auto_rig pro 汉化

时间: 2023-12-23 18:01:02 浏览: 53
Auto Rig Pro 是一款用于Blender的自动绑定角色骨骼的插件,为了方便中国用户使用,很多人对其进行了汉化工作。汉化后的Auto Rig Pro可以让中国用户更方便地使用该插件,不需要再去翻阅英文文档或者猜测功能的含义。 汉化的过程主要是将原插件中的英文界面和文字替换成中文,确保用户可以在Blender中看到中文的按钮、标签和提示信息,方便操作和理解。此外,也会对插件的功能介绍和说明进行翻译,让用户能够更加深入地了解插件的使用方法和技巧。 一旦汉化完成,用户可以更加轻松地学习和使用Auto Rig Pro,不必再受语言障碍的影响,更加专注于角色绑定和动画制作的创作过程。汉化还能够为中国用户提供更好的使用体验,让他们能够更好地融入全球Blender社区,分享和学习更多关于角色绑定和动画制作的知识和经验。 总之,Auto Rig Pro 汉化的目的是为了让更多的中国用户可以方便地使用这一优秀的插件,促进Blender在中国的发展和推广。希望通过汉化,能够为Blender用户带来更好的学习和创作体验。
相关问题

出错信息:TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 26 24 N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) 25 N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) ---> 26 IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] 27 IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] 28 if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : TypeError: slice indices must be integers or None or have an index method如何修改

这个错误通常是因为切片索引不是整数或None类型,或者没有index方法。你需要检查以下变量的类型:row_cent1, N_LEF, N_RIG, col_cent1, N_TOP, N_BOT,确保它们都是整数类型。如果有任何一个是浮点数类型,你需要将其转换为整数类型。你可以使用int()函数来将浮点数转换为整数,例如:int(row_cent1),int(N_LEF)等等。如果这些变量已经是整数类型,那么你需要检查其他可能的原因,例如是否有其他地方的代码修改了这些变量的类型。

如何使用blender的模型插件auto rig

Auto Rigging 是 Blender 中的一个插件,可以帮助用户快速地为模型添加骨骼和控制器。使用 Auto Rigging 插件,可以省去手动添加骨骼、控制器等繁琐的过程,从而加快模型动画的制作速度。 以下是使用 Auto Rigging 插件添加骨骼和控制器的步骤: 1. 打开 Blender,在左侧的“用户界面”栏中选择“插件”选项,并启用“Rigging: Rigify”插件。 2. 导入需要添加骨骼和控制器的模型。选择模型,进入编辑模式,在左侧的“编辑”栏中选择所有部位并应用所有缩放。 3. 返回对象模式,选择模型,然后在左侧的“骨架”栏中选择“Rigify”选项卡。选择“Generate Rig”按钮,然后选择“Basic Human”或其他合适的选项。 4. 等待 Auto Rigging 过程完成。完成后,会自动为模型添加骨骼和控制器。在左侧的“骨架”栏中可以看到自动生成的骨骼和控制器。 5. 对骨骼和控制器进行调整。可以使用 Blender 的各种工具来对骨骼和控制器进行调整,如缩放、旋转、平移等操作。 6. 在动画制作过程中使用骨骼和控制器。完成后,可以使用 Blender 的内置渲染器或其他第三方渲染器对动画进行渲染。 以上是使用 Auto Rigging 插件添加骨骼和控制器的基本步骤,具体操作还需要根据实际情况进行调整。建议你可以在网上搜索一些 Blender Auto Rigging 教程,深入学习和实践。

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解释如下代码:for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

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