的基准(搜索和识别网,SINet)以及用于伪装目标检测(COD)的一键评估代码。 有关伪装物体检测的更多信息,请访问我们的并阅读 / 。 如果您对我们的论文有任何疑问,请随时通过电子邮件与或。 如果您使用SINet或评估工具箱进行研究,请引用本文( ) 0.1。 :fire: 消息 :fire: [2020/10/22] :collision: 可以通过电子邮件( )提供培训代码。 请提供您的姓名和机构。 请注意,该代码只能用于研究目的。 [2020/11/21]已更新评估工具:Bi_cam(cam> threshold)= 1-> Bi_cam(cam> = threshold
1