基变换 理论部分 在n维的线性空间中,任意n个线性无关的向量都可以作为线性空间的基,即空间基不唯一.对于不同的基,同一个向量的坐标一般是不同的.因为在计算机图形学中,主要研究三维的空间,所以可以简化问题倒三维空间中的基变换,也就是坐标变换. 假设有两组单位正交基(图形学中选取的坐标系一般是正交的,为了方便)\(x,y,z\)和\(u,v,w\),他们的关系是 \[\begin{cases} u = a_{11}x+a_{21}y+a_{31}z\\ v = a_{12}x+a_{22}y+a_{…

Computer Graphics Research Software Helping you avoid re-inventing the wheel since 2009! Last updated December 5, 2012.Try searching this page for keywords like 'segmentation' or 'PLY'.If you would like to contribute links, please e-mail them to rms@…

题目传送门 /* 水题:看见x是十的倍数就简单了 */ #include <cstdio> #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> #include <string> #include <cmath> using namespace std; ; const int INF = 0x3f3f3f3f; int main(void) //HDOJ 4716…

最近严重感觉到数学知识的不足! http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=10509 [译]Mathematics for Computer Graphics Mathematics for Computer Graphics数学在计算机图形学中的应用Greg Turk, August 1997 “学习计算机图形学需要多少的数学?”这是初学者最经常问的问题.答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深.如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件,你不需要知…

Here is one question: how to tile texture? One thing worth to notice: The DirectX and OpenGL stipulate that a texture source(normally a picture)’s texture coordinate is fixed as [0,1], which mean that it’s smallest x and y coordinate is 0, and larges…

A Computer Graphics Problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 336    Accepted Submission(s): 277 Problem Description In this problem we talk about the study of Computer Graphics.…

Mathematics for Computer Graphics 最近严重感觉到数学知识的不足! http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=10509 [译]Mathematics for Computer Graphics Mathematics for Computer Graphics数学在计算机图形学中的应用Greg Turk, August 1997“学习计算机图形学需要多少的数学?”这是初学者最经常问的问题.答案取决于你想在计算机…

https://chortle.ccsu.edu/VectorLessons/index.html Chapter0 Points and Lines (已看) Chapter1 Vectors, Points, and Column Matrices (已看) Chapter2 Matrix Addition (已看) Chapter3 Vector Addition (已看) Chapter4 Vector Length (已看) Chapter5 Vector Direction (已看)…

1 引言 2 数学知识 3 光栅算法 4 信号处理 5 线性代数 6 矩阵变换 7 观察 8 隐藏面消除 9 表面明暗处理 10 光线追踪 11 纹理映射 12 完整的图形流水线 13 图形学的数据结构 14 采样 15 曲线 16 计算机动画 17 使用图形硬件 18 构建交互式图形应用程序 19 光照 20 颜色 21 视觉感知 22 色调再现 23 全局照明 24 反射模型 25 基于图像的绘制 26 可视化 参考文献 1 引言 2 数学知识 3 光栅算法 4 信号处理 5 线性代数 6…

A Computer Graphics Problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 43    Accepted Submission(s): 40 Problem Description In this problem we talk about the study of Computer Graphics. Of…

A Computer Graphics Problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 92    Accepted Submission(s): 80 Problem Description In this problem we talk about the study of Computer Graphics. Of…

http://en.wikipedia.org/wiki/Mesa_(computer_graphics) Mesa (computer graphics) From Wikipedia, the free encyclopedia     Mesa Original author(s) Brian Paul Developer(s) Intel, AMD, VMware(previously Tungsten Graphics)[1] Initial release August 1, 199…

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样…

Background Input\Output Image Knowledge Image Digital Image Processing Computer Vision Knowledge Computer Graphics Artificial Intelligence Materials Math Linear Algebra Calculus Differential Geometry Differential Equation & Matrix Equation Probabilit…

Notes of Computer Graphics 2.0: towards end-user-generated contents CG 1.0 Modeling: construct 3D model. Animation: animate dynamic behaviors. Rendering: simulate interactions between the light and the 3D model CG 1.0 CG 2.0 Creators professional use…

Lec 4 BP神经网络详细推导 本篇博客主要记录一下Coursera上Andrew机器学习BP神经网络的前向传播算法和反向传播算法的具体过程及其详细推导.方便后面手撸一个BP神经网络. 目录 Lec 4 BP神经网络详细推导 4.1 网络结构 4.1.1 损失函数 4.1.2 网络结构 4.2 Forward Propagation 4.3 Back Propagation 4.3.1 第三层权重偏导的求法 4.3.2 第二层权重偏导的求法 4.3.3 第一层权重偏导的求法 4.3.4 直观感…

参考自: http://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/51356385 http://blog.csdn.net/li_007/article/details/5976261 其中,Zc表示单目相机的尺度不确定性(单目相机无法确定尺度,所以ORB-SLAM等最后都对单目做了sim3优化) 等号右边第一.二个矩阵经常乘在一起作为相机内参,其中dx.dy是像面上每个像素点在x轴y轴上的尺寸,u0和v0用来把图像坐标原点从图像中心挪到左上角,f表…

Harris角点检测 思想 为什么要检测角点呢?因为角点的特征比较明显.进行角点检测的朴素思想是利用图像梯度,也就是根据图像强度的变化来寻找角点.如图所示 这里举了个例子,给定一个小的区域(Patch),当这个小区域在不同位置滑动的时候,所呈现出来的一些特性是不同的,根据图示,有三个方面. Flat,平的地方,在任何方向,梯度都没什么变化. Edge,边的地方,当沿着边方向的时候,梯度没什么变化. Corner,角的地方,沿着任何方向,梯度都有变化. Error Function \[E(u,v…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

UI坐标系与OpenGL坐标系 UI坐标就是Android和IOS等应用开发时候使用的二维坐标系,原点在左上角 OpenGL坐标是三维坐标,由于Cocos2d-x Lua 底层采用OpenGL渲染,因此默认坐标就是OpenGL坐标,只不过采用了两维(XY轴),不考虑Z轴,OpenGL的坐标原点在左下角 获得UI坐标 cc.p touchLocation = touch:getLocationInView() UI坐标转换为OpenGL坐标 cc.p touchLocation2 = cc.Dir…

Describtion First we define: (1) lcm(a,b), the least common multiple of two integers a and b, is the smallest positive integer that is divisible by both a and b. for example, lcm(2,3)=6 and lcm(4,6)=12. (2) gcd(a,b), the greatest common divisor of tw…

原版的blog,转载请注明出处 blog.csdn.net/hello_hwc 前言: 新NSURLSession的UploadTask的,结果写那个Demo的时候想要写成拍照上传.然后就想到先写一个关于拍照的Demo吧.本文会先介绍下怎样使用系统提供的界面拍照和选择相冊,然后自己定义拍照界面.注意.本文使用的是UIImagePickerController,所以不能全然的自己定义.假设想要彻底的自己定义拍照.建议选择AV Foundation这个框架来做 Demo效果 进入系统的拍照界面 进入…

一.概述 1.含义: 支持向量机(support vector machine,SVM)是一种二类分类器,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器,通过引入核函数,也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题. 2.求解: 支持向量机的学习策略是间隔最大化,可转化为一个求解凸二次规划的问题. 3.模型: 支持向量机模型从简单到复杂可分为:线性可分支持向量机.线性支持向量机和非线性支持向量机. 线性可分支持向量机:训练数据线性可分,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器: 线性支…

1 Introduction 2 Introduction to 2D Graphics Using WPF 3 An Ancient Renderer Made Modern 4 A 2D Graphics Test Bed 5 An Introduction to Human Visual Perception 6 Introduction to Fixed-Function 3D Graphics and Hierarchical Modeling 7 Essential Mathemat…

今天不太想学习,炒个冷饭,讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法,文章里面有些个人理解,如有错漏,还请读者不吝赐教. 众所周知,极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法.例如我手头有一些东北人的身高的数据,又知道身高的概率模型是高斯分布,那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数,均值和方差.这个方法基本上所有概率课本上都会讲,我这就不多说了,不清楚的请百度. 然而现在我面临的是这种情况,我手上的数据是四川人和东北人的身高合集,然而对于其中具体的每一个数据,并没有标定出它来自“东北…

逐帧softmax CRF主要用于序列标注问题,可以简单理解为是给序列中的每一帧都进行分类,既然是分类,很自然想到将这个序列用CNN或者RNN进行编码后,接一个全连接层用softmax激活,如下图所示 条件随机场 然而,当我们设计标签时,比如用s.b.m.e的4个标签来做字标注法的分词,目标输出序列本身会带有一些上下文关联,比如s后面就不能接m和e,等等.逐标签softmax并没有考虑这种输出层面的上下文关联,所以它意味着把这些关联放到了编码层面,希望模型能自己学到这些内容,但有时候会“强模型所…

计算 对于线性回归,梯度下降法的目标就是找到一个足够好的向量\(\theta\),使代价函数\(J(\theta) = \sum_{i=1}^{m}(\hat{y}-y_{i})^{2}\)取得最小值.线性回归的代价函数是关于\(\theta\)的多元函数.如下: \[J(\theta) = \sum_{i=1}^{m}(\hat{y}-y^{i})^{2} = \sum_{i=1}^{m}(\theta x^{(i)}-y^{i})^{2} \] \[J(\theta) = \sum_{i=1…

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题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4716 直接搞.. //STATUS:C++_AC_0MS_288KB #include <functional> #include <algorithm> #include <iostream> //#include <ext/rope> #include <fstream> #include <sstream> #include <…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4716 题目大意不用解释了吧,看案例就能明白 #include<cstdio> #include <iostream> using namespace std; int main() { int t,n; scanf("%d",&t); ]="*------------*"; ]="|............|"; ]=…