泰坦尼克2D转3D过程
■对原始平面素材进行处理，将活动影像数字化为计算机图像序列。如果原始素材画面上有字幕，则需使用图像处理软件，将字幕抹掉。
■图像分割：通常是用计算机软件加人工绘制的方式将画面中每个物体单独分割开。分割的精细程度取决于要求的转换质量以及投入的时间和费用。
■创建深度图：每个被分开的面都需要被分配一个深度信息。这些各自独立的深度信息组合成为画面的深度图。这是一个不断重复的过程，需要根据立体效果不断调整。
■对画面中的分层部分进行平移，产生立体效果。在2D转3D的过程中，原始的2D素材有时被当作左右立体图中的一个画面，通过位移生成另外一个画面，这样做能够降低转换的制作成本。但大部分情况下，原始2D素材还是被当作介于左右画面之间的中间画面，左右立体图都是基于中间画面生成的，相较于前一种做法，这样做的好处是将由于立体产生的位移平均分配给了左右两个画面，提高了画面精度，减少了因计算造成的画面变形。
■图像经过位移后，在物体边缘会形成部分空隙，需要根据背景信息进行重新填补。
■检查立体效果，如果立体画面看起来太“平”，就要对画面中的主要物体进行深度微调、三维建模及重新贴图渲染等操作，以避免立体画面看起来像放在不同深度的平面图所组成的画面。
■依照原始素材的字幕重新制作出一模一样的字幕，并按照立体关系叠加到左右立体图上。
■用计算机将原始素材中的声音抓取为音频文件。
■将立体图像序列和音频文件整合成完整立体影片，在立体电视或者支持立体放映的放映系统进行播放，检查全片立体效果是否正常。
■将立体图像序列和音频文件输入数字电影拷贝制作系统，输出满足影院放映标准的数字立体拷贝，并可转换为包括蓝光3D格式在内的各种视频文件进行出版发行。
泰坦尼克2D转3D过程相关推荐
- 论文翻译——Rapid 2D-to-3D conversion——快速2D到3D转换
目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到"信达雅" ...
- 【深度首发】死磕“2D转3D”的聚力维度，能否成为影视人工智能行业的独角兽？丨Xtecher 封面
"2D内容转换成3D内容需要高昂的费用和大量的人工成本.这也导致3D产业看似离我们的生活很近,但却陷入了内容匮乏的漩涡."为解决以上痛点,赵天奇带领聚力维度开启了探索"2 ...
- Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（0.76315==＞0.79186）
Kaggle竞赛网址:https://www.kaggle.com/c/titanic 上一章:Kaggle竞赛--Titanic泰坦尼克之灾(保姆级基础版) 本次Kaggle泰坦尼克之灾分析过程大致 ...
- Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（保姆级基础版）
Kaggle竞赛网址:https://www.kaggle.com/c/titanic 本次Kaggle泰坦尼克之灾分析过程大致分为: 第1步:了解数据 第2步:分析数据之间的关系 第3步:缺失项数据 ...
- UG数控编程3种螺旋刀路，可用于各种2d和3d加工过程
在咱们日常加工中为了进步功率咱们会把进给打快,把下刀量给大.假设进给和下刀量在刀具承受规划之内的话,是没有问题的. 假设进给和下刀量现已到最大,但是咱们还想提速,怎么办? 这个时分就能够考虑运用螺旋刀 ...
- MOOC网深度学习应用开发1——Tensorflow基础、多元线性回归:波士顿房价预测问题Tensorflow实战、MNIST手写数字识别：分类应用入门、泰坦尼克生存预测
Tensorflow基础 tensor基础 当数据类型不同时,程序做相加等运算会报错,可以通过隐式转换的方式避免此类报错. 单变量线性回归 监督式机器学习的基本术语 线性回归的Tensorflow实战 ...
- AutoCAD 2D与3D大师班学习教程 AutoCAD 2D and 3D Masterclass
用实例和解决问题的方法完成从基础到专业的AutoCAD课程. 你会学到什么 AutoCAD课程包含创建计划和模型的命令和不同方法的详细使用. 本课程包括对AutoCAD中使用的所有命令和工具的详细解释 ...
- 2D和3D机器视觉检测技术的优势和局限性
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达本文转自|新机器视觉 机器视觉一般由工业光源,图像采集单元,图像处理 ...
- df满足条件的值修改_文科生学 Python 系列 16：泰坦尼克数据 2（缺失值处理）
第八课:案例分析 - 泰坦尼克数据 本节课将重点分析泰坦尼克号沉船事故,我们将探索是什么因素决定了最后是否生还. 我们将将前面课程所学过的知识点融会贯通,举一反三 新增知识点: 缺失值处理:panda ...
最新文章
- 自然语言处理(NLP)之英文单词词性还原
- 潘通色卡tcx电子版_【收藏】最全“潘通色卡电子版”，只带手机对色一步到位！...
- 006_全局异常处理器
- Django----中间件详解
- 汇编：实现日历星期数查询工具
- JavaScript-数据类型
- 中蜂几月份自然分蜂_蜜蜂什么时候自然分蜂？
- Linux 进程管理控制
- 解决ASP.NET MVC 下使用SQLite 报no such table的问题
- nginx+php+mysql环境
- UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xb4 in position 176: in xxxx
- 大数据与云计算课后习题
- 网络安全——社会工程学02
- 系统性谈谈软件可靠性——第4讲：软件可靠性测试
- 全球及中国体育用品商店行业商业模式分析及投资风险预测2022年版
- linux编译一直失败,linux编译安装时常见错误解决办法
- 数据分析之帕累托（贡献度）分析
- Kaggle数据集之电信客户流失数据分析（一）
- js延迟（异步）加载的6种方式 为什么要延迟加载js呢？
- 想要下载的编程软件太难找？部分软件官网介绍