JP2006338618A - Image calculation system and method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、属性を用いて質感を決定する画像計算システムおよびその方法に関し、さらに詳細には、コンピュータで画像を計算する場合、描画する物体(モデル)の作成とこのモデルの質感を表現するために、物体表面の光の反射特性を設定・編集(CG画像を制作するときに必ず行わなければならない作業)を行うに際し、この物体表面の光の反射特性設定作業の自動化に係る画像計算システムおよびその方法に関する。 The present invention relates to an image calculation system and method for determining a texture using attributes, and more particularly, to calculate an object (model) to be drawn and to express the texture of the model when calculating an image with a computer. In addition, when setting / editing the light reflection characteristics of the object surface (an operation that must be performed when producing a CG image), an image calculation system for automating the work of setting the light reflection characteristics of the object surface, and It relates to that method.
従来、コンピュータで画像を計算するとき、物体の形状を記述した3次元形状データ(以下単にモデルと標記する)とその形状の質感を表現するために属性(以下単に属性と標記する)を基本データとして画像生成処理を行っている。 Conventionally, when an image is calculated by a computer, three-dimensional shape data describing the shape of an object (hereinafter simply referred to as a model) and attributes (hereinafter simply referred to as attributes) are used as basic data to express the texture of the shape. As shown in FIG.
モデルを選択しそれに対応する属性を関連付けることを行ってから画像計算を行うことで、モデルをコンピュータの画面で観察することができる。従って、コンピュータによる画像計算では、「モデルを作る、そして、このモデルに属性を設定する」という作業を必ず行うことになる。 The model can be observed on a computer screen by performing image calculation after selecting the model and associating the corresponding attribute. Therefore, in the image calculation by the computer, the work of “creating a model and setting attributes to this model” is surely performed.
より詳細には図6に示すように、初めにステップS601では、オペレータがモデル形状作成処理を行う。続いて、ステップS603ではオペレータがモデルの名称を付与する処理を行う。ステップS605ではオペレータがモデルの属性設定処理を行う。そして、ステップS607では画像計算プログラム処理を行う。 More specifically, as shown in FIG. 6, first, in step S601, the operator performs a model shape creation process. In step S603, the operator performs a process of assigning a model name. In step S605, the operator performs model attribute setting processing. In step S607, image calculation program processing is performed.
また、特許文献1を参照。
しかし、このような手法で画像を計算していては、モデルの数だけ属性関連付け作業が必要になる上に、前記属性は、例えば拡散反射係数、鏡面反射係数、透明度、フレーク粒度、フレーク密度、反射バイアス、反射グラスなど専門的知識を必要として、属性関連付け作業に熟練者でもかなりの時間が必要であるという問題があった。 However, when an image is calculated by such a method, attribute association work is required for the number of models, and the attributes include, for example, diffuse reflection coefficient, specular reflection coefficient, transparency, flake particle size, flake density, Expert knowledge such as reflection bias and reflection glass is required, and there is a problem that even an expert needs considerable time for attribute association work.
この発明は上記のような問題に鑑みなされたものであって、請求項1に係る発明は、メモリに記憶された新規モデルに属性を付与し、前記属性を考慮し前記新規モデルを表示部に描画する画像を計算する画像計算システムにおいて、
基準モデルに各々対応する識別子と、前記識別子に関連付けられた属性を記憶するテーブルと、
前記新規モデルに前記属性を付与する属性付与手段とを備え、
前記属性付与手段は、画像計算を行う前に、前記新規モデルの識別子と、属性の関連付けを記述したテーブルに記述されている前記基準モデルの識別子とが合致する属性を検索し、検索した属性を前記新規モデルに付与して描画計算する画像計算システムである。
The present invention has been made in view of the above problems, and the invention according to claim 1 assigns an attribute to a new model stored in a memory, and takes the new model into a display unit in consideration of the attribute. In an image calculation system for calculating an image to be drawn,
An identifier corresponding to each reference model, and a table storing attributes associated with the identifier;
An attribute giving means for giving the attribute to the new model;
The attribute assigning means searches for an attribute that matches the identifier of the new model and the identifier of the reference model described in the table describing the association of attributes before performing image calculation, An image calculation system that performs drawing calculation by assigning to the new model.
請求項2に係る発明は、前記テーブルのデータは、既に属性が付与された既存モデルの3次元データから、直接属性を読み込み生成し、新規モデルに付与される請求項1記載の画像計算システムである。 The invention according to claim 2 is the image calculation system according to claim 1, wherein the data of the table is generated by directly reading and generating the attribute from the three-dimensional data of the existing model to which the attribute has already been assigned. is there.
請求項3に係る発明は、識別子同士の一致条件はワイルドカードを含む請求項1又は2記載の画像計算システムである。
The invention according to
請求項4に係る発明は、メモリに記憶された新規モデルに属性を付与し、前記属性を考慮し前記新規モデルを表示部に描画する画像を計算する画像計算方法において、
基準モデルに各々対応する識別子と、前記識別子に関連付けられた属性をテーブルに記憶する工程と、
前記新規モデルに前記属性を付与する属性付与工程とを含み、
前記属性付与工程は、画像計算を行う前に、前記新規モデルの識別子と、属性の関連付けを記述したテーブルに記述されている前記基準モデルの識別子とが合致する属性を検索し、検索した属性を前記新規モデルに付与して描画計算する画像計算方法である。
The invention according to
Storing an identifier corresponding to each of the reference models and an attribute associated with the identifier in a table;
An attribute assigning step of assigning the attribute to the new model,
The attribute assigning step searches for an attribute that matches the identifier of the new model and the identifier of the reference model described in the table describing the association of attributes before performing image calculation, It is an image calculation method for assigning to the new model and performing drawing calculation.
形状作成したモデルの名称からそれに対応する属性が自動的に付与されるので、形状作成したモデルに「属性を設定する」という作業を行うことなく、モデルと属性の関係を得ることができるので、モデルの画像計算を行うことができるという効果がある。 Since the corresponding attribute is automatically given from the name of the model that created the shape, you can get the relationship between the model and the attribute without performing the work of `` setting the attribute '' to the model that created the shape, There is an effect that image calculation of the model can be performed.
また、モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)を人間が作成すると、時間が掛かり、且つ、入力ミスが生じやすいが、関連付けファイルがプログラムにより生成されるので、モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)の制作時間を削減できる上に入力ミスも生じなくなるという効果がある。 In addition, when a human creates a table (file) describing the association between model names and attributes, it takes time and input errors are likely to occur, but the association file is generated by the program, so the association between the model name and the attributes In addition to reducing the production time of the table (file) in which is described, there is an effect that an input error does not occur.
この発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1に画像計算システム1の概略の構成を示す。 FIG. 1 shows a schematic configuration of the image calculation system 1.
前記画像計算システム1は、コンピュータよりなるものであり図示しないコンピュータ本体、表示装置、マウス・キーボード等を備えている。 The image calculation system 1 is composed of a computer, and includes a computer main body, a display device, a mouse / keyboard, etc. (not shown).
前記コンピュータ本体はCPU(Central Processing Unit)3と、記憶装置5とを備えている。さらに、前記コンピュータ本体には外部記憶装置7が接続されている。
The computer main body includes a CPU (Central Processing Unit) 3 and a
そして、前記CPU3にローディングされた画像計算ソフト9により画像計算処理が行われる。
Then, image calculation processing is performed by the image calculation software 9 loaded on the
前記記憶装置5にはモデル形状データ(新規モデル)11が記憶される。
The
前記外部記憶装置7にはモデル名称(識別子)と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)13が記憶される。
The
描画計算を行う時、前記画像計算プログラム9は、格納されたモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)に記述されているモデル名称から、形状作成されたモデルの名称の一致条件に合致するものを検索し、検索結果から形状作成されたモデルに該当する属性を当てはめて描画計算することを特長とするソフトウエアである。 When performing the drawing calculation, the image calculation program 9 matches the matching condition of the model name created from the model name described in the table (file) describing the association between the stored model name and the attribute. This software is characterized by searching for what to do and drawing and calculating by applying the attribute corresponding to the model created from the search result.
より詳細には、モデルや形状につけられた名称に属性を関連付けることを行う。なお、モデルや形状につけられる名称はモデルを識別するためのものであり、名称に限らず識別できるものであれば何でも良い。 More specifically, attributes are associated with names given to models and shapes. Note that the name given to the model or shape is for identifying the model, and is not limited to the name, but may be anything that can be identified.
一方、テーブル(ファイル)13にはモデル名称と属性の関連付けを記述したデータを作成し、外部記憶装置に格納しておく。 On the other hand, data describing the association between model names and attributes is created in the table (file) 13 and stored in an external storage device.
図2(a),(b),及び(c)に前記外部記憶装置7に記憶されるモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル13の詳細な内容を示す。識別子(モデル名称等)と質感名(属性)が関連付けられたテーブル13A、識別子(質感の名称)と質感名(属性)が関連付けられたテーブル13B等に分けることができる。
2A, 2B, and 2C show the detailed contents of the table 13 that describes the association between model names and attributes stored in the
本実施例では、自動車を例に説明するが、その他、CG(Computer Graphics)設計の対象となり得る全ての目的物も対象に成り得ることは勿論である。 In the present embodiment, an automobile will be described as an example, but it is a matter of course that all objects that can be a target of CG (Computer Graphics) design can also be a target.
すなわち、図2(a)に示すように識別子としてのモデル名称は、少なくとも、自動車の部品モデルとしてのボディ、ボンネット、タイヤ、ハンドル等を含む。 That is, as shown in FIG. 2A, the model name as an identifier includes at least a body, a bonnet, a tire, a handle, and the like as a part model of an automobile.
そして、これらのモデル名称(識別子)に対して、属性としての質感名(メタリック1,メタリック2,ゴム,革)がそれぞれ関連付けられてテーブル13Aに格納されている。 These model names (identifiers) are associated with texture names (metallic 1, metallic 2, rubber, leather) as attributes and stored in the table 13A.
また、図2(b)に示すように質感名を識別子としてもよい。すなわち、識別子としての質感名(Metallic(A),Metallic(B),Rubber,Leather)に対して属性としての質感名(メタリック1,メタリック2,ゴム,革)が、それぞれ関連付けられファイル(テーブル)13BにXML形式に格納される。 Further, as shown in FIG. 2B, a texture name may be used as an identifier. That is, a texture name (Metallic (A), Metallic (B), Rubber, Leather) as an identifier is associated with a texture name (Metallic 1, Metallic 2, Rubber, Leather) as an attribute and a file (table). 13B is stored in XML format.
ここで、上記XML(eXtensible Markup Language)形式のファイルは例えば以下のようなデータ構造にすることが望ましい。 Here, the XML (eXtensible Markup Language) format file preferably has the following data structure, for example.
<質感リスト>
<質感 名称=”メタリック1”>
<タイプ>メタリック</タイプ>
<色(赤)>12</色(赤)>
<色(緑)>200</色(緑)>
<色(青)>120</色(青)>
<拡散反射率>1.2</拡散反射率>
・・・
</質感>
<質感 名称=”メタリック2”>
<タイプ>メタリック</タイプ>
<色(赤)>3</色(赤)>
<色(緑)>23</色(緑)>
<色(青)>124</色(青)>
<拡散反射率>0.3</拡散反射率>
・・・
</質感>
<質感 名称=”ゴム”>
<タイプ>フォン</タイプ>
<色(赤)>4</色(赤)>
<色(緑)>67</色(緑)>
<色(青)>245</色(青)>
<拡散反射率>1.2</拡散反射率>
・・・
</質感>
・・・
</質感リスト>
一方、例えば図2(c)に示すように、識別子を色(例えば、赤、緑、青の割合としての色)としてもよい。この識別子としての色に関連付けられ属性としての質感名(メタリック1,メタリック2,ゴム,革等)がそれぞれ関連付けられテーブル13Cに格納される。
<Material list>
<Material name = “Metallic 1”>
<Type> metallic </ type>
<Color (Red)> 12 </ Color (Red)>
<Color (green)> 200 </ color (green)>
<Color (blue)> 120 </ color (blue)>
<Diffuse reflectance> 1.2 </ diffuse reflectance>
...
</ Material>
<Material name = “Metallic 2”>
<Type> metallic </ type>
<Color (red)> 3 </ color (red)>
<Color (Green)> 23 </ Color (Green)>
<Color (blue)> 124 </ color (blue)>
<Diffuse reflectance> 0.3 </ diffuse reflectance>
...
</ Material>
<Material name = “Rubber”>
<Type> phone </ type>
<Color (red)> 4 </ color (red)>
<Color (Green)> 67 </ Color (Green)>
<Color (blue)> 245 </ color (blue)>
<Diffuse reflectance> 1.2 </ diffuse reflectance>
...
</ Material>
...
</ Material list>
On the other hand, for example, as shown in FIG. 2C, the identifier may be a color (for example, a color as a ratio of red, green, and blue). The texture names (metallic 1, metallic 2, rubber, leather, etc.) associated with the color as the identifier are associated with each other and stored in the table 13C.
上述で、質感名(属性)とは読み込む3次元データ(モデル)の中に、予め存在している質感の名称であることが好ましい。色というのは、読み込む3次元データ(モデル)の中に予め存在している質感の色情報であることが望ましい。また、識別子は、モデル名、質感名、色の中から選択的に決定することができる。 In the above description, the texture name (attribute) is preferably a name of a texture that exists in advance in the three-dimensional data (model) to be read. The color is preferably texture color information that exists in advance in the three-dimensional data (model) to be read. The identifier can be selectively determined from the model name, the texture name, and the color.
なお、上記属性は拡散反射率、鏡面反射率、バイアス、透明度、フレーク密度等を含むことができる。ここで、拡散反射率は拡散(diffuse)の反射率を定義した係数で、RGB(Red、Green、Blue)の各要素に個別に反射率に個別に反射率を定義している。例えば、ゴムのような粗い面の表現に用いる。 The attributes can include diffuse reflectance, specular reflectance, bias, transparency, flake density, and the like. Here, the diffuse reflectance is a coefficient that defines the diffuse reflectance, and the reflectance is individually defined for each of the RGB (Red, Green, Blue) elements. For example, it is used to express a rough surface such as rubber.
鏡面反射係数は鏡面(specular)反射の反射率を定義した値である。すなわち、RGB(Red、Green、Biue)の各色要素に個別に反射率を定義する。例えば、プラスチックや金属のような光を反射しやすい面の色の表現に用いる。 The specular reflection coefficient is a value that defines the reflectance of specular reflection. That is, the reflectance is individually defined for each color element of RGB (Red, Green, Biue). For example, it is used to express the color of a surface that easily reflects light such as plastic or metal.
また、透明度は、面における光の透過率を定義した値である。そして、値が大きいほど面の裏から入射した光が透過する割合が大きくなる。値が0の場合は完全に不透明な物体、値が1の場合は完全に透明な物体となる。例えば、ガラスのような面の表現に用いる。 The transparency is a value that defines the light transmittance on the surface. And the ratio which the light which injected from the back of the surface permeate | transmits becomes so large that a value is large. A value of 0 is a completely opaque object, and a value of 1 is a completely transparent object. For example, it is used to express a glass-like surface.
フレーク密度は、車の塗装などで用いられるメタリック塗装を表現するための値である。メタリック塗装は塗料内に微細な金属片(フレーク)が入っているため独特の粒状感のある質感を見せるが、この質感はフレークの密度や指向(面に対して寝ているか、立っているか)により大きく変化する。例えば、メタリック塗装面の表現に用いる。 The flake density is a value for expressing metallic paint used in car painting or the like. Metallic paint shows a texture with a distinctive graininess because fine metal pieces (flakes) are contained in the paint, but this texture is the density and orientation of the flakes (whether they are sleeping or standing on the surface) Will vary greatly. For example, it is used to express a metallic paint surface.
反射バイアスは、周囲の風景の映りこみを表現するための値である。ガラス面などでは周囲の風景が反射して映りこむのを確認できる。この反射率をフレネル反射率といい、フレネル係数や反射バイアスをもとに計算を行う。例えば、ガラス面やクリアコート塗装面の表現に用いる。 The reflection bias is a value for expressing the reflection of the surrounding landscape. You can see the surrounding scenery reflected on the glass surface. This reflectance is called Fresnel reflectance, and calculation is performed based on the Fresnel coefficient and the reflection bias. For example, it is used to express a glass surface or a clear coat painted surface.
図3はモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)作成システム15を示す。 FIG. 3 shows a table (file) creation system 15 describing the association between model names and attributes.
モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)を作成する方法として、モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)を利用することなくモデルと属性を関連付けした3次元データから、モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)を生成し、記憶装置に保存することが望ましい。 As a method of creating a table (file) that describes the association between model names and attributes, the model name is obtained from 3D data that associates the model with attributes without using the table (file) that describes the association between model names and attributes. It is desirable to generate a table (file) that describes the association between the attribute and the attribute and store it in the storage device.
すなわち、前記テーブル作成システム15はモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)抽出プログラム17と、外部記憶装置19とを備えている。
That is, the table creation system 15 includes a table (file)
前記外部記憶装置19には既存モデルの3次元データ21と、モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)23とを格納している。
The
そして、抽出プログラム17により、前記テーブル(ファイル)23のデータは、既に属性が付与された既存モデルの3次元データ21から、直接属性を読み込み生成し、新規モデルに付与される。
Then, the data of the table (file) 23 is directly read and generated from the three-dimensional data 21 of the existing model to which the attribute has already been assigned by the
図4に属性付与システム25の概略を示す。前記属性付与システム25は外部記憶装置7と、新規モデルを作成するモデル作成部27と、新規モデルに名称(識別子)を付加するモデル名称付与部29と、表示する画像を属性を考慮して計算する画像計算プログラム31とを備えている。
FIG. 4 shows an outline of the
前記外部記憶装置7にはモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)13が格納されている。
The
そして、新規モデルを作成したら、その新規モデルを識別するために名称を付与する。 When a new model is created, a name is assigned to identify the new model.
この時に、モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル(ファイル)13に記載されているモデル名称を参考にモデル名称を決める。なお、上述で新規モデルの自動で出力される名称は機械的な名称でもよい。 At this time, the model name is determined with reference to the model name described in the table (file) 13 describing the association between the model name and the attribute. Note that the name automatically output for the new model may be a mechanical name.
例えば、自動車を製作する場合、青のメタリックという属性でモデルのボディーとしたい場合ボディーという名称にする。この名称(識別子)により、描画計算に必要な属性パラメータの設定を行うことができる。 For example, if you want to make a car with a blue metallic attribute, make it the name Body. With this name (identifier), an attribute parameter necessary for drawing calculation can be set.
ここで、ボディーという文字列がキーワードとなり、その他の文字はどのような文字であるかは問わないようにすることもできる。例えばモデル名称がカローラ(登録商標)ボディという文字列の場合でも「**ボディー**」と指定することで、ボディーという文字列が含まれているのでボディーとして扱うことができる。**はワイルドカードであり、文字及び文字数が何でも良いという意味である。 Here, the character string “body” can be used as a keyword, and the other characters can be ignored. For example, even if the model name is a character string of Corolla (registered trademark) body, it can be handled as a body because the character string of body is included by specifying “** Body **”. ** is a wild card and means that any number of characters and characters can be used.
ボディーという文字列をもとにした様々なパラメータが関連付けられたテーブル(ファイル)の例を示す。このテーブルから色、鏡面反射率、拡散反射率などを参照して描画計算プログラムが描画計算を行う。 An example of a table (file) in which various parameters based on the character string “body” are associated is shown. The drawing calculation program performs drawing calculation with reference to the color, specular reflectance, diffuse reflectance, and the like from this table.
さらに、標準モデルをグループ名で検索してもよい。データの規模が大きくなると、モデルの個数は非常に増大する。そうなると、それぞれのモデルに名前を付けるに多くの労力がかかる。グループ名を用いた検索であれば、個々のモデルにテーブルに登録されている名前を付ける必要はなく、それらのモデルが属するグループにテーブルに登録されているグループの名前を付けるだけでよい。ここで、グループに含まれるモデルの属性は互いに同じものである。 Further, the standard model may be searched by group name. As the data scale increases, the number of models increases greatly. Then it takes a lot of effort to name each model. In the case of searching using group names, it is not necessary to give names registered in the table to individual models, and it is only necessary to give the names of the groups registered in the table to the groups to which those models belong. Here, the attributes of the models included in the group are the same.
図5に上述で説明したモデルに属性を付与するシステム(画像計算プログラム等)の動作を示す。 FIG. 5 shows the operation of a system (image calculation program or the like) that assigns attributes to the model described above.
初めに、ステップS501では新規モデルの形状を作成する。 First, in step S501, a new model shape is created.
ステップS503ではどの”モデル名称と属性の関連付けを記述したテーブル”を利用するか複数のテーブルの中から指定する。テーブルは、分野(例えば、自動車、建築家屋、工作機械等)毎に用意しておいてもよい。 In step S503, which "table describing the association between model name and attribute" is specified from a plurality of tables. A table may be prepared for each field (for example, automobile, architect, machine tool, etc.).
ステップS505では識別子(新規モデルの名称等)を指定する。 In step S505, an identifier (such as a new model name) is designated.
ステップS507では指定された識別子で該当ID(標準モデルの識別子)があるかどうかの判断を行う。該当するIDがあると判断した場合、処理はステップS509に進む。該当するIDが無い場合は処理はステップS511に進む。 In step S507, it is determined whether there is a corresponding ID (standard model identifier) with the specified identifier. If it is determined that there is a corresponding ID, the process proceeds to step S509. If there is no corresponding ID, the process proceeds to step S511.
ステップS509ではモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブルに記述されたパラメータ(複数の属性)を用いて画像計算を行う。 In step S509, image calculation is performed using parameters (a plurality of attributes) described in a table describing the association between model names and attributes.
ステップS511では”なし”で定義されている属性(標準的な描画を行う属性)で画像計算を行う。 In step S511, image calculation is performed with an attribute defined as “none” (standard drawing attribute).
ステップS513では画像計算すべき物体モデルは終了したかどうかの判断を行う。物体モデルが全て終了したと判断したとき処理はステップS515に進む。終了していないと判断したとき処理をステップS507に戻す。 In step S513, it is determined whether or not the object model to be image-calculated has been completed. When it is determined that all the object models have been completed, the process proceeds to step S515. When it is determined that the process has not been completed, the process returns to step S507.
ステップS515では画像計算プログラムにより属性が考慮され画像計算が行われ、新規モデルの画像が画面に表示される。 In step S515, the image calculation program performs image calculation considering attributes, and an image of a new model is displayed on the screen.
ステップS517では新規モデル(物体モデル)の質感を再編集するかどうかの判断を行う。再編集すると判断したとき処理はステップS519に進む。再編集は行わないと判断したとき処理はステップS523に進む。 In step S517, it is determined whether to re-edit the texture of the new model (object model). When it is determined that re-editing is to be performed, the process proceeds to step S519. When it is determined that re-editing is not performed, the process proceeds to step S523.
ステップS519では質感の新たな属性が考慮され(この場合属性の入力はオペレータが行うことができる)再編集を行う。これにより、オペレータは実際の画像を参照しながら最適な質感を決定することができる。 In step S519, the new attribute of the texture is taken into consideration (in this case, the attribute can be input by the operator), and re-editing is performed. As a result, the operator can determine the optimum texture while referring to the actual image.
ステップS521では質感を再編集する新規モデル(物体モデル)は終了したかどうかの判断を行う。新規モデルの処理が終了したと判断したとき処理はステップS523に進む。新規モデルの処理が終了していないと判断したとき処理はステップS519に戻る。 In step S521, it is determined whether or not the new model (object model) for reediting the texture has been completed. When it is determined that the process for the new model has been completed, the process proceeds to step S523. When it is determined that the process for the new model has not ended, the process returns to step S519.
ステップS523ではモデル名称と属性の関連付けを記述したテーブルを保存する。 In step S523, a table describing the association between model names and attributes is stored.
これにより、モデル名称を付与することで、描画計算に必要な様々なパラメータを関連付けることになる。しかし、本発明により、属性設定作業を行う必要が無くなる。従って、入力を行う必要が無くなるという効果がある。 Thus, by assigning the model name, various parameters necessary for the drawing calculation are associated. However, according to the present invention, it is not necessary to perform attribute setting work. Therefore, there is an effect that it is not necessary to input.
また、上述の実施形態ではモデルの名称を識別子(キーワード)として行っているが、モデルを識別できれば良いのでレイヤー、グループなどを識別子としても良い。 In the above-described embodiment, the model name is used as an identifier (keyword). However, as long as the model can be identified, a layer, a group, or the like may be used as the identifier.
なお、本発明は、上述した実施の態様の例に限定されることなく、適宜の変更を加えることにより、その他の態様で実施できるものである。 In addition, this invention is not limited to the example of the embodiment mentioned above, It can implement in another aspect by adding an appropriate change.
1 画像計算システム
3 CPU
5 記憶装置
7 外部記憶装置
9 画像計算プログラム
11 モデル形状データ
13 テーブル(ファイル)
1
5
Claims (4)
基準モデルに各々対応する識別子と、前記識別子に関連付けられた属性を記憶するテーブルと、
前記新規モデルに前記属性を付与する属性付与手段とを備え、
前記属性付与手段は、画像計算を行う前に、前記新規モデルの識別子と、属性の関連付けを記述したテーブルに記述されている前記基準モデルの識別子とが合致する属性を検索し、検索した属性を前記新規モデルに付与して描画計算することを特徴とする画像計算システム。 In an image calculation system for assigning an attribute to a new model stored in a memory and calculating an image for drawing the new model on a display unit in consideration of the attribute,
An identifier corresponding to each reference model, and a table storing attributes associated with the identifier;
An attribute giving means for giving the attribute to the new model;
The attribute assigning means searches for an attribute that matches the identifier of the new model and the identifier of the reference model described in the table describing the association of attributes before performing image calculation, An image calculation system characterized in that a drawing calculation is performed by assigning to the new model.
基準モデルに各々対応する識別子と、前記識別子に関連付けられた属性をテーブルに記憶する工程と、
前記新規モデルに前記属性を付与する属性付与工程とを含み、
前記属性付与工程は、画像計算を行う前に、前記新規モデルの識別子と、属性の関連付けを記述したテーブルに記述されている前記基準モデルの識別子とが合致する属性を検索し、検索した属性を前記新規モデルに付与して描画計算することを特徴とする画像計算方法。
In an image calculation method for assigning an attribute to a new model stored in a memory and calculating an image for drawing the new model on a display unit in consideration of the attribute,
Storing an identifier corresponding to each of the reference models and an attribute associated with the identifier in a table;
An attribute assigning step of assigning the attribute to the new model,
The attribute assigning step searches for an attribute that matches the identifier of the new model and the identifier of the reference model described in the table describing the association of attributes before performing image calculation, An image calculation method characterized by assigning the new model and performing drawing calculation.
Priority Applications (1)
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JP2005166044A JP2006338618A (en) | 2005-06-06 | 2005-06-06 | Image calculation system and method |
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