简介 之前在一篇实时深度图优化的论文中看到球谐光照(Spherical Harmonics Lighting)的应用,在查阅了许许多多资料之后还是无法完全理解,我个人觉得如果之前对实时渲染技术不是很了解的话,球谐光照还是有一定难度的.大多数的资料都是从原理上描述球谐函数及其光照过程,而没有对具体的应用做解释,我直到真正动手实现了一遍球谐光照之后,才完全理解球谐光照具体的过程以及作用. 球谐光照实际上是一种对光照的简化,对于空间上的一点,受到的光照在各个方向上是不同的,也即各向异性,所以空间上一点…

地理信息描述空间位置相关的信息,在空间位置的表达中,需要基于空间参照系来保证数据精度以及不同数据源之间的相互叠加/空间分析操作.自Google Maps与2005年发布以来,电子地图服务与普通民众的日常生活关联日益密切,对于从事GIS行业的人员来说,基于现有地图服务制作相关应用能够达到事半功倍的效果.在本篇文章中主要介绍电子地图数据相关的概念以及构成弟子地图服务基础的Web Mercator投影坐标系的相关内容. 相关概念: Spacial Reference,空间参考 EPSG,Europea…

ICLR18 best paper: Spherical CNNs 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.10130 GITHUB地址:https://github.com/jonas-koehler/s2cnn 中文讲解地址: https://www.zhihu.com/question/68713342 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34042888 简介: In this paper we introduce the building…

Introduction The goal of the 3D spherical kernel is to offer to the user a large set of functionalities on spheres, circles and circular arcs, in the 3D space or restricted on a given sphere. These functionalities require computing on algebraic numbe…

从http://mathworld.wolfram.com/SphericalHelix.html上找到如下一些关于该曲线的说明,不过似乎他的公式和我的脚本完全是两个东西.. The tangent indicatrix of a curve of constant precession is a spherical helix. The equation of a spherical helix on a sphere with radius  making an angle  with th…

Fisheye projections from spherical maps Written by Paul Bourke May 2003, software updated January 2016 See also: Mapping a equirectangular projection to perspective The source code implementing the projections below is only available on request for a…

Converting a fisheye image into a panoramic, spherical or perspective projection Written by Paul Bourke November 2004 The source code implementing the projections below is only availableon request for a small fee. It includes a demo application and a…

[转自:http://www.cnblogs.com/daniagger/archive/2012/05/29/2524133.html] 1.背景知识 1.1 光照表示 之前我们都只考虑光源点和物体表面点的光照作用,而现在,我们考虑物体表面点延伸的微型平面,这个微型平面作为半球形的底部,因此光照射进来的范围就是整个半球形,这也是BRDF的基础. 1.2 数据压缩 对于压缩信号来说,很多压缩技术基于这样一个思路:使用不同基函数的不同组合来组成一个更为复杂的数字信号表示. 保存数字信号的最繁琐方法…

卷积神经网络(CNN)可以很好的处理二维平面图像的问题.然而,对球面图像进行处理需求日益增加.例如,对无人机.机器人.自动驾驶汽车.分子回归问题.全球天气和气候模型的全方位视觉处理问题. 将球形信号的平面投影作为卷积神经网络的输入的这种Too Naive做法是注定要失败的,Cnns的巨大成就来源于局部感受野的权值共享,而多层结构总能找到不同rect的相同目标,给出响应.而对于球形图像,一个目标在图片的不同位置是发生形变的,若要使用CNNs直接共享,构建的局部感受野理应描述这种转换.如下图所示,而…

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