Ini bukan X1
vised
Dokumen ini memberikan informasi tentang SikuliX, alat otomatisasi layar, dan Mitsuba 3, sistem rendering berorientasi penelitian. SikuliX menggunakan pengenalan gambar untuk mengotomatiskan tindakan desktop, sementara Mitsuba 3 menawarkan rendering berkinerja tinggi dengan integrasi dan diferensiasi Python. Kedua proyek merinci instalasi, penggunaan, dan kontribusi.
Dijeda (tidak tersedia) hingga Juli 2024
Apa itu SikuliXSikuliX mengotomatiskan apa pun yang Anda lihat di layar komputer desktop Anda
menjalankan Windows, Mac atau Linux/Unix. Ini menggunakan pengenalan gambar yang didukung oleh OpenCV untuk mengidentifikasi
komponen GUI dan dapat menindaklanjutinya dengan tindakan mouse dan keyboard.
Ini berguna jika tidak ada akses mudah ke internal GUI atau
kode sumber aplikasi atau halaman web yang ingin Anda tindak. Lebih detailnya
Terima kasih banyak atas logo baru dan semua bantuan untuk halaman web baru kepada @Waleed Sadek
2.0.6 (rilis cabang_2.0.x) bersiap untuk rilis - snapshot tersedia
Unggahan Terbaru: 17 April 2023
Unduhan IDE langsung
untuk Windows < > untuk macOS Intel < > untuk macOS Silicon Mx < > untuk Linux <
Anda mendapatkan file seperti sikulixidemac-2.0.6-20210708.194940-1.jar, yang dapat Anda tempatkan di mana pun Anda mau dan mengganti namanya menjadi apa pun yang Anda inginkan.
JAVA: harus Java 11 atau lebih baru (tempat terbaik untuk mendapatkannya: Eclipse Temurin atau Azul)
OCR (macOS/Linux): sekarang menggunakan Tess4J/Tesseract 5 - siapkan Tesseract 5.x (tesseract berjalan pada baris perintah)
Dukungan OpenCV: Windows/macOS telah memaketkannya - untuk Linux Anda harus menyiapkannya sendiri
informasi lebih lanjut akan datang cepat atau lambat ;-)
2.1.0 (master cabang) saat ini tidak dapat digunakan - pengembangan ditangguhkan
Versi stabil terbaru adalah 2.0.5 (masih berfungsi dengan Java 8, tidak berjalan di mesin Mac mX)
Penting: Baca tentang perubahan/masalah/penyempurnaan
Daftar perbaikan
Siapkan SikuliX untuk digunakan
Untuk digunakan dalam proyek Java Maven, koordinat ketergantungannya adalah:
Lingkungan Pengembangan saya
Kontribusi diterima dan dihargai
Harap hormati aturan dan pedoman berikut saat berkontribusi
contoh:
Penyaji Mitsuba 3
Dokumentasi | Video tutorial | Linux | macOS | jendela | PyPI |
|---|---|---|---|---|---|
️
Peringatan
️
Saat ini terdapat sejumlah besar pekerjaan tidak terdokumentasi dan tidak stabil yang terjadi
cabang master . Kami sangat menyarankan Anda menggunakan kami
rilis terbaru
sampai pemberitahuan lebih lanjut.
Jika Anda sudah ingin mencoba perubahan yang akan datang, silakan lihat
panduan porting ini.
Ini harus mencakup sebagian besar fitur baru dan perubahan penting yang akan datang.
Perkenalan
Mitsuba 3 adalah sistem rendering berorientasi penelitian untuk cahaya maju dan mundur
simulasi transportasi dikembangkan di EPFL di Swiss.
Ini terdiri dari perpustakaan inti dan satu set plugin yang mengimplementasikan fungsionalitas
mulai dari bahan dan sumber cahaya hingga algoritma rendering lengkap.
Mitsuba 3 dapat ditargetkan ulang : ini berarti implementasi yang mendasarinya dan
struktur data dapat bertransformasi untuk menyelesaikan berbagai tugas berbeda. Untuk
Misalnya, kode yang sama dapat mensimulasikan transpor RGB skalar (klasik satu sinar pada satu waktu).
atau transportasi spektral diferensial pada GPU. Ini semua didasarkan pada
Dr.Jit, kompiler just-in-time (JIT) khusus yang dikembangkan khusus untuk proyek ini.
Fitur Utama
Lintas platform : Mitsuba 3 telah diuji di Linux ( x86_64 ), macOS
( aarch64 , x8664 ), dan Windows ( x8664 ).
Performa tinggi : Kompiler Dr.Jit yang mendasari menggabungkan kode rendering
menjadi kernel yang mencapai kinerja canggih dengan menggunakan
backend LLVM yang menargetkan CPU dan backend CUDA/OptiX
menargetkan GPU NVIDIA dengan akselerasi perangkat keras ray tracing.
Python pertama : Mitsuba 3 sangat terintegrasi dengan Python. Bahan,
tekstur, dan bahkan algoritma rendering penuh dapat dikembangkan dengan Python,
yang dikompilasi oleh sistem JIT (dan secara opsional dibedakan) dengan cepat.
Hal ini memungkinkan eksperimen yang diperlukan untuk penelitian dalam grafik komputer dan
disiplin ilmu lainnya.
Diferensiasi : Mitsuba 3 adalah penyaji yang dapat dibedakan, artinya itu
dapat menghitung turunan dari keseluruhan simulasi sehubungan dengan masukan
parameter seperti pose kamera, geometri, BSDF, tekstur, dan volume. Dia
mengimplementasikan algoritma rendering terdiferensiasi terbaru yang dikembangkan di EPFL.
Spektral & Polarisasi : Mitsuba 3 dapat digunakan sebagai monokromatik
penyaji, penyaji berbasis RGB, atau penyaji spektral. Setiap varian bisa
secara opsional memperhitungkan efek polarisasi jika diinginkan.
Video tutorial, dokumentasi
Kami telah merekam beberapa video YouTube yang memberikan pengenalan lembut
Mitsuba 3 dan Dr.Jit. Selain itu, Anda dapat menemukan buku catatan Juypter lengkap
mencakup berbagai aplikasi, panduan cara kerja, dan dokumentasi referensi
di readthedocs.
Instalasi
Kami menyediakan roda biner yang telah dikompilasi sebelumnya melalui PyPI. Menginstal Mitsuba dengan cara ini semudah menjalankannya
pip instal mitsuba
pada baris perintah. Paket Python mencakup tiga belas varian secara default:
scalar_rgb
scalar_spectral
scalarspectralpolarized
llvmadrgb
llvmadmono
llvmadmono_polarized
llvmadspectral
llvmadspectral_polarized
cudaadrgb
cudaadmono
cudaadmono_polarized
cudaadspectral
cudaadspectral_polarized
Dua yang pertama melakukan simulasi klasik satu sinar pada satu waktu menggunakan RGB
atau representasi warna spektral, sedangkan dua yang terakhir dapat digunakan untuk invers
rendering pada CPU atau GPU. Untuk mengakses varian tambahan, Anda perlu melakukannya
kompilasi versi khusus Dr.Jit menggunakan CMake. Silakan lihat
dokumentasi
untuk rincian tentang ini.
Persyaratan
Python >= 3.8
(opsional) Untuk komputasi pada GPU: Nvidia driver >= 495.89
(opsional) Untuk komputasi vektor/paralel pada CPU: LLVM >= 11.1
Penggunaan
Berikut adalah contoh sederhana "Hello World" yang menunjukkan betapa sederhananya merender a
adegan menggunakan Mitsuba 3 dari Python:
# Impor perpustakaan menggunakan alias "mi"impor mitsuba sebagai mi# Atur varian renderermi.setvariant('scalarrgb')# Muat scene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Render sceneimg = mi. render(adegan)# Tulis gambar yang dirender ke file EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')Tutorial dan contoh buku catatan yang mencakup berbagai aplikasi dapat ditemukan
dalam dokumentasi.
Tentang
Proyek ini dibuat oleh Wenzel Jakob.
Fitur-fitur penting dan/atau perbaikan pada kode disumbangkan oleh
Sébastien Speierer,
Nicolas Roussel,
Merlin Nimier-David,
Delio Vicini,
Tizian Zeltner,
Baptiste Nicolet,
Miguel Crespo,
Vincent Leroy, dan
Ziyi Zhang.
Saat menggunakan Mitsuba 3 dalam proyek akademik, harap kutip:
@software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 renderer},author = {Wenzel Jakob dan Sébastien Speierer dan Nicolas Roussel dan Merlin Nimier-David dan Delio Vicini dan Tizian Zeltner dan Baptiste Nicolet dan Miguel Crespo dan Vincent Leroy dan Ziyi Zhang},catatan = {https://mitsuba-renderer.org},versi = {3.1.1},tahun = 2022} 
