このブログエントリには3d-print-your-favorite-protein を参考に、タンパク質のモデルを、OSXで3Dプリンタへ出力するのに必要なSTL形式に直す手順を記してある。 1. pymolでタンパク質を表示し、VRML2 形式でエクスポート * show surfaceとすると見やすい * File -> Save Image as -> VRML 2... 2. MeshLabで加工 できた形式は頂点と面数が大抵ものすごく多い。さらに分子模型も中に埋められている場合がある。プリントにも時間がかかるか、プリンタに送れないかしれない。そのためには、不必要な面および頂点を減らすとよい。 2.1 wrlファイルをimport File -> import meshで VRML2形式をインポート 2.2 頂点や面を減らす Filters -> Resampling, simpl

「RDKitによる3次元構造の生成」という記事でJupyterノートブック上で化合物の3次元構造を表示するにはpy3Dmolというライブラリを利用するのが広く使われるようになってきていると述べました．実際にpythonのケモインフォマティクス用ライブラリであるrdkitのIPythonConsoleモジュールでも立体構造の表示の際には内部でpy3Dmolをimportして使っていることも説明しました． 今回はpy3Dmolに関して，そもそもどういったライブラリなのかの説明から始めて，詳しい使い方を解説していきたいと思います．是非とも使い方をマスターして美しい立体構造を堪能してください．

問題設定 SLAMやSfMを使って1. 複数の画像毎のカメラパラメータと 2. グローバルな3Dモデル（点群やメッシュなど）がOpenCV座標系で得られている。 OpenGLベースのシステムで推定したカメラから3Dモデルをレンダリングしたい。 レンダリングした3Dモデルを実画像に重畳表示してエラーを確認する、といった用途が考えられる。 なにが問題？ まずOpenCVとOpenGLは座標系が異なる。 同じ右手座標系であるが、OpenCVの各軸の向きはX: 右, Y: 下, Z: 前に対しOpenGLはX: 右, Y: 上, Z: 後である。 OpenCV座標系とOpenGL座標系はX軸周りに180°回転させた関係にある。 OpenGLのカメラはOpenCVのカメラを上下反転させ後ろ向きにしたものなので無変換でインポートしただけではもちろん意図したとおりの絵は出ない。 参照：http://ji

OpenGL（オープンジーエル、英: Open Graphics Library）は、クロノス・グループ (英: Khronos Group) が策定している、グラフィックスハードウェア向けの2次元/3次元コンピュータグラフィックスライブラリである。SGI社内で自社のCGワークステーション向けにクローズドに策定されたAPI仕様が改良されて公開され、後に大きなシェアを持つに至った。現在は多様な描画デバイスを包括するグラフィックスAPIのオープン標準規格として策定が行なわれている。 この節には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2015年8月） 大言壮語的な記述になっています。（2015年8月） 言葉を濁した曖昧な記述になっています。（2015年8月） OpenGLは、SGIをはじめ

最近よく聞く「レイトレーシング」　一体ナニモノ？：レイトレーシングが変えるゲームグラフィックス（第1回）（1/3 ページ） 2018年、NVIDIAがリアルタイムレイトレーシング（RT）に対応するGPU「GeForce RTX 20シリーズ」を発表した。このことは、2000年に誕生した「プログラマブルシェーダー」以来となるグラフィックスパイプラインにおける大きな“変革”をもたらした。 →NVIDIAが新アーキテクチャの「GeForce RTX」シリーズを発表　価格は499ドルから そして2020年、ついに家庭用ゲーム機にもRT機能が搭載された。そう、「PlayStation 5（PS5）」と「Xbox Series X」「Xbox Series S」のことである。これらのゲーム機にAPU（GPU統合型CPU）を提供しているAMDも同年、RTに対応するGPU「Radeon RX 6000シリ

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米南カリフォルニア大学（USC）と、写真共有アプリ「Snapchat」などを開発する米Snapの研究チームが開発した「NeROIC: Neural Object Capture and Rendering from Online Image Collection□」は、さまざまな時間や場所、照明条件で撮影した対象物のオンライン画像を入力すると、画像に写る対象物を抽出し3Dモデルに変換するアプローチだ。 この手法は、オンラインで公開している同一対象物が写る画像群を使い、その対象物の3Dモデルを高い忠実度で再構築するシステムを提案する。通常、オンライン上の画像は、照明やカメラの向きなど異なる条

研究していたイラストを3D化する技術で、なんとイラストの構図を後から変えられる事が出来るようになりました https://t.co/pnTfuKDm2R