Não é X1

Este documento fornece informações sobre o SikuliX, uma ferramenta de automação de tela, e o Mitsuba 3, um sistema de renderização voltado para pesquisa. SikuliX usa reconhecimento de imagem para automatizar ações na área de trabalho, enquanto Mitsuba 3 oferece renderização de alto desempenho com integração e diferenciabilidade Python. Ambos os projetos detalham instalação, uso e contribuições.

Pausado (não disponível) até julho de 2024

O que é SikuliXSikuliX automatiza tudo o que você vê na tela do seu computador desktop

executando Windows, Mac ou algum Linux/Unix. Ele usa reconhecimento de imagem desenvolvido por OpenCV para identificar

Componentes GUI e pode atuar sobre eles com ações de mouse e teclado.

Isso é útil nos casos em que não há acesso fácil aos componentes internos de uma GUI ou

o código-fonte do aplicativo ou página da web na qual você deseja atuar. Mais detalhes

Muito obrigado pelo novo logotipo e toda a ajuda com a nova página para @Waleed Sadek

2.0.6 (branch release_2.0.x) preparando para lançamento – snapshots disponíveis

Último upload: 17 de abril de 2023

Downloads diretos de IDE

para Windows < > para macOS Intel < > para macOS Silicon Mx < > para Linux <

Você obtém arquivos como sikulixidemac-2.0.6-20210708.194940-1.jar, que você pode colocar onde quiser e renomeá-los como quiser.

JAVA: deve ser Java 11 ou posterior (melhores lugares para obtê-lo: Eclipse Temurin ou Azul)

OCR (macOS/Linux): agora usando Tess4J/Tesseract 5 - tenha um Tesseract 5.x pronto (o tesseract é executado na linha de comando)

Suporte OpenCV: Windows/macOS vem incluído - para Linux você mesmo precisa prepará-lo

mais informações chegando mais cedo ou mais tarde ;-)

2.1.0 (branch master) atualmente não utilizável - desenvolvimento suspenso

A versão estável mais recente é 2.0.5 (ainda funciona com Java 8, não funciona em máquinas Mac mX)

Importante: leia sobre alterações/problemas/melhorias

Lista de correções

Prepare o SikuliX para usar

Para uso em projetos Java Maven, as coordenadas de dependência são:

Meu ambiente de desenvolvimento

Contribuições são bem-vindas e apreciadas

Por favor, respeite as seguintes regras e diretrizes ao contribuir

exemplo:

Renderizador Mitsuba 3

Documentação	Vídeos tutoriais	Linux	Mac OS	Windows	PyPI

️

Aviso

️

Actualmente existe uma grande quantidade de trabalho indocumentado e instável em curso no

o ramo master . É altamente recomendável que você use nosso

último lançamento

até novo aviso.

Se você já deseja experimentar as próximas mudanças, dê uma olhada em

este guia de portabilidade.

Deve cobrir a maioria dos novos recursos e mudanças importantes que estão por vir.

Introdução

Mitsuba 3 é um sistema de renderização orientado para pesquisa para luz direta e inversa

simulação de transporte desenvolvida na EPFL na Suíça.

Consiste em uma biblioteca principal e um conjunto de plug-ins que implementam funcionalidades

variando de materiais e fontes de luz a algoritmos de renderização completos.

Mitsuba 3 é redirecionável : isso significa que as implementações subjacentes e

estruturas de dados podem ser transformadas para realizar várias tarefas diferentes. Para

Por exemplo, o mesmo código pode simular transporte RGB escalar (clássico de um raio por vez)

ou transporte espectral diferencial na GPU. Tudo isso se baseia

Dr.Jit, um compilador just-in-time (JIT) especializado desenvolvido especificamente para este projeto.

Principais recursos

• Plataforma cruzada : Mitsuba 3 foi testado em Linux ( x86_64 ), macOS

  ( aarch64 , x8664 ) e Windows ( x8664 ).

• Alto desempenho : o compilador Dr.Jit subjacente funde o código de renderização

  em kernels que alcançam desempenho de última geração usando

  um back-end LLVM direcionado à CPU e um back-end CUDA/OptiX

  visando GPUs NVIDIA com aceleração de hardware de rastreamento de raio.

• Python primeiro : Mitsuba 3 está profundamente integrado ao Python. Materiais,

  texturas e até mesmo algoritmos de renderização completos podem ser desenvolvidos em Python,

  que o sistema compila JIT (e opcionalmente diferencia) em tempo real.

  Isso permite a experimentação necessária para pesquisas em computação gráfica e

  outras disciplinas.

• Diferenciação : Mitsuba 3 é um renderizador diferenciável, o que significa que

  pode calcular derivadas de toda a simulação em relação à entrada

  parâmetros como pose de câmera, geometria, BSDFs, texturas e volumes. Isto

  implementa algoritmos de renderização diferenciáveis ​​recentes desenvolvidos na EPFL.

• Espectral e Polarização : Mitsuba 3 pode ser usado como monocromático

  renderizador, renderizador baseado em RGB ou renderizador espectral. Cada variante pode

  opcionalmente, considere os efeitos da polarização, se desejado.

Vídeos tutoriais, documentação

Gravamos vários vídeos no YouTube que fornecem uma introdução gentil

Mitsuba 3 e Dr.Jit. Além disso você pode encontrar notebooks Juypter completos

cobrindo uma variedade de aplicações, guias de instruções e documentação de referência

em readthedocs.

Instalação

Fornecemos rodas binárias pré-compiladas via PyPI. Instalar o Mitsuba desta forma é tão simples quanto executar

 pip instalar mitsuba

na linha de comando. O pacote Python inclui treze variantes por padrão:

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

Os dois primeiros realizam simulação clássica de um raio por vez usando um RGB

ou representação espectral de cores, enquanto os dois últimos podem ser usados ​​para representação inversa

renderização na CPU ou GPU. Para acessar variantes adicionais, você precisará

compilar uma versão personalizada do Dr.Jit usando CMake. Por favor veja o

documentação

para obter detalhes sobre isso.

Requisitos

• Python >= 3.8

• (opcional) Para computação na GPU: Nvidia driver >= 495.89

• (opcional) Para computação vetorizada/paralela na CPU: LLVM >= 11.1

Uso

Aqui está um exemplo simples de "Hello World" que mostra como é simples renderizar um

cena usando Mitsuba 3 do Python:

 # Importe a biblioteca usando o alias "mi"import mitsuba as mi# Defina a variante do renderermi.setvariant('scalarrgb')# Carregue uma scenecene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Renderize a cenaimg = mi. render(scene)# Grave a imagem renderizada em um arquivo EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Tutoriais e cadernos de exemplo cobrindo uma variedade de aplicações podem ser encontrados

na documentação.

Sobre

Este projeto foi criado por Wenzel Jakob.

Recursos e/ou melhorias significativas no código foram contribuídos por

Sébastien Speierer,

Nicolas Roussel,

Merlin Nimier-David,

Délio Vicini,

Tizian Zeltner,

Baptiste Nicolet,

Miguel Crespo,

Vicente Leroy e

Zi Yi Zhang.

Ao usar o Mitsuba 3 em projetos acadêmicos, cite:

 @software{Mitsuba3,title = {mitsuba 3 renderer},author = {Wenzel Jakob e Sébastien Speierer e Nicolas Roussel e Merlin Nimier-David e Delio Vicini e Tizian Zeltner e Baptiste Nicolet e Miguel Crespo e Vincent Leroy e Ziyi Zhang},nota = {https://mitsuba-renderer.org},versão = {3.1.1},ano = 2022}