将二值图转化成signed distance field后,可以在双线性插值下实现平滑放大. 定义: 到前景的distance field:各点到最近前景点的距离. 到背景的distance field:各点到最近背景景点的距离. 则: signed distance field = 到背景的distance field - 到前景的distance field. 注:最好严格按上面定义计算signed distance field.看到有的博文中说先提取轮廓点,然后计算各点到最近轮廓点的距离,…

0x00 前言 最近读到了一个今年GDC上很棒的分享,是Sebastian Aaltonen带来的利用Ray-tracing实现一些有趣的效果的分享. 其中有一段他介绍到了对Signed Distance Field Shadow的改进,主要体现在消除SDF阴影的一些artifact上. 第一次看到Signed Distance Field Shadow是在大神Inigo Quilez的博客上,较传统的阴影实现方式,例如shadow map,视觉效果要好很多.可以看到下图中物体的阴影随着距离由近…

[Distance Field Technique] 一种小纹理高清放大的技术. A distance field is generated from a high resolution image, and then stored into a channel of a lower-resolution texture.  which has been previously used to develop games such as the Half-Life 2 series, Counte…

signed distance field https://kosmonautblog.wordpress.com/2017/05/09/signed-distance-field-rendering-journey-pt-2/ mesh distance field https://docs.unrealengine.com/en-us/Engine/Rendering/LightingAndShadows/MeshDistanceFields http://advances.realtime…

最近由于工作需要,接触了编辑距离(Levenshtein Distance)算法.赶脚很有意思.最初百度了一些文章,但讲的都不是很好,读起来感觉似懂非懂.最后还是用google找到了一些资料才慢慢理解.当我完全理解的时就想把自己探索时遇到的“坑”总结起来,为后人“乘凉”.于是就有了这篇博文. 下面先来看一下他的定义:    编辑距离就是用来计算从原串(s)转换到目标串(t)所需要的最少的插入.删除和替换 的数目,在NLP中应用比较广泛,如一些评测方法中就用到了(wer,mWer等),同时也常用来…

这几天再看 virtrual-dom,关于两个列表的对比,讲到了 Levenshtein distance 距离,周末抽空做一下总结. Levenshtein Distance 介绍 在信息理论和计算机科学中,Levenshtein 距离是用于测量两个序列之间的差异量(即编辑距离)的度量.两个字符串之间的 Levenshtein 距离定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑数,允许的编辑操作是单个字符的插入,删除或替换. 例子 ‘kitten’和’sitten’之间的 Levensht…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Lucene的FuzzyQuery中用到的Levenshtein Distance(LD)算法 博客分类: java 搜索引擎,爬虫 主题:Levenshtein Distance(LD); 相关介绍:Levenshtein distance是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年设计并以他的名字命名的.如果不能拼写或发Levenshtein音,通常可以称它edit distance(编辑距离): 用途:该…

Hamming Distance Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 499    Accepted Submission(s): 163 Problem Description (From wikipedia) For binary strings a and b the Hamming distance is equal…

编辑距离即从一个字符串变换到另一个字符串所需要的最少变化操作步骤(以字符为单位,如son到sun,s不用变,将o->s,n不用变,故操作步骤为1). 为了得到编辑距离,我们画一张二维表来理解,以beauty和batyu为例: 图示如1单元格位置即是两个单词的第一个字符[b]比较得到的值,其值由它上方的值(1).它左方的值(1)和.它左上角的值(0)来决定.当单元格所在的行和列所对应的字符(如3对应的是a和b)相等时,它左上角的值+0,否则加1(如在1处,[b]=[b]故左上角的值加0即0+0=0…

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var…