前言 因为实验需要用到拉普拉斯形变,但找了好久找到一个非常适合入门的资料.再此记录下我的学习过程,也算搬运翻译过来. Introduction / Basic Laplacian Mesh Representation 首先本文的代码中的拉普拉斯形变是作用在三角网格组成的3D model上的.一个三维模型是由很多个三角网格组成,每个三角网格有三个顶点. 拉普拉斯网格通过跟踪微分顶点信息而不是绝对信息来存储三角形网格的几何信息.当在网格上执行某些变换(尤其是变形)时,它可以有效地保存顶点间的关系.…

第6讲 | 交换机与VLAN:办公室太复杂,我要回学校 拓扑结构是怎么形成的? 一个交换机肯定不够用,需要多台交换机,交换机之间连接起来,就形成一个稍微复杂的拓扑结构. 如何解决常见的环路问题? 包转来转去,每台机器都会发广播包,交换机转发也会复制广播包,当广播包越来越多的时候,按照上一节讲过一个共享道路的算法,也就是路会越来越堵,最后谁也别想走.所以,必须有一个方法解决环路的问题,怎么破除环路呢? STP 协议中那些难以理解的概念 在数据结构中,有一个方法叫做最小生成树.有环的我们常称为图.将…

一:工作线程中的回掉更新UI public class MainActivity extends AppCompatActivity { private int i; private Callback mCallback; private TextView textView; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentVi…

谱聚类步骤 第一步:数据准备,生成图的邻接矩阵: 第二步:归一化普拉斯矩阵: 第三步:生成最小的k个特征值和对应的特征向量: 第四步:将特征向量kmeans聚类(少量的特征向量):…

    上一次,我们通过宿舍联网打魔兽的需求,认识了如何通过物理层和链路层组建一个宿舍局域网.今天,让我们切换到稍微复杂点的场景,办公室.     在这个场景里,就不像在宿舍那样,搞几根网线,拉一拉,扯一扯就可以了.一个办公室少到数十人,大至上百人,每个人都有一个网口,如果再算上整个楼层楼层.甚至整栋楼,这个网口就更多了.     类似办公室这样,这些复杂场景的网络布线就牵扯出一个专业名词-拓扑结构. 什么是拓扑结构?     在解释拓扑结构前,我们要先明白什么是拓扑.拓扑是 Topology…

1. cv2.Scharr(src,ddepth, dx, dy), 使用Scharr算子进行计算 参数说明:src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,通常使用-1, 这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值, dx表示x轴方向算子,dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(src, ddepth) 使用拉普拉斯算子进行计算 参数说明: src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值 scharr算子, 从图中我们可以看出sch…

摘自 https://blog.csdn.net/beiyangdashu/article/details/49300479 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 定义 给定一个由n个顶点的简单图G,它的拉普拉斯矩阵定义为: L = D - A,其中,D是该图G度的矩阵,A为图G的邻接矩阵. 因为G是一个简单图,A只包含0,1,并且它的对角元素均为0. L中的元素给定为: 其中deg(vi) 表示顶点 i 的度. 对称归一化的拉普拉斯…

Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子:   计算拉普拉斯变换:Laplacian 函数 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT); src,输入图像,填 Mat 类型即可,但需为单通道 8 位图像. d…

将三角网格上的顶点坐标(x,y,z)看作3个独立的标量场,那么网格上每个三角片都存在3个独立的梯度场.该梯度场是网格的微分属性,相当于网格的特征,在形变过程中随控制点集的移动而变化.那么当用户拖拽网格上的控制点集时,网格形变问题即变为求解以下式子: 根据变分法,上式最小化即求解泊松方程: 其中Φ为待求的网格形变后坐标,w为网格形变后的梯度场. 上式可以进一步表示为求解稀疏线性方程组: 其中L为网格的拉普拉斯算子,b为梯度场w在网格顶点处的散度值. 问题的关键是如何得到网格形变后的梯度场w,文章[…

网格上顶点的Laplace坐标(均匀权重)定义为:,其中di为顶点vi的1环邻域顶点数. 网格Laplace坐标可以用矩阵形式表示:△=LV,其中,那么根据网格的Laplace坐标通过求解稀疏线性方程组可以得到网格的顶点坐标. 基于网格Laplace形变算法的思想:网格上顶点的Laplace坐标作为网格的细节特征,其在网格形变前后的局部坐标系内不发生变化.Laplace形变问题可以用如下数学优化形式表达,那么问题的关键是如何得到网格形变后的Laplace坐标,或者说是每个顶点Laplace坐标的…