JPEG图片转3d模型方法
jpeg原理
jpeg原理
JPEG原理是一种用于压缩数字图像的标准，这种压缩技术可以将图像压缩至较小的文件大小，同时保留尽可能多的图像细节和质量。
JPEG 原理的实现过程主要包括色彩空间转换、离散余弦变换、量化、熵编码等步骤。
首先，图像需要进行色彩空间转换，将颜色信息表达方式从RGB转化为YCbCr。
这是因为人眼对亮度信息的感知要比色度信息更加敏感，所以我们可以将图像分为亮度和色度两个分量，用亮度分量来表示图像的主要内容，用色度分量来描述图像的细节和纹理。
接下来进行离散余弦变换，将图像信号从时间域转变为频率域。
这是因为在频率域中，图像信号更容易被压缩和表示。
离散余弦变换可以将原始图像信息分解为一系列频率分量，每个频率分量都表示了一定的信号贡献。
然后进行量化，将频率分量的数值精度降低，从而减少数据量。
在JPEG中，量化表用于量化每个频率分量，使得高频信号得到更大的压缩，低频信号得到较少压缩，以保留更多的图像信息。
最后进行熵编码，对量化后的频率分量进行编码。
熵编码主要是利用
统计学规律，将频率分量中出现频率高的信息用较短的编码表示，出
现频率较低的信息用较长的编码表示，以减少数据压缩后的文件大小。
综上所述，JPEG压缩原理利用了离散余弦变换和量化两个关键步骤，实现高效的数据压缩，其实现过程是复杂的，需要依托健全的算法和
工具来实现。
目前，JPEG标准已经成为数字图像压缩的事实标准，被广泛应用于数字摄影、Web图片、数字印刷等领域。
如果您也对数字图像处理感兴趣，可以尝试学习相关的计算机图形学课程，了解更多
关于JPEG图像压缩的细节。
学会使用AdobeDimension进行三维渲染和设计的方法
学会使用AdobeDimension进行三维渲染和设计的方法一、引言：如今，三维渲染和设计已经成为许多行业的重要组成部分，而Adobe Dimension作为一款领先的三维渲染和设计软件，其功能强大且易于使用，尤其适用于初学者。
本文将介绍学习使用Adobe Dimension进行三维渲染和设计的方法，以帮助读者快速上手并掌握基本技巧。
二、了解Adobe Dimension：Adobe Dimension是由Adobe推出的一款专业三维渲染和设计软件，旨在帮助用户创造逼真的三维场景、产品展示、虚拟摄影等。
其功能包括创建和编辑三维模型、应用材质和纹理、调整光照和相机设置等。
三、界面和基本工具：进入Adobe Dimension后，我们首先需要了解软件的界面和基本工具。
它的界面简洁明了，主要包括视图窗口、工具栏和属性面板。
工具栏中包含了选择、移动、旋转、缩放等基本工具，属性面板中可以调整选中对象的属性，如尺寸、材质、照明等。
四、创建和编辑三维模型：在Adobe Dimension中，我们可以使用多种方式创建三维模型。
一种常用的方法是导入现有的3D模型文件，如OBJ、FBX等。
另一种方法是使用内置的基本几何体，如立方体、球体、圆柱体等，然后通过编辑器进行修改和调整。
编辑三维模型时，我们可以使用变换工具来改变其形状、尺寸和方向。
此外，还可以在属性面板中对模型的外观进行定制，如给模型应用纹理、调整材质的反射属性等。
五、应用材质和纹理：在三维渲染和设计中，材质和纹理是非常重要的，它们能够赋予模型逼真的外观和质感。
Adobe Dimension提供了丰富的材质和纹理库，用户可以根据需要选择并应用到模型上。
通过属性面板中的材质选项，我们可以调整材质的颜色、光泽度、透明度等属性。
此外，还可以导入自定义的纹理图片来增加模型的细节和真实感。
六、调整光照和相机设置：光照是三维渲染和设计中不可忽视的因素，它直接影响着场景的明暗和色彩。
3D大底制作方法
3D大底制作方法介绍在今天的设计领域中，3D技术已经成为一种越来越流行的设计趋势。
无论是产品设计、建筑设计还是动画制作，3D技术都能够带来更加逼真和震撼的效果。
其中，3D大底作为一种常见的应用形式，在广告行业等领域发挥着重要作用。
本文将介绍一种常见的3D大底制作方法，帮助读者了解如何制作出令人印象深刻的3D大底效果。
步骤一：设计概念和构思在开始制作3D大底之前，首先需要明确设计的概念和构思。
这包括了设计的主题、目标受众、所要表达的意义等。
通过明确这些要素，可以帮助设计师更好地理解实现的方向，并且帮助他们在后续的步骤中做出更好的决策。
步骤二：建模建模是制作3D大底的关键步骤之一。
它包括使用专业的建模软件来创建3D模型。
在建模过程中，设计师需要根据之前的设计概念和构思来创造出符合要求的模型。
可以使用各种各样的建模工具，如Maya、3ds Max等。
通过使用这些工具，设计师可以将2D的设计转化为3D的模型，为后续的渲染和动画制作做好准备。
步骤三：纹理和材质在模型建模完成后，下一步是为模型添加纹理和材质。
这可以通过为模型上色或者应用纹理来实现。
纹理和材质可以帮助模型更加真实地呈现出来，增加观赏性和逼真感。
设计师可以利用专业的纹理和材质库，或者自己制作纹理和材质来完成这一步骤。
步骤四：灯光设置在完成纹理和材质的设置后，下一步是进行灯光设置。
灯光设置是制作3D效果的关键环节之一，它可以为模型增加立体感和光影效果。
适当地设置灯光的亮度、位置和角度，可以使得模型呈现出不同的效果和氛围。
设计师可以尝试不同的灯光布置方案，找到最适合设计目标的效果。
步骤五：渲染和输出在灯光设置完成后，剩下的就是渲染和输出3D大底了。
渲染是将3D场景转化为2D图像的过程，可以通过建模软件中的渲染功能来实现。
设计师可以选择不同的渲染器和渲染设置，以获得最佳的输出质量。
在渲染完成后，将生成的图像导出为适合使用的格式，如JPEG或PNG等。
CAD导出2D图形转为3D模型方法
CAD导出2D图形转为3D模型方法CAD是一种常用于设计和制图的软件，它可以将2D图形转换为3D模型。
在这篇文章中，我们将讨论一些将CAD导出的2D图形转换为3D模型的方法和技巧。
首先，让我们介绍一下CAD软件的基本概念。
CAD是计算机辅助设计（Computer-Aided Design）的缩写，它使得设计师可以在计算机上创建、编辑和分析设计。
CAD软件通常具有丰富的功能和工具，可以帮助用户以更高效的方式进行设计工作。
要将CAD导出的2D图形转换为3D模型，我们可以使用一些CAD 软件内置的工具和技术。
以下是一些常用的方法：1. 提取边界：在CAD软件中，可以使用裁剪、修剪或延伸等工具将2D图形中的边界提取出来。
这样可以将2D图形分割成不同的部分，为进一步转换为3D模型做准备。
2. 创建基准面：通过选择2D图形的平面或轮廓线，可以在CAD软件中创建基准面。
基准面是将2D图形转换为3D模型时的参考平面，它可以帮助我们在正确的位置和角度上创建3D几何体。
3. 使用线条和曲线绘制工具：CAD软件通常具有各种绘图工具，如直线、弧线、样条曲线等。
通过在基准面上使用这些工具，我们可以逐步绘制出各个部分的形状，并用它们组成3D模型的不同部分。
4. 平移和旋转：在CAD软件中，可以使用平移和旋转工具将2D图形从一个位置或角度移动到另一个位置或角度。
通过这些操作，我们可以将绘制的部分组合成完整的3D模型。
5. 使用拉伸、挤压和倒角等工具：CAD软件通常提供了一系列用于修改和调整几何体形状的工具。
通过使用这些工具，我们可以将2D图形转换为更具立体感的3D模型，并为模型添加更多的细节。
6. 使用曲面建模：除了使用基本的线和曲线工具外，CAD软件还提供了曲面建模工具。
通过使用这些工具，我们可以创建出更复杂、更真实的3D模型，以满足设计的要求。
在实践中，使用CAD软件将2D图形转换为3D模型可能需要一定的经验和技巧。
需要不断的尝试和摸索，通过熟悉不同工具和技术，我们可以逐步掌握这一过程，并创建出高质量的3D模型。
JPEG图像格式详解
JPEG图像格式详解JPEG压缩简介-------------1.色彩模型JPEG的图片使用的是YCrCb颜色模型,而不是计算机上最常用的RGB.关于色彩模型,这里不多阐述.只是说明,YCrCb模型更适合图形压缩.因为人眼对图片上的亮度Y的变化远比色度C的变化敏感.我们完全可以每个点保存一个8bit的亮度值,每2x2个点保存一个Cr Cb值,而图象在肉眼中的感觉不会起太大的变化.所以,原来用RGB模型,4个点需要4x3=12字节.而现在仅需要4+2=6字节;平均每个点占12bit.当然JPEG格式里允许每个点的C值都记录下来;不过MPEG里都是按12bit一个点来存放的,我们简写为YUV12.[R G B]->[Y Cb Cr]转换-------------------------(R,G,B都是8bit unsigned)|Y||0.2990.5870.114||R||0||Cb|=|-0.1687-0.33130.5|*|G|+|128||Cr||0.5-0.4187-0.0813||B||128|Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B(亮度)Cb=-0.1687*R-0.3313*G+0.5*B+128Cr=0.5*R-0.4187*G-0.0813*B+128[Y,Cb,Cr]->[R,G,B]转换-------------------------R=Y+ 1.402*(Cr-128)G=Y-0.34414*(Cb-128)-0.71414*(Cr-128)B=Y+ 1.772*(Cb-128)一般,C值(包括Cb Cr)应该是一个有符号的数字,但这里被处理过了,方法是加上了128.JPEG里的数据都是无符号8bit的.2.DCT(离散余弦变换)JPEG里,要对数据压缩,先要做一次DCT变换.DCT变换的原理,涉及到数学知识,这里我们不必深究.反正和傅立叶变换(学过高数的都知道)是差不多了.经过个点为一个单位处理的.所以如果原始图片的长宽不是8的倍数,都需要先补成8的倍数,好一块块的处理.另外,记得刚才我说的Cr Cb都是2x2记录一次吗?所以大多数情况,是要补成16x16的整数块.按从左到右,从上到下的次序排列(和我们写字的次序一样).JPEG里是对Y Cr Cb分别做DCT变换的.这里进行DCT变换的Y,Cr,Cb值的范围都是-128~127.(Y被减去128)JPEG编码时使用的是Forward DCT(FDCT)解码时使用的Inverse DCT(IDCT)下面给出公式:FDCT:772*x+12*y+1F(u,v)=alpha(u)*alpha(v)*sum sum f(x,y)*cos(-------*u*PI)*cos(------*v*PI)x=0y=01616u,v=0,1,...,7{1/sqrt(8)(u==0)alpha(u)={{1/2(u!=0)IDCT:772*x+12*y+1f(x,y)=sum sum alpha(u)*alpha(v)*F(u,v)*cos(-------*u*PI)*cos(------*v*PI) u=0v=01616x,y=0,1 (7)这个步骤很花时间,另外有种AA&N优化算法,大家可以去inet自己找一下.在Intel主页上可以找到AA&N IDCT的MMX优化代码.(Intel主页上的代码,输入数据为12.4的定点数,输入矩阵需要转置90度)3.重排列DCT结果DCT将一个8x8的数组变换成另一个8x8的数组.但是内存里所有数据都是线形存放的,如果我们一行行的存放这64个数字,每行的结尾的点和下行开始的点就没有什么关系,所以JPEG规定按如下次序整理64个数字.0,1,5,6,14,15,27,28,2,4,7,13,16,26,29,42,3,8,12,17,25,30,41,43,9,11,18,24,31,40,44,53,10,19,23,32,39,45,52,54,20,22,33,38,46,51,55,60,35,36,48,49,57,58,62,63这样数列里的相邻点在图片上也是相邻的了.4.量化对于前面得到的64个空间频率振幅值,我们将对它们作幅度分层量化操作.方法就是分别除以量化表里对应值并四舍五入.for(i=0;i<=63;i++)vector[i]=(int)(vector[i]/quantization_table[i]+0.5)下面有张JPEG标准量化表.(按上面同样的弯曲次序排列)1611101624405161121214192658605514131624405769561417222951878062182237566810910377243555648110411392496478871031211201017292959811210010399这张表依据心理视觉阀制作,对8bit的亮度和色度的图象的处理效果不错.当然我们可以使用任意的量化表.量化表是定义在jpeg的DQT标记后.一般为Y值定义一个,为C值定义一个.量化表是控制JPEG压缩比的关键.这个步骤除掉了一些高频量,损失了很高细节.但事实上人眼对高空间频率远没有低频敏感.所以处理后的视觉损失很小.另一个重要原因是所有的图片的点与点之间会有一个色彩过渡的过程.大量的图象信息被包含在低空间频率中.经过量化处理后,在高空间频率段,将出现大量连续的零.注意,量化后的数据有可能超过2byte有符号整数的处理范围.5.0RLE编码现在我们矢量中有许多连续的0.我们可以使用RLE来压缩掉这些0.这里我们将跳过第一个矢量(后面将解释为什么)因为它的编码比较特别.假设有一组矢量(64个的后63个)是57,45,0,0,0,0,23,0,-30,-16,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,..,0经过RLE压缩后就是(0,57);(0,45);(4,23);(1,-30);(0,-16);(2,1);EOBEOB是一个结束标记,表示后面都是0了.实际上,我们用(0,0)表示EOB但是,如果这组数字不以0结束,那么就不需要EOB.另外需要注意的是,由于后面huffman编码的要求,每组数字前一个表示0的数量的必须是4bit,就是说,只能是0~15,所以,如果有这么一组数字:我们实际这样编码:(0,57);(15,0)(2,3);(4,2);(15,0)(15,0)(1,895),(0,0)注意(15,0)表示了16个连续的0.6.huffman编码为了提高储存效率,JPEG里并不直接保存数值,而是将数值按位数分成16组:数值组实际保存值00--1,110,1-3,-2,2,3200,01,10,11-7,-6,-5,-4,4,5,6,73000,001,010,011,100,101,110,111 -15,..,-8,8,..,1540000,..,0111,1000,..,1111-31,..,-16,16,..,31500000,..,01111,10000,..,11111-63,..,-32,32,..,636.-127,..,-64,64,..,1277.-255,..,-128,128,..,2558.-511,..,-256,256,..,5119.-1023,..,-512,512,..,102310.-2047,..,-1024,1024,..,204711.-4095,..,-2048,2048,..,409512.-8191,..,-4096,4096,..,819113.-16383,..,-8192,8192,..,1638314.-32767,..,-16384,16384,..,3276715.还是来看前面的例子:(0,57);(0,45);(4,23);(1,-30);(0,-8);(2,1);(0,0)只处理每对数右边的那个:57是第6组的,实际保存值为111001,所以被编码为(6,111001)45,同样的操作,编码为(6,101101)23->(5,10111)-30->(5,00001)-8->(4,0111)1->(1,1)前面的那串数字就变成了:(0,6),111001;(0,6),101101;(4,5),10111;(1,5),00001;(0,4),0111;(2,1),1;(0,0)括号里的数值正好合成一个字节.后面被编码的数字表示范围是-32767..32767.合成的字节里,高4位是前续0的个数,低4位描述了后面数字的位数.继续刚才的例子,如果06的huffman编码为111000(06对应111000为查表所得.对应成1~16bits的不定长数值.出现频率高的数字小于8bits,频率低的大于8bits,从而使整个的数据长度降低,关于huffman压缩算法,请查阅相关资料)69=(4,5)---1111111110011001(注:69=4*16+5=0x45)21=(1,5)---111111101104=(0,4)---101133=(2,1)---110110=EOB=(0,0)---1010那么最后对于前面的例子表示的63个系数(记得我们将第一个跳过了吗?)按位流写入JPG文件中就是这样的: 1110001110011110001011011111111110011001101111111111011000001 1011011111011110107.DC的编码-----------记得刚才我们跳过了每组64个数据的第一个吧,DC就是指的这个数字(后面63个简称AC)代入前面的FDCT公式可以得到c(0,0)77DC=F(0,0)=---------*sum sum f(x,y)*cos0*cos0其中c(0,0)=1/24x=0y=0177=---*sum sum f(x,y)8x=0y=0即一块图象样本的平均值.就是说,它包含了原始8x8图象块里的很多能量.(通常会得到一个很大的数值)JPEG的作者指出连续块的DC率之间有很紧密的联系,因此他们决定对8x8块的DC值的差别进行编码.(Y,Cb,Cr分别有自己的DC)Diff=DC(i)-DC(i-1)所以这一块的DC(i)就是:DC(i)=DC(i-1)+DiffJPG从0开始对DC编码,所以DC(0)=0.然后再将当前Diff值加在上一个值上得到当前值.下面再来看看上面那个例子:(记住我们保存的DC是和上一块DC的差值Diff)例如上面例子中,Diff是-511,就编码成如果9的Huffman编码是1111110(在JPG文件中,一般有两个Huffman表,一个是DC用,一个是AC用)那么在JPG文件中,DC的2进制表示为1111110000000000它将放在63个AC的前面,上面上个例子的最终BIT流如下:1111110000000000111000111001111000101101111111111001100110111 1111111011000001101101111101111010解码过程简述-------------8.一个数据单元Y的解码(其余类同)--------------------------------在整个图片解码的开始,你需要先初始化DC值为0.1)先解码DC:a)取得一个Huffman码(使用Huffman DC表)b)Huffman解码,看看后面的数据位数Nc)取得N位,计算Diff值d)DC+=Diffe)写入DC值:"vector[0]=DC"2)解码63个AC:-------循环处理每个AC直到EOB或者处理到64个ACa)取得一个Huffman码(使用Huffman AC表)b)Huffman解码,得到(前面0数量,组号)[记住:如果是(0,0)就是EOB了]c)取得N位(组号)计算ACd)写入相应数量的0e)接下来写入AC-----------------下一步的解码------------上一步我们得到了64个矢量.下面我们还需要做一些解码工作:2)重排列64个矢量到8x8的块中3)对8x8的块作IDCT对8x8块的(Y,Cb,Cr)重复上面的操作[Huffman解码,步骤1),2),3)]4)将所有的8bit数加上1285)转换YCbCr到RGB9.JPG文件(Byte级)里怎样组织图片信息-----------------------------------注意JPEG/JFIF文件格式使用Motorola格式,而不是Intel格式,就是说,如果是一个字的话,高字节在前,低字节在后.JPG文件是由一个个段(segments)构成的.每个段长度<=65535.每个段从一个标记字开始.标记字都是0xff打头的,以非0字节和0xFF结束.例如'FFDA','FFC4','FFC0'.每个标记有它特定意义,这是由第2字节指明的.例如,SOS(Start Of Scan='FFDA')指明了你应该开始解码.另一个标记DQT(Define Quantization Table=0xFFDB)就是说它后面有64字节的quantization表在处理JPG文件时,如果你碰到一个0xFF,而它后面的字节不是0,并且这个字节没有意义.那么你遇到的0xFF字节必须被忽略.(一些JPG里,常用用0xFF做某些填充用途)如果你在做huffman编码时碰巧产生了一个0xFF,那么就用0xFF0x00代替.就是说在jpeg图形解码时碰到FF00就把它当作FF处理.另外在huffman编码区域结束时,碰到几个bit没有用的时候,应该用1去填充.然后后面跟FF.下面是几个重要的标记--------------------SOI=Start Of Image='FFD8'这个标记只在文件开始出现一次EOI=End Of Image='FFD9'JPG文件都以FFD9结束RSTi=FFDi(i=0..7)[RST0=FFD0,RST7=FFD7]=复位标记通常穿插在数据流里,我想是担心JPG解码出问题吧(应该配合DRI使用).RST将Huffman的解码数据流复位.DC也重新从0开始计(SOS---RST0---RST1--RST2--......--RST6---RST7--RST0--...)10.标记-------下面是必须处理的标记SOF0=Start Of Frame0=FFC0SOS=Start Of Scan=FFDAAPP0=it's the marker used to identify a JPG file which uses the JFIF specification=FFE0COM=Comment=FFFEDNL=Define Number of Lines=FFDCDRI=Define Restart Interval=FFDDDQT=Define Quantization Table=FFDBDHT=Define Huffman Table=FFC411.JPG文件中Haffman表的储存-----------------------------JPEG里定义了一张表来描述Haffman树.定义在DHT标记后面.注意:Haffman代码的长度限制在16bit内.一般一个JPG文件里会有2类Haffman表:一个用于DC一个用于AC(实际有4个表,亮度的DC,AC两个,色度的DC,AC两个)这张表是这样保存的:1)16字节:第i字节表示了i位长的Huffman代码的个数(i=1到16)2)这表的长度(字节数)=这16个数字之和现在你可以想象这张表怎么存放的吧?对应字节就是对应Haffman代码等价数字.我不多解释,这需要你先了解Haffman算法.这里只举一个例子:Haffman表的表头是0,2,3,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0就是说长度为1的代码没有长度为2的代码为0001长度为3的代码是100101110长度为4的代码是1110长度为5的代码是11110长度为6的代码是111110长度为7的代码没有(如果有一个的话应该是1111110)长度为8的代码是11111100.....如果表下面的数据是4557291723253428就是说45=0057=0129=10017=10123=110等等...如果你懂Haffman编码,这些不难理解12.采样系数-----------下面讲解的都是真彩JPG的解码,灰度JPG的解码很简单,因为图形中只有亮度信息.而彩色图形由(Y,Cr,Cb)构成,前面提到过,Y通常是每点采样一次,而Cr, Cb一般是2x2点采样一次,当然也有的JPG是逐点采样,或者每两点采样(横向两点,纵向一点)采样系数均被定义成对比最高采样系数的相对值.一般情况(即:Y逐点采样,Cr Cb每2x2点一次)下:Y有最高的采样率,横向采样系数HY=2纵向采样系数VY=2;Cb的横向采样系数HCb=1,纵向采样系数VCb=1;同样HCr=1,VCr=1在Jpeg里,8x8个原始数据,经过RLE,Huffman编码后的一串数据流称为一个Data Unit(DU)JPG里按DU为单位的编码次序如下:1)for(counter_y=1;counter_y<=VY;counter_y++)for(counter_x=1;counter_x<=HY;counter_x++){对Y的Data Unit编码}2)for(counter_y=1;counter_y<=VCb;counter_y++)for(counter_x=1;counter_x<=HCb;counter_x++){对Cb的Data Unit编码}3)for(counter_y=1;counter_y<=VCr;counter_y++)for(counter_x=1;counter_x<=HCr;counter_x++){对Cr的Data Unit编码}按我上面的例子:(HY=2,VY=2;HCb=VCb=1,HCr,VCr=1)就是这样一个次序YDU,YDU,YDU,YDU,CbDU,CrDU这些就描述了一块16x16的图形.16x16=(Hmax*8x Vmax*8)这里Hmax=HY=2一个(Hmax*8,Vmax*8)的块被称作MCU(Minimun Coded Unix)前面例子中一个MCU=YDU,YDU,YDU,YDU,CbDU,CrDU如果HY=1,VY=1HCb=1,VCb=1HCr=1,VCr=1这样(Hmax=1,Vmax=1),MCU只有8x8大,MCU=YDU,CbDU,CrDU对于灰度JPG,MCU只有一个DU(MCU=YDU)JPG文件里,图象的每个组成部分的采样系数定义在SOF0(FFC0)标记后13.简单说一下JPG文件的解码-------------------------解码程序先从JPG文件中读出采样系数,这样就知道了MCU的大小,算出整个图象有几个MCU.解码程序再循环逐个对MCU解码,一直到检查到EOI标记.对于每个MCU,按正规的次序解出每个DU,然后组合,转换成(R,G,B)就OK了附:JPEG文件格式~~~~~~~~~~~~~~~~-文件头(2bytes):$ff,$d8(SOI)(JPEG文件标识)-任意数量的段,见后面-文件结束(2bytes):$ff,$d9(EOI)段的格式:~~~~~~~~~-header(4bytes):$ff段标识n段的类型(1byte)sh,sl该段长度,包括这两个字节,但是不包括前面的$ff和n.注意:长度不是intel次序,而是Motorola的,高字节在前,低字节在后!-该段的内容,最多65533字节注意:-有一些无参数的段(下面那些前面注明星号的)这些段没有长度描述(而且没有内容),只有$ff和类型字节.-段之间无论有多少$ff都是合法的,必须被忽略掉.段的类型:*TEM=$01可以忽略掉SOF0=$c0帧开始(baseline JPEG),细节附后SOF1=$c1ditoSOF2=$c2通常不支持SOF3=$c3通常不支持SOF5=$c5通常不支持SOF6=$c6通常不支持SOF7=$c7通常不支持SOF9=$c9arithmetic编码(Huffman的一种扩展算法),通常不支持SOF10=$ca通常不支持SOF11=$cb通常不支持SOF13=$cd通常不支持SOF14=$ce通常不支持SOF14=$ce通常不支持SOF15=$cf通常不支持DHT=$c4定义Huffman Table,细节附后JPG=$c8未定义/保留(引起解码错误)DAC=$cc定义Arithmetic Table,通常不支持*RST0=$d0RSTn用于resync,通常被忽略*RST1=$d1*RST2=$d2*RST3=$d3*RST4=$d4*RST5=$d5*RST6=$d6*RST7=$d7SOI=$d8图片开始EOI=$d9图片结束SOS=$da扫描行开始,细节附后DQT=$db定义Quantization Table,细节附后DNL=$dc通常不支持,忽略DRI=$dd定义重新开始间隔,细节附后DHP=$de忽略(跳过)EXP=$df忽略(跳过)APP0=$e0JFIF APP0segment marker(细节略)APP15=$ef忽略JPG0=$f0忽略(跳过)JPG13=$fd忽略(跳过)COM=$fe注释,细节附后其它的段类型都保留必须跳过SOF0:Start Of Frame0:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~-$ff,$c0(SOF0)-长度(高字节,低字节),8+components*3-数据精度(1byte)每个样本位数,通常是8(大多数软件不支持12和16) -图片高度(高字节,低字节),如果不支持DNL就必须>0-图片宽度(高字节,低字节),如果不支持DNL就必须>0-components数量(1byte),灰度图是1,YCbCr/YIQ彩色图是3,CMYK彩色图是4-每个component:3bytes-component id(1=Y,2=Cb,3=Cr,4=I,5=Q)-采样系数(bit0-3vert.,4-7hor.)-quantization table号DRI:Define Restart Interval:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~-$ff,$dd(DRI)-长度(高字节,低字节),必须是4-MCU块的单元中的重新开始间隔(高字节,低字节),意思是说,每n个MCU块就有一个RSTn标记.第一个标记是RST0,然后是RST1等,RST7后再从RST0重复DQT:Define Quantization Table:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~-$ff,$db(DQT)-长度(高字节,低字节)-QT信息(1byte):bit0..3:QT号(0..3,否则错误)bit 4..7:QT精度,0=8bit,否则16bit-n字节的QT,n=64*(精度+1)备注:-一个单独的DQT段可以包含多个QT,每个都有自己的信息字节-当精度=1(16bit),每个字都是高位在前低位在后DAC:Define Arithmetic Table:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~法律原因,现在的软件不支持arithmetic编码.不能生产使用arithmetic编码的JPEG文件DHT:Define Huffman Table:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~-$ff,$c4(DHT)-长度(高字节,低字节)-HT信息(1byte):bit0..3:HT号(0..3,否则错误)bit4:HT类型,0=DC table,1=AC tablebit 5..7:必须是0-16bytes:长度是 1..16代码的符号数.这16个数的和应该<=256 -n bytes:一个包含了按递增次序代码长度排列的符号表(n=代码总数)备注:-一个单独的DHT段可以包含多个HT,每个都有自己的信息字节COM:注释:~~~~~~~~~~-$ff,$fe(COM)-注释长度(高字节,低字节)=L+2-注释为长度为L的字符流SOS:Start Of Scan:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~-$ff,$da(SOS)-长度(高字节,低字节),必须是6+2*(扫描行内组件的数量)-扫描行内组件的数量(1byte),必须>=1,<=4(否则是错的)通常是3 -每个组件:2bytes-component id(1=Y,2=Cb,3=Cr,4=I,5=Q),见SOF0-使用的Huffman表:-bit0..3:AC table(0..3)-bit 4..7:DC table(0..3)-忽略3bytes(???)备注:-图片数据(一个个扫描行)紧接着SOS段.。
如何在Blender中绘制3D角色
如何在Blender中绘制3D角色Blender是一款功能强大的开源3D建模软件，广泛用于游戏开发、动画制作等领域。
在Blender中绘制3D角色可以让我们创作出更加生动和逼真的角色形象。
下面将介绍一些在Blender中绘制3D角色的技巧和步骤。
1. 创建基本模型首先，在Blender中创建一个基本角色的基础模型。
可以使用立方体或球体等基本几何体来代表身体的不同部分，如头部、身体、手臂和腿部等。
使用“Shift+A”快捷键来插入这些基本几何体。
2. 调整模型形状通过移动、缩放和旋转这些基本几何体，调整它们的形状以符合我们所想要的角色形象。
在“编辑模式”下，可以选择和编辑不同的面、边和顶点，来精确地调整模型的形状。
3. 添加细节在模型的基础上，通过添加细节来增强角色的真实感。
可以使用“Subdivision Surface”修改器来细分模型，使其更加平滑。
使用“Sculpt”模式来雕刻细节，如面部表情、肌肉线条等。
还可以使用纹理贴图来给模型添加纹理细节，如皮肤、衣物等。
4.创建骨骼系统为了能够给角色赋予骨骼动画，需要在模型上创建骨骼系统。
在“编辑模式”下，使用“Shift+A”插入骨骼。
可以根据角色的骨骼结构来放置骨骼，如头骨、脊椎、手臂骨和腿骨等。
通过连接骨骼，可以形成一个完整的骨架系统。
5.绑定模型和骨骼将模型和骨骼绑定在一起，使得模型能够跟随骨骼动作而变形。
在“编辑模式”下，选中模型，然后选中骨骼，使用“Ctrl+P”键绑定它们。
选择“With Automatic Weights”选项来自动调整权重，使得模型的不同部分受到骨骼动作的影响。
6. 添加动画为角色添加动画效果，可以使用Blender的动画编辑器。
在“动作编辑器”中，可以调整骨骼的姿势和位置，来创建角色的动画效果。
通过关键帧来记录不同时间点的姿势，可以制作出流畅的动画。
7.渲染和导出完成角色的建模和动画后，可以进行渲染和导出。
在渲染设置中，可以选择渲染引擎、光源和材质等参数，以产生更加逼真和优质的渲染效果。
jpeg processing error 解决
jpeg processing error 解决JPEG处理错误解决方案引言:JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩格式，广泛应用于数字图像的存储和传输。
然而，由于JPEG算法的特性以及误操作等原因，有时会发生JPEG处理错误，例如图像压缩损失、伪像、噪点等问题。
本文旨在探讨常见的JPEG处理错误，并提供解决方案，帮助用户解决JPEG处理错误问题。
第一部分：图像压缩损失图像压缩损失是JPEG处理中最常见的问题之一。
由于JPEG 压缩算法采用了有损压缩的方法，因此在存储和传输过程中，图像质量会受到不同程度的损失。
主要表现为细节模糊、色块饱和度变化、颜色失真等。
解决方案:1. 提高JPEG压缩质量：在进行JPEG压缩时，可以增加压缩质量参数，减小图像损失。
然而，增加压缩质量也会增大图像文件大小，需要权衡文件大小和图像质量之间的平衡。
2. 选择合适的压缩算法：除了JPEG算法外，还有其他的图像压缩算法，如PNG、GIF等。
根据实际需求选择合适的压缩算法，以减少图像压缩损失。
第二部分：伪像伪像是指在JPEG图像中出现的异常像素。
它们通常表现为图像边缘的锯齿状或马赛克效应。
伪像的出现是由于JPEG算法对图像进行分块压缩和变换引起的。
解决方案:1. 使用滤波器：对于出现锯齿状的边缘，可以采用图像处理的技术进行滤波处理。
常见的滤波算法有双边滤波、维纳滤波等，可以有效地减少边缘的锯齿效应。
2. 增加采样率：JPEG算法中使用了色度子采样，即对色度信号进行更低分辨率的采样。
如果伪像主要出现在颜色过渡处，可以尝试增加采样率，减少色度失真对伪像的影响。
第三部分：噪点噪点是JPEG图像中常见的问题之一，它们通常表现为图像中的杂色点或者颜色变化的不连续性。
噪点的出现是由于JPEG算法中的量化误差造成的。
解决方案:1. 调整量化表：JPEG算法中使用量化表对图像的频域数据进行量化。
CAD中的2D图形转3D模型的方法
CAD中的2D图形转3D模型的方法CAD软件是一种可以用于设计和绘制2D和3D图形的工具。
在CAD中，将2D图形转换为3D模型是一个常见的需求。
本篇文章将介绍几种常用的方法和技巧，帮助您有效地将CAD中的2D图形转换为3D模型。
1. 使用拉伸命令拉伸命令是将2D图形延伸为3D形状的一种简单且常用的方法。
在CAD软件中，通过选择2D图形，然后使用拉伸命令，您可以将其沿着指定的路径拉伸成为3D模型。
首先，选择您希望转换为3D模型的2D图形。
然后，输入“拉伸”命令，选择要拉伸的图形，然后指定拉伸方向和距离。
通过适当的设置和调整，您可以创建出符合您需求的3D模型。
2. 使用挤压命令挤压命令是将2D图形转换为3D模型的另一种常用方法。
它通过指定挤压方向和距离，将2D图形转换为立体形状。
选择您要转换的2D图形，然后输入“挤压”命令。
选择要挤压的图形，然后指定挤压的方向和距离。
通过调整挤压参数，您可以创建出所需的3D模型。
3. 使用旋转命令如果您希望将2D图形转换为3D模型，并旋转成立体形状，旋转命令是一个不错的选择。
选择您要转换的2D图形，然后输入“旋转”命令。
选择要旋转的图形，然后指定旋转轴和旋转角度。
通过适当的设置和调整，您可以创建出旋转的3D模型。
4. 使用镜像命令镜像命令是将2D图形转换为3D模型的另一个技巧。
这种方法借助镜像轴将2D图形复制并对称。
选择您要转换的2D图形，然后输入“镜像”命令。
选择要镜像的图形，然后指定镜像轴。
通过适当的设置和调整，您可以创建出对称的3D模型。
5. 使用建模工具除了基本的命令外，CAD软件还提供了一系列强大的建模工具，可以更高级地将2D图形转换为3D模型。
例如，CAD软件中的实体建模工具可以根据2D图形直接创建出3D模型。
使用这些建模工具，您可以自由地操纵和编辑2D图形，以获得符合您需求的3D模型。
总结：2D图形转换为3D模型是CAD设计中的一个重要环节。
通过使用拉伸、挤压、旋转、镜像等基本命令，以及CAD软件提供的建模工具，您可以轻松地将2D图形转换为3D模型。
3DVIAComposer指导手册
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Digger简介
Digger是一项专业技术，它可以在模型不同区域放大，剥落角色以 查看内部结构等等。如图所示， Digger可以重点显示模型的一部分，剥 落（隐藏）上面的角色以显示它下面（被它遮盖）的角色。 Digger的工具如下：
洋葱皮 X射线 剪裁平面 缩放 调整范围 更改兴趣点 缩放比率 隐藏显示工具栏
改变光源
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解除/锁定深度 2D图象截图
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创建细节视图
1.激活Digger视图 在视图区（你想放置视图的位置）单击； 按下Space键以激活Digger 2.显示Digger的工具 单击显示/隐藏工具以显示Digger工具（如图）。 3.更改焦点 拖动[更改兴趣点]工具，直至黄色螺栓出现在圆圈中心。 4.放大黄色螺栓 拖动[缩放比率]手柄，调整缩放比例。 2
3
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13
发布高分辨率图像
4.预览视图 找到保存的文件预览图片 5.关闭高分辨率图像模式 在3DVIA Composer中，单击任务面板右上角的”X”关闭高分辨率 图像模式. 6.保存文件 单击[文件]—[保存]
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显示特殊视图
1.使用“罗盘” 单击垂直轴Y查看模型的上视图。 再次单击垂直轴Y查看模型的底部视图。 单击垂直轴Z查看模型的前视图。 2.旋转模型 按下鼠标右键拖动并旋转，旋转至如图所示。 3.平移装配体 按下鼠标中键，拖动模型至视图区中央。
jpeg 原理
jpeg 原理
JPEG是一种常见的图像压缩格式，其原理是基于离散余弦变
换（Discrete Cosine Transform，DCT）和量化技术。
JPEG压缩流程如下：
1. 分块：将图像划分为8×8的小块。
2. 颜色空间转换：对于彩色图像，将RGB颜色空间转换为亮
度和色度分量，即将彩色图像表示为YCbCr颜色空间。
3. 离散余弦变换（DCT）：对每个8×8的小块进行DCT变换，将空间域的像素值转换为频域的系数。
DCT变换的目的是将
图像的大部分信息压缩到较低频率的系数中。
4. 量化：对DCT变换后的系数进行量化操作。
量化矩阵中的
每个元素都可以控制相应频率的系数的精度，使用较大的量化矩阵元素值可以得到更高的压缩比，但可能会引入更多的失真。
5. 哈夫曼编码：将量化后的系数重新排列为一维向量，并采用哈夫曼编码来对系数进行编码。
由于较低频率的系数出现的概率较高，因此可以通过使用可变长度编码来进一步提高压缩效率。
JPEG的解压缩流程与压缩相反：
1. 解码：对哈夫曼编码进行解码，得到量化后的系数向量。
2. 逆量化：将量化后的系数通过量化矩阵的逆操作进行还原。
3. 逆离散余弦变换（IDCT）：对逆量化后的系数进行逆DCT 变换，将频域的系数还原为空间域的像素值。
4. 逆颜色空间转换：对于彩色图像，将亮度和色度分量转换回RGB颜色空间。
通过JPEG的压缩和解压缩过程，可以显著减小图像文件的大小，但同时也会引入一定的失真。
为了控制失真，JPEG提供了不同的压缩质量参数，用户可以根据需求选择适当的压缩质量来平衡文件大小和图像质量。
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JPEG图片转3d模型方法，比转换软件更快、模型面数更少
JPEG图片转3d模型方法，比之前JPEG图片转CAD后再导入3D里面挤出的方法更方便更快
一些，而且挤出的面数更少一些。方法见图：
1.启动PS，打开图像》新建图层》选中黑色区域建立选区。
2.去掉背景层》选择路径面板》点取“从选区生成工作路径 ”
3.导出图片，选择ai格式
在3DMAX中导入刚才保存的图片，所以弹出的选项都选“OK”
导入后图形见下图》挤出》实体显示。