这不是X1
vised
本文档提供有关屏幕自动化工具 SikuliX 和面向研究的渲染系统 Mitsuba 3 的信息。 SikuliX 使用图像识别来自动化桌面操作，而 Mitsuba 3 通过 Python 集成和可微分性提供高性能渲染。这两个项目都详细介绍了安装、使用和贡献。
暂停（不可用）至 2024 年 7 月
什么是 SikuliXSikuliX 可以自动化您在台式计算机屏幕上看到的任何内容
运行 Windows、Mac 或某些 Linux/Unix。它使用 OpenCV 支持的图像识别来识别
GUI 组件，可以通过鼠标和键盘操作对其进行操作。
当无法轻松访问 GUI 内部或
您想要操作的应用程序或网页的源代码。更多详情
非常感谢新徽标以及 @Waleed Sadek 对新网页的所有帮助
2.0.6（分支release_2.0.x）准备发布 - 快照可用
最新上传：2023 年 4 月 17 日
直接IDE下载
适用于 Windows < > 适用于 macOS Intel < > 适用于 macOS Silicon Mx < > 适用于 Linux <
您将获得 sikulixidemac-2.0.6-20210708.194940-1.jar 之类的文件，您可以将其放置在任何您想要的位置并将它们重命名为您想要的任何名称。
JAVA：必须是 Java 11 或更高版本（获得它的最佳位置：Eclipse Temurin 或 Azul）
OCR (macOS/Linux)：现在使用 Tess4J/Tesseract 5 - 准备好 Tesseract 5.x（tesseract 在命令行上运行）
OpenCV 支持：Windows/macOS 已捆绑 - 对于 Linux，您必须自己准备好
更多信息迟早会出现;-)
2.1.0 (branch master) 目前不可用 - 开发已暂停
最新稳定版本是 2.0.5（仍然适用于 Java 8，不能在 Mac mX 机器上运行）
重要提示：阅读有关更改/问题/增强的信息
修复列表
让 SikuliX 做好使用准备
对于在 Java Maven 项目中使用，依赖坐标为：
我的开发环境
欢迎并赞赏您的贡献
贡献时请遵守以下规则和准则
例子：
三叶渲染器 3
文档 | 教程视频 | Linux | 苹果系统 | 视窗 | 皮伊 |
|---|---|---|---|---|---|
️
警告
️
目前，大量无证且不稳定的工作正在进行
master分支。我们强烈建议您使用我们的
最新版本
直至另行通知。
如果您已经想尝试即将发生的更改，请查看
本移植指南。
它应该涵盖大部分新功能和即将到来的重大变化。
介绍
Mitsuba 3 是一款面向研究的前向光和逆向光渲染系统
瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 开发的交通模拟。
它由一个核心库和一组实现功能的插件组成
从材质和光源到完整的渲染算法。
Mitsuba 3 是可重定向的：这意味着底层实现和
数据结构可以转换以完成各种不同的任务。为了
例如，相同的代码可以模拟标量（经典的一次一束）RGB 传输
或 GPU 上的差分光谱传输。这一切都建立在
Dr.Jit，专门为此项目开发的专用即时(JIT) 编译器。
主要特点
跨平台：Mitsuba 3 已在 Linux ( x86_64 )、macOS 上进行测试
（ aarch64 、 x8664 ）和 Windows ( x8664 )。
高性能：底层Dr.Jit编译器融合渲染代码
进入内核，使用实现最先进的性能
针对 CPU 的 LLVM 后端和 CUDA/OptiX 后端
针对具有光线追踪硬件加速功能的 NVIDIA GPU。
Python优先：Mitsuba 3与Python深度集成。材料，
纹理，甚至完整的渲染算法都可以用Python开发，
系统即时编译（并可选择区分）。
这使得计算机图形学研究所需的实验成为可能
其他学科。
差异化：Mitsuba 3 是一个可微分渲染器，这意味着它
可以计算整个模拟相对于输入的导数
参数，例如相机姿态、几何形状、BSDF、纹理和体积。它
实现了 EPFL 最近开发的可微分渲染算法。
光谱和偏振：Mitsuba 3 可用作单色仪
渲染器、基于 RGB 的渲染器或光谱渲染器。每个变体都可以
如果需要的话，可以选择考虑极化的影响。
教程视频、文档
我们录制了几个 YouTube 视频，提供了温和的介绍
三叶 3 和 Dr.Jit。除此之外，您还可以找到完整的 Juypter 笔记本
涵盖各种应用程序、操作指南和参考文档
阅读文档。
安装
我们通过 PyPI 提供预编译的二进制轮。以这种方式安装三叶就像运行一样简单
pip安装三叶
在命令行上。 Python 包默认包含 13 个变体：
scalar_rgb
scalar_spectral
scalarspectralpolarized
llvmadrgb
llvmadmono
llvmadmono_polarized
llvmadspectral
llvmadspectral_polarized
cudaadrgb
cudaadmono
cudaadmono_polarized
cudaadspectral
cudaadspectral_polarized
前两个使用 RGB 执行经典的一次一条光线模拟
或光谱颜色表示，而后两者可用于反演
在 CPU 或 GPU 上渲染。要访问其他变体，您需要
使用 CMake 编译 Dr.Jit 的自定义版本。请参阅
文档
有关详细信息。
要求
Python >= 3.8
（可选）对于 GPU 上的计算： Nvidia driver >= 495.89
（可选）对于 CPU 上的矢量化/并行计算： LLVM >= 11.1
用法
这是一个简单的“Hello World”示例，展示了渲染一个
使用 Python 中的 Mitsuba 3 的场景：
# 使用别名“mi”导入库 import mitsuba as mi# 设置渲染器的变体mi.setvariant('scalarrgb')# 加载场景scene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 渲染场景img = mi. render(scene)# 将渲染图像写入EXR文件mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')可以找到涵盖各种应用程序的教程和示例笔记本
在文档中。
关于
该项目由 Wenzel Jakob 创建。
代码的重要功能和/或改进由以下人员贡献
塞巴斯蒂安·施派尔,
尼古拉斯·罗塞尔，
梅林·尼米尔-大卫，
德里奥·维西尼,
蒂齐安·泽尔特纳,
巴蒂斯特·尼科莱特,
米格尔·克雷斯波,
文森特·勒罗伊，和
张子怡.
在学术项目中使用 Mitsuba 3 时，请引用：
@software{Mitsuba3，标题 = {Mitsuba 3 渲染器}，作者 = {Wenzel Jakob 和 Sébastien Speierer 和 Nicolas Roussel 和 Merlin Nimier-David 和 Delio Vicini 和 Tizian Zeltner 和 Baptiste Nicolet 和 Miguel Crespo 和 Vincent Leroy 和 Ziyi Zhu}，注= {https://mitsuba-renderer.org}，版本 = {3.1.1}，年份 = 2022} 
