Видео тюнинг 3д: 3d tuning скачать — video klip mp4 mp3

Posted on by alexxlab

Содержание

Виртуальный 3D тюнинг автомобилей: онлайн и программы

Существует определенный тип людей, у которых в характере присутствует стремление выделиться на общем фоне. Оно может принимать самые разные формы, но чаще всего находит выражение во внешнем виде.

Необычная одежда, аксессуары, окружающие человека предметы, в числе прочих нередко оказываются и автомобили — обычно легковые, но встречаются и коммерческие.

При помощи пластиковых накладок и других элементов машина порой изменяется до полной неузнаваемости. Важно в этом деле сохранить здравый смысл и не перегнуть палку — порой результат получается, мягко говоря, совсем уж неожиданным. Тюнинг автомобиля требует определенных затрат и перепробовать несколько разных вариантов может себе позволить не каждый.

На помощь автовладельцам приходят новейшие информационные технологии. Специальные сервисы онлайн тюнинга автомобилей позволяют перебрать огромное количество самых разных вариантов коррекции экстерьера автомобиля без малейших затрат.

Программа формирует изображение на экране компьютера и дает возможность установить на машину любые элементы, изменить цвет, нанести аэрографию и выполнить некоторые другие действия.

Для усиления эффекта сервис выдает картинку в аксонометрической проекции, что обеспечивает ей эффект трехмерности. Изображение приобретает объем, тем самым обеспечивается правильное восприятие действительности. Психологам давно известно, что пространственные геометрические тела, перенесенные при помощи проекций на плоскость, воспринимаются человеческим глазом неадекватно.

Псевдотрехмерное изображение подопытного автомобиля позволяет максимально точно представить, как будет выглядеть он по окончании работ. «Прокачка тачек» при помощи такого рода сервисов — не просто развлечение для посвященных, но и возможность воочию увидеть, как будет выглядеть машина после завершения процесса. Полученное изображение можно поворачивать в разные стороны, чтобы иметь возможность лучше рассмотреть результат.

Существует две разновидности сервисов такого рода:   виртуальный онлайн тюнинг автомобилей, а также программы тюнинга и стайлинга автомобилей для использования на компьютере.

В первом случае потребуется устойчивое соединение с интернетом и доступ к сайту. Во втором варианте, программа устанавливается на компьютер после скачивания из сети или с другого носителя: флешки, CD карты или оптического диска.

В статье рассматриваются возможности сетевых и программных продуктов, позволяющих проводить виртуальный тюнинг автомобилей. Вы можете самостоятельно выполнить такой тюнинг своего автомобиля с использованием элементов в нескольких версиях и без особых финансовых затрат.

Виртуальный 3D тюнинг автомобилей в режиме онлайн

В сети достаточно много сайтов, посвященных данной тематике, каждый из них имеет свои достоинства и особенности. Одним из самых популярных ресурсов является сервис, принадлежащий компании ОАО «3D Tuning OOO» (ССЫЛКА) — 3D тюнинг автомобилей в режиме онлайн.

Обращает на себя внимание оригинальный дизайн оформления страницы – ничего лишнего на девственно белом фоне главной страницы, только логотип сайта и функциональные кнопки в верхней части экрана.

Сервис предоставляет пользователю целый набор возможностей по настройке своего автомобиля под себя с использованием обширного арсенала средств. Для обладателей мобильных устройств доступны версии для Android и iOS. Итак, приступаем к нашим исследованиям. При открытии страницы появляется изображение логотипа компании, проявляющееся на белом фоне из переплетения линий.

В верхней части экрана на черной ленте кнопки со следующими функциями:

  • домой;
  • галерея;
  • применение;
  • залонгиться;
  • регистрация.

Ниже по центру — картинка с изображением автомобиля, над которым располагаются виртуальные клавиши: «Выберите автомобиль», правее изображение эмблемы одного из автопроизводителей, название модели и красная кнопка «Старт». Клик по перевернутому треугольнику вызывает выпадение списка автопроизводителей в алфавитном порядке.

Всего в перечне 85 марок, сходящих с конвейеров заводов или уже снятых с производства. Из списка выбираем нужного нам автопроизводителя, на дисплее появляются изображения доступных для проведения тюнинга моделей. Кроме того, на панели имеется вкладка со списком под треугольником красного цвета.

Видео — пример онлайн тюнинга автомобиля ВАЗ 2106:

Выбор можно сделать двумя способами: по изображению модели либо по названию в перечне. Кликаем по кнопке «Старт» и можно приступать к процессу усовершенствования внешности и интерьера машины.

Выбранная вами неокрашенная модель появляется на фоне фантастического сооружения, впрочем, декорации можно сменить при помощи специальной опции. Виртуальный 3D тюнинг автомобиля в режиме онлайн предусматривает большой выбор наружных элементов:

  • легкосплавных и кованых дисков;
  • передних или задних бамперов;
  • аэродинамического обвеса;
  • спойлеров на крышку багажника;
  • наружных зеркал;
  • накладных воздухозаборников;
  • рисунков аэрографии для нанесения на борта автомобиля.

Дополнительные возможности онлайн тюнинга, предоставляемые сервисом:

  • Выбор типа лакокрасочного покрытия (матовое или глянцевое).
  • Огромный выбор цветов для экстерьера.
  • Неоновая подсветка.
  • Изменение клиренса за счет подъема или опускания подвески.
  • Тонировка стекол разной интенсивности.

Сервис предоставляет пользователю большие возможности по онлайн 3D тюнингу выбранного автомобиля совершенно бесплатно. Поле для экспериментов огромное, наружные элементы можно комбинировать в самых разных вариантах. Раздел с описанием модели предоставляет подробную информацию о машине, ее особенностях и технических характеристиках.

Изображение, полученное в результате собственноручно выполненного виртуального тюнинга и стайлинга вашего автомобиля, можно сохранить в галерее. Сервис предоставляет возможность напечатать картинку на принтере и использовать ее в дальнейшем для проведения работ по прокачке машины в реальности. По изображению можно подобрать необходимые элементы и рисунки для аэрографии.

Виртуальный 3D тюнинг вашего автомобиля, сделанный с использованием возможностей сайта 3dtuning.com, позволяет наглядно представить изменения внешности машины в результате ваших действий. Большой выбор наружных деталей, расцветок открывает широкие возможности для экспериментов. Полученные картинки могут быть использованы для последующего проведения реальных работ на автомобиле.

Программы для виртуального тюнинга авто

Существуют и другие возможности для моделирования внешности машины при помощи компьютера. Речь идет о программах для виртуального тюнинга автомобилей, которые можно приобрести и скачать на специализированных сайтах разработчиков. В обзоре приведены описания нескольких наиболее популярных продуктов, предлагаемых российскими или иностранными разработчиками.

Программа для 3D виртуального тюнинга автомобилей под названием «Виртуальный Тюнинг – 2» выпущена в 2009 году, но до сих пор сохраняет популярность. Продукт рассчитан на использование в операционной системе Windows, язык интерфейса – русский. Это упрощает использование программы для наших соотечественников и позволяет превратить свою машину в настоящий шедевр.

Видео — обзор программы Virtual tuning 2:

База данных содержит обширную номенклатуру псевдообъемных изображений для тюнинга экстерьера и интерьера автомобилей. В перечне машин популярные модели от ведущих производителей: BMW, Chevrolet Lacetti, Ford Focus 2, Hyundai Accent и Mazda. Изображения выполнены с хорошей детализацией, при этом для моделирования доступны как наружные поверхности, так и салон.

К услугам пользователя большой выбор разнообразных элементов от российских и иностранных производителей:

  • Оригинальные бамперы, аэродинамический обвес, пороги и спойлеры.
  • Колесные диски, накладки на фары головного света и задние фонари.
  • Рулевые колеса разного вида и размеров, спортивные кресла и панели с комбинациями приборов.
  • Огромный выбор расцветок для лакокрасочных покрытий.
  • Аэрография по бортам, капоту и крыше.

Представленная программа для виртуального тюнинга автомобилей имеет целый ряд неоспоримых достоинств. Трехмерные изображения объекта исключительно реальны, наружные и внутренние элементы с легкостью устанавливаются на транспортное средство и демонтируются. Машину можно вращать и проводить осмотр с разных сторон и даже провести тест драйв созданного пользователем авто.

Другая программа для виртуального тюнинга называется Tuning Car Studio SK2 от известного разработчика компании JStudio. Функционал продукта позволяет на мониторе сделать аэрографию на изображении реальной машины. При помощи цифрового фотоаппарата делаем несколько снимков и загружаем их на жесткий диск компьютера.

Видео — как можно выполнить 3d тюнинг автомобилей:

Использование программы не составит сложностей даже для неподготовленного пользователя. Она предоставляет широкие возможности для изменения цвета кузова, нанесения разнообразных рисунков из обширной базы данных. Интересная опция: подбор легкосплавных дисков для конкретной марки машины. Полученные изображения могут быть использованы в дальнейшем и распечатаны на принтере.

Следующая программа носит наименование: «Виртуальный тюнинг автомобиля ВАЗ 2108, 2109 и 21099». С учетом того, что данные модели чрезвычайно популярны в нашей стране, продукт также имеет популярность у автолюбителей. Программное обеспечение предлагает пользователю произвести тюнинг и стайлинг автомобиля на компьютере.

Функционал продукта позволяет реализовать любые самые смелые фантазии и обкатать оригинальные идеи прежде, чем воплотить их в металле. Огромный выбор элементов для наружных поверхностей и салона машины. В несколько кликов мышкой автомобиль можно перекрасить практически в любой цвет и сделать из него настоящий спорткар для городских гонок.

Собранная пользователем комплектация сохраняется в памяти и работа с ней может быть продолжена спустя некоторое время. Интересные решения могут быть применены для украшения бортов и других поверхностей аэрографией. Сохранения и печать полученных картинок на бумаге в хорошем качестве позволяет использовать их для работы над воплощением задумок в реальности.

Сервисы виртуального 3д тюнинга автомобилей в режиме онлайн приобретают все большую популярность у любителей автомобилей. Возможность получить на экране изображение собственной машины и поэкспериментировать с ней интересна многим. Хорошо продуманный интерфейс и широкий ассортимент опций делают такие сайты привлекательным для начинающих пользователей и специалистов.

Программы для виртуального тюнинга иностранных и отечественных интересны для широкого круга владельцев машин. Постановка опытов на собственном транспортном средстве – дело весьма затратное. Использование такого рода программных продуктов позволит заранее выбрать наиболее выигрышный вариант прокачки своей тачки.

Как и где вести поиск запчастей по ВИН коду автомобиля узнаете, прочитав статью.

Про автокондиционеры от прикуривателя читайте здесь. Стоит ли тратить деньги на них…

Про технические характеристики (https://voditeliauto.ru/poleznaya-informaciya/auto/nissan/almera-classic.html ) автомобиля Nissan Almera Classic.

Видео — как происходит процесс виртуального тюнинга:

Тюнинг машин от Guru-Tuning. Автотюнинг и рестайлинг от профессионалов.

Тюнинг автомобилей любой сложности

Наше тюнинг ателье предоставляет услуги тюнинга автомобилей, в которые входят конструктивные доработки кузовов и модификации силовых агрегатов (механики). Оборудование, опыт сотрудников, собственная материально-техническая база позволяют не привлекать третьих лиц, что позитивно влияет на качество и стоимость конечного результата. Популярность услуги автотюнинг среди владельцев машин класса «люкс» обусловлена желанием выделиться из толпы, улучшить машину, придать ей неповторимости.

Мы разработали множество вариантов тюнинга машин для различных классов. Возможно выполнение индивидуальных заказов после детального согласования с механиками и дизайнерами ателье. 

Для заказа услуг обращайтесь по телефону, закрепленному внизу сайта. Получите консультацию и пригоните машину. Примите работу в оговоренный срок и не забудьте оставить отзыв о сотрудничестве.

Лучшее тюнинг ателье автомобилей 

По мнению всех постоянных клиентов, наши механики самые профессиональные, поскольку хорошо выполняют свою работу. Их опыт позволяет решать даже самые сложные задачи клиентов, неожиданные, экстравагантные.

Тюнинг авто от специалистов – это гарантия ожидаемого результата, отсутствия доработок, внеплановых ремонтов. Работа с нами – это экономия. Мы не делаем лишних наценок на свои услуги, поскольку бережем своих клиентов.

Мы можем гордиться:

  • Большим количеством выполненных заказов. Многие клиенты возвращаются снова;
  • Точным выполнением требований клиентов. Реализуются только те проекты, которые не повредят автомобилю, не нарушат его функционала;
  • Работой по договору. Стоимость, перечень задач и т.д. все прописывается и заверяется;
  • Техническим сопровождением. Сотрудниками предоставляются консультации после выполнения работ. Они доступны для всех клиентов.

Качественный подход к делу – основа нашей успешной репутации. Позвоните прямо сейчас, чтобы за работу взялись квалифицированные профессионалы. Не платите дважды сомнительным компаниям. Не вредите своему автомобилю, устанавливая плохое оборудование или делая некачественные модификации.

Наша профессиональная и разнопрофильная команда занимается тюнингом автомобилей. За период своей деятельности мы стали дилерами множества производителей со всего мира (Германия, Япония, Италия и Великобритания), что позволяет нам доставлять оригинальные элементы для тюнинга в весьма короткие сроки и быть на все 100% уверенными в их абсолютной оригинальности. Основной специализации по тюнингу авто как таковой нет, ведь мы предлагаем любые услуги – установку комплексных пакетов в целом или только отдельных аксессуаров, проведение работ для существенного увеличения мощности бензиновых и дизельных силовых агрегатов (чип-тюнинг), подбор дисков, покраска, аэрография, замена выхлопных систем на спортивные и более современные.

Также мы производим ремонт автомобилей. Множество предложений по рестайлингу автомобилей и автотюнингу для VIP автомобилей.

Тюнинг ателье Guru-Tuning предоставляет автовладельцам уникальные возможности по усовершенствованию, обновлению, рестайлингу автомобилей. Штат профессиональных сотрудников, дилерские отношения с производителями тюнинг аксессуаров и удобное местоположение позволяет нашим клиентам получить услуги высшего качества. В наличии оригинальные аэродинамические обвесы и реплики подешевле, а также диски, элементы интерьера и просто неограниченное количество товаров для тюнинга автомобилей.

Тюнинг ателье в Москве предоставляет огромнейшее количество всего того, что может понадобиться при автотюнинге.

Наша профессиональная и разнопрофильная команда занимается тюнингом автомобилей. За период своей деятельности мы стали дилерами множества производителей со всего мира (Германия, Япония, Италия и Великобритания), что позволяет нам доставлять оригинальные элементы для тюнинга в весьма короткие сроки и быть на все 100% уверенными в их абсолютной оригинальности. Основной специализации по тюнингу авто как таковой нет, ведь мы предлагаем любые услуги – установку комплексных пакетов в целом или только отдельных аксессуаров, проведение работ для существенного увеличения мощности бензиновых и дизельных силовых агрегатов (чип-тюнинг), подбор дисков, покраска, аэрография, замена выхлопных систем на спортивные и более современные. Также мы производим ремонт автомобилей. Множество предложений по рестайлингу автомобилей и автотюнингу для VIP автомобилей.

Измерение качества стереоскопического видео с тонкой настройкой 3D ResNets

  • Аппина Б., Джалли А., Баттула С.С., Чаннаппайя С.С. (2018) Алгоритм оценки качества стереоскопического видео без ссылок с использованием совместной статистики движения и глубины. В: 25-я международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP), IEEE, стр. 2800–2804

  • Аппина Б., Денди С.В.Р., Манаса К., Чаннаппайя С.С., Бовик А.С. (2019) Изучение субъективного качества и объективного слепого прогнозирования качества стереоскопические видеоролики. IEEE Trans Image Process 28(10):5027–5040

    Артикул MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Баниталеби-Дехкорди А., Поуразад М.Т., Насиопулос П. (2016) Эффективная метрика качества, основанная на зрительной системе человека, для 3D-видео. Multimed Tools Appl 75(8):4187–4215

    Артикул Google Scholar

  • Баниталеби-Дехкорди А., Насиопулос П. (2018) Оценка качества стереоскопического 3D-видео, вдохновленная значимостью. Приложение Multimed Tools 77(19)):26055–26082

    Артикул Google Scholar

  • Бенуа А., Ле Калле П., Кампизи П., Куссо Р. (2008) Использование несоответствия для оценки качества стереоскопических изображений. В: 15-я международная конференция IEEE по обработке изображений, IEEE, стр. 389–392

  • «>

    Бьянко С., Селона Л., Наполетано П., Скеттини Р. (2018) Об использовании глубокого обучения для слепой оценки качества изображения. СИВиП 12(2):355–362

    Статья Google Scholar

  • Камписи П., Ле Калле П., Марини Э. (2007) Оценка качества стереоскопических изображений. В: 15-я Европейская конференция по обработке сигналов, IEEE, стр. 2110–2114

  • Чен Л., Чжао Дж. (2019) Оценка качества восприятия стереоскопических изображений на основе локальных и глобальных визуальных характеристик. Multimed Tools Appl 78 (9):12139–12156

    Артикул Google Scholar

  • Чен К., Франко К., Санг Р. (2021) Структурированная модель обрезки сверточных сетей на тензорных процессорах. архив: 2107.04191

  • Chen Z, Zhou W, Li W (2017) Слепая оценка качества стереоскопического видео: от восприятия глубины до общего опыта. IEEE Trans Image Process 27(2):721–734

    Статья MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Ченг Э., Бертон П., Бертон Дж., Хосески А., Бернетт И. (2012) Rmit3dv: предварительный анонс базы данных 3D-видео несжатого HD от Creative Commons. В: Четвертый международный семинар по качеству мультимедийного опыта, IEEE, стр. 212–217

  • Шолле Ф. (2017) Xception: глубокое обучение с глубоко отделяемыми извилинами. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 1251–1258

  • Feng Y, Yiyu C (2017) Оценка качества изображения без эталона с помощью трансферного обучения. В: 2-я международная конференция IEEE по обработке сигналов и изображений (ICSIP, 2017 г.), IEEE, стр. 90–94

  • Girshick R (2015) Fast r-cnn. В: Труды международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр.

    1440–1448 9.0004

  • Хара К., Катаока Х., Сатох Ю. (2017) Изучение пространственно-временных характеристик с помощью трехмерных остаточных сетей для распознавания действий. В: Труды международной конференции IEEE по семинарам по компьютерному зрению, стр. 3154–3160

  • Хара К., Катаока Х., Сатох Ю. (2018) Могут ли пространственно-временные трехмерные cns проследить историю 2d cnns и imagenet?. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 6546–6555

  • He K, Zhang X, Ren S, Sun J (2016)Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 770–778 9.0004

  • Хун В., Ю Л. (2017) Индекс пространственно-временного восприятия, измеряющий искажения сжатия трехмерного видео. IEEE Signal Proc Lett 25(2):214–218

    Статья Google Scholar

  • «>

    Хоу Р., Чжао Й., Ху Й., Лю Х. (2020) Оценка качества видео без ссылок с помощью архитектуры CNN с глубокой передачей. Signal Process Image Commun 83:115782

    Статья Google Scholar

  • Huber PJ, Ronchetti EM (2009) Надежная статистика, 2-е изд. Уайли, Хобокен, Нью-Джерси. https://doi.org/10.1002/9780470434697https://doi.org/10.1002/9780470434697

    Книга МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Jia Y, Shelhamer E, Donahue J, Karayev S, Long J, Girshick R, Guadarrama S, Darrell T (2014) Caffe: сверточная архитектура для быстрого внедрения функций. В: Материалы 22-й международной конференции ACM по мультимедиа, стр. 675–678 9.0004

  • Цзян Г., Чжоу Дж., Ю М., Чжан Ю., Шао Ф., Пэн З. (2015)Метод объективной оценки качества стереоскопических изображений на основе бинокулярного зрения. Multimed Tools Appl 74(18):8197–8218

    Артикул Google Scholar

  • «>

    Цзян Г., Лю С., Ю М., Шао Ф., Пэн З., Чен Ф. (2018) Нет эталонной оценки качества стереовидео на основе функции движения в области тензорной декомпозиции. J Vis Commun Image представляет 50: 247–262

    Артикул Google Scholar

  • Ховелуро П., Малекмохамади Х., Фернандо В.К., Кондоз А. (2010) Метрика воспринимаемого качества видео для оценки качества 3D-видео. В: 3DTV-конференция: истинный захват изображения, передача и отображение 3D-видео, IEEE, стр. 1–4

  • Кан Б., Чжао И, Ван С (2018) Метод объективной оценки зрительного комфорта, основанный на информации о несоответствии и движения для стереоскопического видео. Вариант Экспресс 26(9):11418–11437

    Артикул Google Scholar

  • Kataoka H, ​​Wakamiya T, Hara K, Satoh Y (2020) Будут ли мегамасштабные наборы данных способствовать дальнейшему улучшению пространственно-временных 3D cnns? arXiv:2004. 04968

  • Кей В., Каррейра Дж., Симонян К., Чжан Б., Хиллиер С., Виджаянарасимхан С., Виола Ф., Грин Т., Бэк Т., Нацев П. и др. (2017) Набор видеоданных кинетики действий человека. arXiv:1705.06950

  • Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Е. (2012) Классификация Imagenet с глубокими свёрточными нейронными сетями. В: Достижения в системах обработки нейронной информации, стр. 109.7–1105

  • Кумар В.А., Гупта С., Чандра С.С., Раман С., Чаннаппайя С.С. (2017) Оценка качества изображений с высоким динамическим диапазоном (hdr) с тональным отображением без ссылок с использованием трансферного обучения. В: 2017 девятая международная конференция по качеству мультимедийного опыта (QoMEX), IEEE, стр. 1–3

  • Lin YH, Wu JL (2014) Оценка качества сжатия стереоскопического 3D-изображения с помощью поведения бинокулярной интеграции. IEEE Trans Image Process 23(4):1527–1542

    Статья MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • «>

    Liu X, Sun C, Yang L T (2015) Метрика объективной оценки качества 2d/3d изображения на основе Dct. Multimed Tools Appl 74(8):2803–2820

    Артикул Google Scholar

  • Lu F, Wang H, Ji X, Er G (2009) Оценка качества кодирования трехмерного асимметричного изображения с использованием модели пространственно-частотного доминирования. В: Конференция 3DTV: истинный захват изображения, передача и отображение 3D-видео, IEEE, стр. 1–4

  • Лу Т., Думс А. (2019) Подход к глубокому переносу обучения для оценки качества изображения документа. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., IEEE, стр. 1372–1377

  • Ma S, Li S, Xue J, Ding Y, Yue G (2019) Оценка качества стереоскопического видео на основе двух ступенчатая обучающая бинокулярная фьюжн-сеть. В: IEEE визуальные коммуникации и обработка изображений (VCIP), IEEE, стр. 1–4

  • Ma X, Yuan G, Lin S, Li Z, Sun H, Wang Y (2019) Resnet можно сократить в 60 раз: ввести очистку сети и удаление неиспользуемых путей (p-rm) после сокращения веса. В: Международный симпозиум IEEE / ACM по наноразмерным архитектурам (NANOARCH), 2019 г., IEEE, стр. 1–2

  • Md S K, Appina B, Channappayya SS (2015) Полная справочная оценка качества стереоизображения с использованием статистики естественной стереосцены. IEEE Signal Process Lett 22(11):1985–1989

    Статья Google Scholar

  • Махмуд С.А., Гани Р.Ф. (2015) Объективная оценка качества 3D-стереоскопического видео на основе векторов движения и характеристик карты глубины. В: 7-я конференция по информатике и электронной инженерии (CEEC), 2015 г., IEEE, стр. 179–183

  • Мессай О., Хашуф Ф., Сегир З.А. (2018) Глубокое обучение и циклопический взгляд на оценку качества стереоскопического изображения без эталона. В: Международная конференция по сигналам, изображениям, зрению и их приложениям (SIVA), IEEE, стр. 1–6

  • Миттал А., Саундарараджан Р., Бовик А.С. (2012) Создание «полностью слепого» анализатора качества изображения. IEEE Signal Process Lett 20(3):209–212

    Статья Google Scholar

  • Отроши-Шахреза Х., Амини А., Бехрузи Х. (2018) Оценка качества изображения без эталона с использованием трансферного обучения. В: 9-й международный симпозиум по телекоммуникациям (IST), 2018 г., IEEE, стр. 637–640

  • Прието А., Прието Б., Ортигоса Э.М., Рос Э., Пелайо Ф., Ортега Дж., Рохас И. (2016) Нейронные сети: обзор ранних исследований, текущих структур и новых задач. Нейрокомпьютинг 214:242–268

    Артикул Google Scholar

  • Qi F, Zhao D, Fan X, Jiang T (2016) Оценка качества стереоскопического видео на основе моделей визуального внимания и едва заметных различий. СИВиП 10 (4):737–744

    Артикул Google Scholar

  • Шейх Х.Р., Бовик А.С. (2005) Подход к оценке качества видео на основе визуальной информации. В: Первый международный семинар по обработке видео и показателям качества бытовой электроники, том. 7, № 2. сн

  • Смайра Л., Каррейра Дж., Ноланд Э., Клэнси Э., Ву А., Зиссерман А. (2020) Краткая заметка о наборе данных о действиях человека кинетики-700-2020. arXiv:2010.10864

  • Statistics MT (2011) Голливуд: киноассоциация Америки

  • Szegedy C, Ioffe S, Vanhoucke V, Alemi A (2016) Inception-v4, inception-resnet и влияние остаточных связей на обучение. arXiv:1602.07261

  • Szegedy C, Liu W, Jia Y, Sermanet P, Reed S, Anguelov D, Erhan D, Vanhoucke V, Rabinovich A (2015) Углубляясь в извилины. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 1–9.

  • Szegedy C, Vanhoucke V, Ioffe S, Shlens J, Wojna Z (2016) Переосмысление исходной архитектуры компьютерного зрения. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2818–2826

  • Симонян К., Зиссерман А. (2014) Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. arXiv:1409.1556

  • Урвой М., Барковски М., Куссо Р., Кудота Ю., Рикорд В., Ле Калле П., Гутьеррес Дж., Гарсия Н. (2012) Nama3ds1-cospad1: база данных субъективной оценки качества видео по условиям кодирования, вводящая в свободном доступе высокие качественные 3D стереоскопические последовательности. В: Четвертый международный семинар по качеству мультимедийного опыта, IEEE, стр. 109.–114

  • Варга Д. (2019) Оценка качества видео без эталона на основе временного объединения глубоких признаков. Neural Process Lett 50(3):2595–2608

    Статья Google Scholar

  • «>

    Варга Д., Сираньи Т. (2019) Оценка качества видео без эталона с помощью предварительно обученных сетей cnn и lstm. СИВиП 13(8):1569–1576

    Статья Google Scholar

  • Voo KH, Bong DB (2018) Оценка качества стереоскопического изображения по трехмерному структурному сходству. Приложение Multimed Tools 77(2):2313–2332

    Артикул Google Scholar

  • Программное обеспечение VQM Доступно: http://www.its.bldrdoc.gov/n3/video/vqmsoftware.htm. По состоянию на 3 марта 2015 г.

  • Wang Z, Simoncelli EP, Bovik AC (2003) Многомасштабное структурное сходство для оценки качества изображения. В: Тридцать седьмая асиломарская конференция по сигналам, системам и компьютерам, 2003 г., том 2. IEEE, стр. 139.8–1402

  • Ван З., Бовик А.С., Шейх Х.Р., Симончелли Е.П. (2004) Оценка качества изображения: от видимости ошибок до структурного сходства. IEEE Trans Image Process 13(4):600–612

    Статья Google Scholar

  • Сюй С., Ши Б., Гу З., Дэн Р., Чен С., Крылов А.С., Дин Ю. (2019) Оценка качества 3D-изображения без эталона с помощью переноса обучения и консолидации признаков на основе значимости. Доступ IEEE 7:85286–85297

    Артикул Google Scholar

  • Yan Q, Gong D, Zhang Y (2018)Двухпоточные сверточные сети для слепой оценки качества изображения. IEEE Trans Image Process 28(5):2200–2211

    Статья MathSciNet Google Scholar

  • Yang J, Wang H, Lu W, Li B, Badii A, Meng Q (2017) Оценщик качества на основе оптического потока без эталона для стереоскопических видео в области Curlet. Inf Sci 414: 133–146

    Артикул Google Scholar

  • «>

    Yang J, Ji C, Jiang B, Lu W, Meng Q (2018) Нет эталонной оценки качества стереовидео на основе заметности и разреженности. IEEE Trans Broadcast 64 (2):341–353

    Статья Google Scholar

  • Ян Дж., Сим К., Гао С., Лу В., Мэн К., Ли Б. (2018) Слепой оценщик качества стереоскопического изображения с сегментированными автоэнкодерами, учитывающими весь маршрут визуального восприятия. IEEE Trans Image Process 28(3):1314–1328

    Артикул MathSciNet Google Scholar

  • Yang J, Zhu Y, Ma C, Lu W, Meng Q (2018) Оценка качества стереоскопического видео на основе трехмерных сверточных нейронных сетей. Нейрокомпьютинг 309:83–93

    Статья Google Scholar

  • Йилмаз Г.Н. (2015) Метрика оценки восприятия глубины без эталона для 3D-видео. Приложение Multimed Tools 74(17):6937–6950

    Артикул Google Scholar

  • «>

    You J, Xing L, Perkis A, Wang X (2010) Оценка качества восприятия стереоскопических изображений на основе показателей качества 2D-изображения и анализа несоответствий. In: Proc внутр. видео процесс мастер-класса. потребление показателей качества. электрон, том 9. стр. 1–6

  • Чжоу В., Чен З., Ли В. (2018) Прогнозирование качества стереоскопического видео на основе сквозных двухпотоковых глубоких нейронных сетей. В: Тихоокеанская конференция по мультимедиа, Springer, стр. 482–49.2

  • Zhang Y, Gao X, He L, Lu W, He R (2019) Объективная оценка качества видео в сочетании с трансферным обучением и CNN. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst 31(8):2716–2730

    Статья Google Scholar

  • Zhang W, Qu C, Ma L, Guan J, Huang R (2016) Структура обучения стереоскопического изображения для оценки качества без эталона с помощью сверточной нейронной сети. Распознавание образов 59:176–187

    Статья Google Scholar

    • Отслеживание движения 3D-камеры в After Effects

    Руководство пользователя Отмена

    Поиск

    1. Руководство пользователя After Effects
    2. Бета-версии
      1. Обзор программы бета-тестирования
      2. Домашняя бета-версия After Effects
      3. Функции в бета-версии
        1. Панель свойств (бета-версия)
        2. Диспетчер эффектов (бета-версия)
        3. Запуск и восстановление в настройках (бета-версия)
        4. Импорт 3D-моделей (бета-версия)
    3. Начало работы
      1. Начало работы с After Effects
      2. Новые возможности After Effects
      3. Примечания к выпуску | После Эффекты
      4. Системные требования After Effects
      5. Сочетания клавиш в After Effects
      6. Поддерживаемые форматы файлов | После Эффекты
      7. Рекомендации по оборудованию
      8. After Effects для Apple Silicon
      9. Планирование и настройка
    4. Рабочие места
      1. Общие элементы пользовательского интерфейса
      2. Знакомство с интерфейсом After Effects
      3. Рабочие процессы
      4. Рабочие пространства, панели и средства просмотра
    5. Проекты и композиции
      1. Проекты
      2. Основы композиции
      3. Предварительная компоновка, вложение и предварительный рендеринг
      4. Просмотр подробной информации о производительности с помощью Composition Profiler
      5. Средство визуализации композиции CINEMA 4D
    6. Импорт отснятого материала
      1. Подготовка и импорт неподвижных изображений
      2. Импорт из After Effects и Adobe Premiere Pro
      3. Импорт и интерпретация видео и аудио
      4. Подготовка и импорт файлов 3D-изображений
      5. Импорт и интерпретация элементов видеоряда
      6. Работа с элементами видеоряда
      7. Обнаружение точек редактирования с помощью обнаружения редактирования сцены
      8. Метаданные XMP
    7. Текст и графика
      1. Текст
        1. Форматирование символов и панель символов
        2. Текстовые эффекты
        3. Создание и редактирование текстовых слоев
        4. Форматирование абзацев и панели «Абзац»
        5. Выдавливание текстовых и фигурных слоев
        6. Анимированный текст
        7. Примеры и ресурсы для текстовой анимации
        8. Живые текстовые шаблоны
      2. Анимационная графика
        1. Работа с шаблонами анимированной графики в After Effects
        2. Использование выражений для создания раскрывающихся списков в шаблонах анимационного дизайна
        3. Работа с основными свойствами для создания шаблонов анимационного дизайна
        4. Замена изображений и видео в шаблонах анимационного дизайна и основных свойствах
    8. Рисование, рисование и контуры
      1. Обзор слоев фигур, контуров и векторной графики
      2. Инструменты рисования: Кисть, Штамп и Ластик
      3. Штрихи в форме конуса
      4. Атрибуты фигуры, операции рисования и операции пути для слоев формы
      5. Используйте эффект формы Offset Paths для изменения формы
      6. Создание фигур
      7. Создание масок
      8. Удаляйте объекты из видео с помощью панели «Заливка с учетом содержимого»
      9. Кисть для ротоскопии и Refine Matte
    9. Слои, маркеры и камера
      1. Выбор и размещение слоев
      2. Режимы наложения и стили слоя
      3. 3D-слои
      4. Свойства слоя
      5. Создание слоев
      6. Управление слоями
      7. Маркеры слоев и маркеры композиции
      8. Камеры, источники света и достопримечательности
    10. Анимация, ключевые кадры, отслеживание движения и кеинг
      1. Анимация
        1. Основы анимации
        2. Анимация с помощью инструментов Puppet
        3. Управление и анимация контуров и масок фигур
        4. Анимация фигур Sketch и Capture с помощью After Effects
        5. Различные инструменты для анимации
        6. Работа с анимацией, управляемой данными
      2. Ключевой кадр
        1. Интерполяция ключевого кадра
        2. Установка, выбор и удаление ключевых кадров
        3. Редактирование, перемещение и копирование ключевых кадров
      3. Отслеживание движения
        1. Отслеживание и стабилизация движения
        2. Отслеживание лица
        3. Отслеживание маски
        4. Артикул маски
        5. Скорость
        6. Растяжение времени и перераспределение времени
        7. Блоки временного кода и отображения времени
      4. Ключ
        1. Ключ
        2. Ключевые эффекты
    11. Прозрачность и композитинг
      1. Обзор композитинга и прозрачности и ресурсы
      2. Альфа-каналы и маски
      3. Коврики для дорожек и коврики для путешествий
    12. Настройка цвета
      1. Основы цвета
      2. Управление цветом
      3. Эффекты цветокоррекции
      4. Управление цветом OpenColorIO и ACES
    13. Предустановки эффектов и анимации
      1. Обзор предустановок эффектов и анимации
      2. Список эффектов
      3. Эффекты моделирования
      4. Эффекты стилизации
      5. Звуковые эффекты
      6. Эффекты искажения
      7. Перспективные эффекты
      8. Канальные эффекты
      9. Создание эффектов
      10. Эффекты перехода
      11. Эффект ремонта рольставней
      12. Эффекты размытия и резкости
      13. Эффекты 3D-канала
      14. Вспомогательные эффекты
      15. Матовые эффекты
      16. Эффекты шума и зернистости
      17. Эффект Upscale с сохранением деталей
      18. Устаревшие эффекты
    14. Выражения и автоматизация
      1. Выражения
        1. Основы выражений
        2. Понимание языка выражений
        3. Использование элементов управления выражением
        4. Различия в синтаксисе между модулями выражений JavaScript и Legacy ExtendScript
        5. Редактирование выражений
        6. Ошибки выражения
        7. Использование редактора выражений
        8. Использование выражений для редактирования свойств текста и доступа к ним
        9. Ссылка на язык выражений
        10. Примеры выражений
      2. Автоматика
        1. Автоматика
        2. Скрипты
    15. Иммерсивное видео, виртуальная реальность и 3D
      1. Создание сред виртуальной реальности в After Effects
      2. Применение иммерсивных видеоэффектов
      3. Инструменты для композитинга видео VR/360
      4. Отслеживание движения 3D-камеры
      5. Работа в пространстве 3D-дизайна
      6. Приспособления для трехмерного преобразования
      7. Делайте больше с 3D-анимацией
      8. Предварительный просмотр изменений в 3D-проектах в режиме реального времени с помощью 3D-движка Mercury
      9. Добавьте адаптивный дизайн к своей графике 
    16. Просмотры и предварительные просмотры
      1. Предварительный просмотр
      2. Предварительный просмотр видео с помощью Mercury Transmit
      3. Изменение и использование представлений
    17. Визуализация и экспорт
      1. Основы визуализации и экспорта
      2. Кодирование H. 264 в After Effects
      3. Экспорт проекта After Effects как проекта Adobe Premiere Pro
      4. Преобразование фильмов
      5. Многокадровый рендеринг
      6. Автоматический рендеринг и сетевой рендеринг
      7. Рендеринг и экспорт неподвижных изображений и последовательностей неподвижных изображений
      8. Использование кодека GoPro CineForm в After Effects
    18. Работа с другими приложениями
      1. Dynamic Link и After Effects
      2. Работа с After Effects и другими приложениями
      3. Настройки синхронизации в After Effects
      4. Библиотеки Creative Cloud в After Effects
      5. Плагины
      6. Cinema 4D и Cineware
    19. Совместная работа: Frame.io и Team Projects
      1. Совместная работа в Premiere Pro и After Effects
      2. Frame.io
        1. Установите и активируйте Frame.io
        2. Использование Frame.io с Premiere Pro и After Effects
        3. Часто задаваемые вопросы
      3. Групповые проекты
        1. Начало работы с командными проектами
        2. Создать групповой проект
        3. Сотрудничайте с командными проектами
    20. Память, хранилище, производительность
      1. Память и хранилище
      2. Как After Effects решает проблемы с нехваткой памяти при предварительном просмотре    
      3. Повышение производительности
      4. Настройки
      5. Требования к графическому процессору и драйверу графического процессора для After Effects
    21. База знаний
      1. Известные проблемы
      2. Исправлены проблемы
      3. After Effects и macOS Ventura
      4. Как After Effects решает проблемы с нехваткой памяти при предварительном просмотре

    Эффект отслеживания 3D-камеры

    Эффект отслеживания 3D-камеры анализирует видеопоследовательности для извлечения движения камеры и данных 3D-сцены. Движение 3D-камеры позволяет правильно накладывать 3D-элементы на 2D-материалы.

    Как и стабилизатор деформации, эффект отслеживания 3D-камеры выполняет анализ с использованием фонового процесса. Не стесняйтесь изменять настройки или работать над другой частью вашего проекта, пока выполняется анализ.

    Анализ видеоряда и извлечение движения камеры

    1. Выбрав слой видеоряда, выполните одно из следующих действий:
      1. Выберите «Анимация» > «Отслеживание камеры» или выберите «Отслеживание камеры» в контекстном меню слоя.
      2. Выберите «Эффект» > «Перспектива» > «3D Camera Tracker».
      3. На панели Tracker нажмите кнопку Track Camera.

        Применяется эффект 3D Camera Tracker. Этапы анализа и решения происходят в фоновом режиме, а статус отображается в виде баннера на кадрах и рядом с кнопкой «Отмена».

    2. При необходимости отрегулируйте настройки.

    Точки 3D-решения отображаются в виде маленьких цветных крестиков. Вы можете использовать эти точки отслеживания для размещения контента в сцене.

    Вы можете выбрать более одного слоя одновременно для отслеживания камеры с помощью эффекта 3D-отслеживания камеры.

    Присоединение содержимого к сцене, содержащей решенную камеру

    1. Выбрав эффект, выберите точку отслеживания или несколько точек отслеживания (определяющих наиболее подходящую плоскость) для использования в качестве точки присоединения.
      1. Наведите указатель мыши между тремя соседними невыбранными точками трека, которые могут определять плоскость, между точками появится полупрозрачный треугольник. Появится красная мишень, показывающая ориентацию плоскости в трехмерном пространстве.
      2. Нарисуйте рамку выделения вокруг нескольких точек отслеживания, чтобы выбрать их.
    2. Щелкните правой кнопкой мыши над выделенным или целевым объектом, а затем выберите тип создаваемого содержимого. Могут быть созданы следующие типы:
      • Текст
      • Твердый
      • Нулевой слой для центра мишени
      • Текстовый, сплошной или нулевой слой для каждой выбранной точки
      • Слой «Ловец теней» (тело, принимающее только тени) для созданного содержимого с помощью команды «Создать ловец теней» в контекстном меню.

    Слой улавливателя теней также создает свет, если его нет.

    При создании нескольких слоев каждый из них имеет уникальное пронумерованное имя. При создании нескольких текстовых слоев точки входа и выхода обрезаются в соответствии с длительностью точек.

    Перемещение цели для прикрепления содержимого в другое место

    Чтобы переместить цель для прикрепления содержимого в другое место, выполните следующие действия:

    1. Когда над центром цели курсор «переместить» появляется для изменения положения цели.
    2. Перетащите центр мишени в нужное место.

    Оказавшись в нужном месте, вы можете прикрепить содержимое с помощью команд контекстного меню.

    Если размер целей слишком мал или слишком велик, чтобы их можно было увидеть, вы можете изменить их размер, чтобы облегчить визуализацию плоскостей. Целевой размер также определяет размер по умолчанию текстовых и сплошных слоев, созданных с помощью команд контекстного меню.

    Изменение размера цели

    Чтобы изменить размер цели, выполните одно из следующих действий:

    • Настройте свойство Размер цели.
    • Удерживая нажатой клавишу «Alt» (Windows) или «Option» (Mac OS), перетащите курсор из центра мишени. Находясь над центром цели, курсор с горизонтальными стрелками позволяет изменить размер цели.

    Выбор и отмена выбора точек отслеживания

    Чтобы выбрать точки отслеживания, выполните одно из следующих действий:

    • Щелкните точку отслеживания.
    • Щелкните между тремя соседними точками отслеживания.
    • Нарисуйте рамку выделения вокруг нескольких точек.
    • Щелкните, удерживая нажатой клавишу Shift, или нарисуйте рамку выбора, удерживая клавишу Shift, вокруг точек отслеживания, чтобы добавить несколько точек отслеживания к текущему выбору.

    Чтобы отменить выбор точек отслеживания, выполните одно из следующих действий:

    • Удерживая нажатой клавишу «Alt» (Windows) или «Option» (Mac OS), щелкните выбранные точки отслеживания.
    • Щелкните вдали от точки отслеживания.

    Движущиеся объекты могут сбить с толку эффект отслеживания 3D-камеры. Он может интерпретировать точки стационарных объектов, близких к камере, как движущиеся из-за параллакса. Чтобы решить проблему с камерой, удалите плохие или нежелательные точки.

    Удаление ненужных точек трека

    Чтобы удалить ненужные точки трека, сделайте следующее:

    1. Выберите точки отслеживания.
    2. Нажмите «Удалить» или выберите «Удалить выбранные точки» в контекстном меню.

    После удаления ненужных точек трека камера разрешается. Вы можете удалить дополнительные точки, пока разрешение происходит в фоновом режиме. При удалении 3D-точек также удаляются соответствующие 2D-точки.

    Создание слоя «Ловец теней»

    Вы можете быстро создать слой «Ловец теней», используемый для создания реалистичных теней для эффекта. Слой уловителя теней имеет белый сплошной цвет того же размера, что и отснятый материал, но настроен на прием только теней.

    Чтобы создать слой улавливателя теней, используйте команды «Создать уловитель теней», «Камера» и «Свет» в контекстном меню.

    При необходимости отрегулируйте положение и масштаб слоя ловушки теней, чтобы отбрасываемая тень выглядела так, как нужно. Эта команда также создает источник света, отбрасывающий тень (свет, который включается и отбрасывает тени), если его нет в композиции.

    Элементы управления эффектами для трекера 3D-камеры

    Эффект имеет следующие элементы управления и настройки:

    Анализ/Отмена

    Запускает или останавливает фоновый анализ отснятого материала. Во время анализа статус отображается в виде баннера на кадрах и рядом с кнопкой «Отмена».

    Тип выстрела

    Указывает, был ли отснятый материал с фиксированным горизонтальным углом обзора, переменным увеличением или определенным горизонтальным углом обзора. Для изменения этого параметра требуется разрешение.

    Горизонтальный угол обзора

    Указывает горизонтальный угол обзора, который использует решатель. Доступно, только если для параметра «Тип снимка» установлено значение «Указать угол обзора».

    Показать точки отслеживания

    Идентифицирует обнаруженные объекты как 3D-точки с перспективным намеком (3D-решение) или 2D-точки, захваченные треком объекта (2D-источник).

    Точки отслеживания рендеринга

    Управляет визуализацией точек трека как части эффекта.

    При выборе эффекта всегда отображаются точки отслеживания, даже если не выбран параметр «Обработка точек отслеживания». Когда эта функция включена, точки отображаются на изображении, что позволяет их увидеть во время предварительного просмотра.

    Размер точки отслеживания

    Изменяет отображаемый размер точек трека.

    Создать камеру

    Создает 3D-камеру. Камера автоматически добавляется при создании текстового, сплошного или нулевого слоя из контекстного меню.

    Расширенные элементы управления

    Дополнительные элементы управления эффектом отслеживания 3D-камеры:

    • Метод решения: Дает подсказки о сцене, помогающие разобраться с камерой. Решите проблему с камерой, попробовав следующее:
      • Автоопределение: Автоматически определяет тип сцены.
      • Обычный: Указывает, что сцена не является полностью вращательной или в основном плоской.
      • В основном плоская сцена: Указывает, что сцена в основном плоская или планарная.
      • Панорамирование штатива: Определяет сцену как исключительно вращательную.
    • Используемый метод: Если для параметра «Метод решения» установлено значение «Автоопределение», отображается фактически используемый метод решения.
    • Средняя ошибка: Отображает среднее расстояние (в пикселях) между исходными 2D-точками и повторной проекцией 3D-решенных точек на 2D-плоскость исходного видеоряда. Если отслеживание/решение были идеальными, эта ошибка была бы равна 0, и не было бы видимой разницы, если бы вы переключались между точками отслеживания 2D Source и 3D Solved. Вы можете использовать это значение, чтобы узнать, уменьшают ли удаление точек, изменение метода решения или внесение других изменений это значение и, таким образом, улучшают отслеживание.
    • Подробный анализ: Если этот флажок установлен, на следующем этапе анализа выполняется дополнительная работа по поиску элементов для отслеживания. Результирующие данные (хранящиеся в проекте как часть эффекта) намного больше и медленнее, если эта опция включена.
    • Автоматическое удаление точек во времени : С новым параметром Автоматическое удаление точек отслеживания во времени, когда вы удаляете точки отслеживания на панели «Композиция», соответствующие точки отслеживания (т. е. точки отслеживания на одном и том же объекте/объекте) удаляются в в другой раз на слое. Вам не нужно удалять точки трека кадр за кадром, чтобы улучшить качество трека. Например, вы можете удалить точки отслеживания бегущего по сцене человека, движение которого не следует учитывать для определения того, как двигалась камера в кадре.
    • Скрыть предупреждающий баннер: Используйте, когда вы не хотите повторно анализировать отснятый материал, даже если есть предупреждающий баннер, указывающий на необходимость повторного анализа.

    Плоскость основания и исходная точка в эффекте 3D Camera Tracker

    Вы можете определить базовую плоскость (опорную плоскость) и исходную точку, например, точку (0,0,0) системы координат в эффекте 3D Camera Tracker.

    1. Анализ сцены с помощью эффекта 3D Camera Tracker
    2. Выберите набор точек слежения. Это действие приводит к появлению мишени «яблочко», показывающей плоскость, определяемую выбранными точками отслеживания.
    3. При необходимости перетащите цель за ее центр, чтобы переместить ее вдоль плоскости, и поместите центр туда, где вы хотите, чтобы исходная точка была.
    4. Щелкните правой кнопкой мыши (Windows) или щелкните, удерживая клавишу Control (Mac OS), цель и выберите «Установить плоскость основания и начало координат».

    Это действие не имеет видимого результата, но базовая плоскость и начало системы координат сохраняются для этой сцены. Любые элементы, которые вы создаете внутри этого экземпляра эффекта 3D Camera Tracker, создаются с использованием этой плоскости и исходной точки.

    Если вы выберете «Установить плоскость основания и начало координат» еще раз, появится предупреждение о том, что объекты, уже созданные с использованием другой плоскости основания и начала координат, не должны обновляться с использованием новой плоскости основания и начала координат.

    Автоматическое удаление точек во времени

    В разделе «Дополнительно» свойств эффекта появился новый параметр: «Автоматическое удаление точек во времени».

    Если этот параметр включен, при удалении точек отслеживания на панели «Композиция» соответствующие точки отслеживания (например, точки отслеживания того же объекта или объекта) удаляются в другое время на слое, поэтому нет необходимости удаляйте точки трека кадр за кадром, чтобы улучшить качество трека. Например, вы можете удалить точки отслеживания бегущего по сцене человека, движение которого не следует учитывать для определения того, как двигалась камера в кадре. Этот метод работает как для 2D-источника, так и для 3D-решенных точек отслеживания.

    Вы можете удалить выбранные точки трека с помощью клавиши «Удалить» или контекстного щелчка и выбора «Удалить выбранные точки».

    Даже с новой функцией автоматического удаления точек во времени вы можете вместо этого или дополнительно определить альфа-канал для слоя, чтобы эффект 3D Camera Tracker не рассматривал определенную часть изображения для определения камеры.

    Экспорт данных 3D Camera Tracker в 3D-приложения

    Вы можете экспортировать данные 3D Camera Tracker в 3D-приложения, такие как MAXON CINEMA 4D.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *