3dmax怎么渲染多个相机

一、3dmax怎么渲染多个相机

1、一、在当前状态下，需要长时间渲染3DMAX场景。首先，检查场景中是否有两个摄影机透视图需要渲染。

2、二、在3DMAX软件中，单击菜单栏-渲染-打开3DMAX批处理渲染-添加，

3、三、因为我的场景有多个摄影机透视图，所以我在这里添加了多个view。您可以根据需要添加n个view。

4、四、在3DMAX界面上，选择view01，给出名称，单击下面的路径，设置3DMAX批渲染存储渲染图像的位置，给出名称，格式为JPG，然后保存。

5、五、然后选择要从3DMAX摄影机渲染视角的摄影机，然后依次选择view02/view03赋予摄影机。在给出的最后，在对话框的左下角有一个渲染。点击它可以看到你提供的相机。

6、六、下一步是使用3DMAX批处理渲染来渲染多个摄影机透视图。你可以打开模型云moxingyun,com，看到高质量的模型。

二、十大数码相机品牌排名

世界十大顶级相机品牌排名：尼康，佳能，索尼，徕卡，富士，卡西欧，松下，理光，奥林巴斯，宾得。

Nikon尼康是日本知名的顶级相机品牌，成立于1917年是一家以光学产品相机以及望远镜和摄像机等产品的开发和销售服务的大型相机品牌公司。

Canon佳能是全球。知名的数码相机品牌，成立于1937年专业从事光学技术产品的研发和影像系统产品和产品设备等多个领域的综合性企业，来自于日本成立于1937年为世界带来一流的相机和摄影机和复印件和传真机等多个产品。

SONY索尼相机在国内市场是非常知名的，成立于1946年专业从事便携式数码相机的大型企业，也是世界电子3c游戏和娱乐领域的综合性国际企业。

Leica徕卡是德国知名的光学仪器制造商，成立于1907年从事数码相机和望远镜以及精密仪器等领域的研发和生产销售的大型品牌企业。

FUJIFILM富士是日本著名的相机品牌，从事综合影像以及文件处理还有相机的制造和销售的大型供应商，成立于1917年，以高品质的相机产品赢得客户的关注，产品包括相机和相纸以及数码相框等产品。

CASIO卡西欧这个品牌是日本一个从事相机和手表以及电子琴、计算机、电子词典等产品的研发和生产销售的大型企业。成立于1946年总部位于日本。

Panasonic松下也是日本知名的电器品牌，从事数码相机和电视以及冰箱、空调还有办公室用品等多个领域的综合性国际企业。

RICOH理光是日本一家从事办公设备以及光学机器和复印件以及相机、传真机等产品的研发和生产销售的品牌企业，成立于1936年为人们带来很多高品质的轻便型数码相机。

OLYMPUS奥林巴斯是日本光学数码科技行业的知名品牌，在世界精密光学技术领域取得很好的成绩，时尚的设计理念和卓越的技术研发出很多新产品，其中相机和录音笔产品销量火爆。

PENTAX宾得是日本理光公司旗下一个从事数码相机和光学仪器以及镜头等多个领域的品牌企业，成立于1919年，其中相机和望远镜的口碑很好，业务涉及到闭路电视监控设备以及数码相机以及配件等多个领域，形成了完整的销售体系。

三、多个相机标定时重复性差的原因

1、我是试图入门相机标定一年的菜鸟学生，没有什么实践经验，感觉我在坐井观天，说一下对这块的理解，不知道对不对

2、1，关于相机标定的论文，最经典的就是张正友标定，matlab和opencv用的都是这个原理。对于平常的相机拍摄的不同图像，有效果，而且结果稳定，需要至少3张图。

3、2，关于鱼眼相机标定的论文，opencv采用的是一篇06年的论文，我忘了名字，记得大概内容好像是类似张正友标定，只是畸变模型变了一点。

4、而matlab中鱼眼标定的toolbox采用的是一篇05年的论文，忘了名字，记得大概内容是类似自标定，也就是在计算外参的时候就考虑到了畸变。

5、3，同一个相机标定结果不一样的原因就太多了。可能角点检测的问题，比如标定板打印的细腻程度(是不是用LCD好一些，我不知道)，相机的分辨率。可能是距离远近的问题，不同距离，相机光心可能不一样。可能是你标定板在图像中位置的区别，标定板偏转角度过大，拍摄图像的数量什么的

6、4，最重要的是，我理解的标定畸变本质其实是选一个比较适合的模型，再用多项式拟合一堆参数，最后优化使整体重投影误差极小。而真实相机他没有什么函数，我们不知道畸变和非畸变点之间是什么map关系，而且畸变点和非畸变点之间可能没什么可以用简单的多项式就可以完美拟合的简单map关系。这就导致，你看到的几个标定结果，随便畸变中心略不一样，焦距略不一样，但是最后重投影误差都差不多。因为说白了，即使畸变中心不一样点，都会通过拟合参数，让提取的角点和重投影的点尽量整好对上。可是平均重投影误差一样小，经常遇到畸变系数内参外参却相去甚远，哪个更好呢？

7、因为相机复杂的透镜结构并不是简单的多项式就可以表示map关系。所以你很难用一个简单的畸变模型就做到所有图像点map关系准确对上。我看到的结果，往往是图像中间区域重投影误差小，图像边缘区域重投影误差大，这是因为你上传图像中的角点本来就集中在中心区域。所以我觉得需要更多的测评标定结果好坏的算法。不受角点检测影响的测评方法会更好吧我觉得，毕竟角点检测的就不一定对。常见的测评方法就是重投影误差，inlier ratio，失败的概率，重建垂直面是否还垂直，重建平行的，重建直线balabala

8、5，其他的:标定板和自标定各有利弊，连续模型和离散模型各有利弊，generic模型和non-parameter model不要搞混，前者其实是来一个相机模型就修改他的算法来包容新的相机模型。类似lensfun对很多镜头的去畸变其实是针对人眼视觉效果，不适合视觉重建

9、以上只是我的理解和猜测，不一定对，欢迎大佬拨乱反正给予指导，欢迎同学们和有相机标定工作经验的大哥来和我讨论，一起学习