opencascade::handle<V3d_View> _pV3dView; opencascade::handle<Aspect_DisplayConnection> _pAspectDisplayConnection; opencascade::handle<OpenGl_GraphicDriver> _pOpenGLGraphicDriver; opencascade::handle<AIS_InteractiveContext> _pAisInteractiveContext; WId _wid; opencascade::handle<WNT_Window> _pWntWindow; };...
提供视角观看的函封装在了V3d_View.hxx中, OCC中提供的方向枚举: 指针的传递和获取: 下面就可以调用SetProj()函数进行模型视角的切换,首先在调用函数之前,要先搞清楚MFC多文档之间的指针获取。 因为添加的消息事件在主框架CMainFrame类中,要想获取到View类视图中的指针,应该先获取Doc文档中的指针;具体思路: 主框...
构造函数中主要新建了V3d_Viewer,并将OpenGL的图形驱动传给它,然后开启了默认的光照,设置了背景色为黑色。接着创建了交互上下文AIS_InteractiveContext,并设置显示模式为着色。然后加入了View Cube,在occ 7.4.0版本开始,occ帮实现了一个View Cube,目前3d程序一般都有这个功能,在occ中,加入这个非常简单,只需要new一个...
IVtkOCC_ViewerSelector - 交互式选择器,它实现了拾取算法 IVtkOCC_ShapePickerAlgo 的 Pick() 方法,并在抽象 IView 接口的帮助下连接到可视化层。 IVtkOCC_ViewerSelector 是 OCCT 原生 SelectMgr_ViewerSelector 的后代,因此它为 IVtkVTK_View 实现了 OCCT 选择机制(类似于为 OCCT 原生 V3d_View 实现 Sel...
OccGen:基于生成模型的多模态3D占用预测,推动自动驾驶感知能力升级 写在前面&个人理解 这篇文章介绍了一种名为OccGen的生成式多模态3D语义占用预测模型。该模型基于“噪声到占用”的生成范式,通过逐步推断和消除随机高斯分布产生的噪声,从而渐进式地推断和精炼占用…阅读全文 赞同1 添加评论 分享...
BEV模型部署全栈教程(3D检测+车道线+Occ) 一、什么是BEV? 鸟瞰视角(Bird's Eye View,简称BEV)是一种从上方观看对象或场景的视角,就像鸟在空中俯视地面一样。在自动驾驶和机器人领域,通过传感器(如LiDAR和摄像头)获取的数据通常会被转换成BEV表示,以便更好地进行物体检测、路径规划等任务。BEV能够将复杂的三维...
(QMouseEvent*event)override;voidmouseReleaseEvent(QMouseEvent*event)override;voidmouseMoveEvent(QMouseEvent*event)override;voidwheelEvent(QWheelEvent*event)override;private://Ui::QtWidgetsApplication1Class ui;//定义查看器viewer 3D查看器Handle(V3d_Viewer)viewer;//视图Handle(V3d_View)view;//交互式...
(QResizeEvent*event);private:// occ的专属变量opencascade::handle<V3d_Viewer>_pV3dViewer;opencascade::handle<V3d_View>_pV3dView;opencascade::handle<Aspect_DisplayConnection>_pAspectDisplayConnection;opencascade::handle<OpenGl_GraphicDriver>_pOpenGLGraphicDriver;opencascade::handle<AIS_InteractiveContext>_...
Understanding how the 3D scene evolves is vital for making decisions in autonomous driving. Most existing methods achieve this by predicting the movements of object boxes, which cannot capture more fine-grained scene information. In this paper, we explor
Vision-based 3D occupancy prediction is significantly challenged by the inherent limitations of monocular vision in depth estimation. This paper introduces CVT-Occ, a novel approach that leverages temporal fusion through the geometric correspondence of v