Three.js三维模型纹理投影材质使用教程

下载需积分: 14 | ZIP格式 | 7.82MB | 更新于2024-11-27 | 14 浏览量 | 2 下载量 举报
收藏
资源摘要信息:"Three.js是一种基于WebGL的JavaScript库,用于创建和显示3D计算机图形在网页浏览器中。Three.js提供了丰富易用的API,使得开发者可以在不需要深入了解WebGL的情况下,就能够创建复杂的3D场景。Three.js的材质系统允许开发者为3D模型添加视觉效果,增强模型的真实感和视觉吸引力。在本资源中,我们将介绍名为`three-projected-material`的Three.js扩展材质,这是一种特殊材质,能够让用户在3D模型上进行纹理投影。" **Three.js中的材质系统** 在Three.js中,材质决定了模型表面的外观。它定义了模型的着色器、颜色、透明度和纹理映射方式等属性。Three.js内置了多种材质类型,如基础材质(MeshBasicMaterial)、标准材质(MeshStandardMaterial)、phong材质(MeshPhongMaterial)等,用于不同的渲染需求。 **three-projected-material** `three-projected-material`是一个第三方扩展,它并不是Three.js核心库的一部分,而是由社区成员开发的一个额外功能。这个扩展材质使得开发者能够在3D模型上进行纹理投影,创造出更加动态和真实的视觉效果。 **如何安装three-projected-material** 要使用`three-projected-material`,首先需要在项目中安装Three.js核心库。安装完成后,可以通过npm或yarn安装扩展库: ```shell npm install three-projected-material ``` 或者 ```shell yarn add three-projected-material ``` 此外,开发者也可以通过CDN的方式引入扩展库。在引入Three.js脚本后,添加以下标签: ```html <script src="***"></script> ``` **如何使用three-projected-material** 安装完成后,可以通过ES6的import语句或CommonJS的require方法导入`three-projected-material`: ```javascript import ProjectedMaterial from 'three-projected-material'; ``` 或 ```javascript const ProjectedMaterial = require('three-projected-material'); ``` 在Three.js中创建投影材质的实例,并将其应用到网格(Mesh)或其他几何体上。开发者可以通过调整材质属性来定义投影的外观,比如投影的纹理、投影的方向、强度等。 **Three.js材质相关的知识点** - **材质属性**:材质属性可以控制表面的光滑度、反射率等。例如,镜面反射属性可以帮助模拟金属或玻璃等光泽表面。 - **纹理映射**:纹理映射是一种让3D模型表面显示更丰富图案的技术。Three.js支持多种类型的纹理映射,如UV映射、立方体贴图映射等。 - **光照模型**:光照模型影响材质如何响应场景中的光源。例如,Phong光照模型包含漫反射、镜面反射和环境光。 - **着色器**:着色器是运行在GPU上的小程序,Three.js提供了多种内置着色器,开发者也可以自定义着色器来实现更复杂的视觉效果。 - **性能优化**:在3D渲染中,材质和纹理的选择会影响渲染性能。合理地使用贴图分辨率和压缩技术,可以有效提升渲染效率。 通过使用`three-projected-material`和其他Three.js材质,开发者可以在Web上创造出具有高度交互性和视觉效果的3D体验。这些知识和技能对于创建游戏、虚拟现实应用、产品可视化以及其他需要3D图形显示的场景至关重要。

相关推荐

filetype

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

97 浏览量