Kivy3DGui 项目使用教程
2024-09-24 10:46:54作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
Kivy3DGui 项目的目录结构如下:
kivy3dgui/
├── data/
│ ├── imgs/
│ └── obj/
├── meshes/
├── screenshots/
├── LICENSE
├── README.md
├── checker.py
├── editor3d.py
├── example.py
├── example2.py
├── tour3d.py
目录介绍:
- data/: 包含项目所需的数据文件,如图像和3D模型文件。
- imgs/: 存放项目中使用的图像文件。
- obj/: 存放项目中使用的3D模型文件(.obj格式)。
- meshes/: 存放与3D模型相关的文件。
- screenshots/: 存放项目截图。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- checker.py: 可能是用于检查或验证的脚本。
- editor3d.py: 3D编辑器的实现文件。
- example.py: 项目的示例文件,展示了如何使用 Kivy3DGui。
- example2.py: 另一个示例文件,可能展示了不同的功能或用法。
- tour3d.py: 可能是用于3D场景漫游的脚本。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件是 example.py 和 example2.py。这两个文件分别展示了 Kivy3DGui 的不同用法和功能。
example.py
example.py 是项目的默认启动文件,展示了如何在3D环境中显示和交互 Kivy 小部件。你可以通过以下命令运行该文件:
python example.py
example2.py
example2.py 是另一个示例文件,可能展示了不同的功能或用法。你可以通过以下命令运行该文件:
python example2.py
3. 项目的配置文件介绍
Kivy3DGui 项目没有明确的配置文件,但可以通过修改 example.py 和 example2.py 中的代码来调整项目的配置。例如,你可以修改以下参数来调整3D场景的显示效果:
# 在 example.py 或 example2.py 中
Layout3D:
id: par
size_hint: (1.0, 1.0)
canvas_size: (1366, 768)
post_processing: False
lookat: (0, 0, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0)
参数说明:
- size_hint: 设置布局的大小提示。
- canvas_size: 设置画布的分辨率。
- post_processing: 是否启用后期处理效果(如HDR、Bloom等)。
- lookat: 设置相机的视角,参数分别为相机位置、目标位置和上方向。
通过修改这些参数,你可以自定义3D场景的显示效果和交互方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
765
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
879
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
456
438
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
303
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220