原文地址:http://blog.csdn.net/jimi36/article/details/7792103 Bezier曲线的原理 Bezier曲线是应用于二维图形的曲线.曲线由顶点和控制点组成,通过改变控制点坐标可以改变曲线的形状. 一次Bezier曲线公式: 一次Bezier曲线是由P0至P1的连续点,描述的一条线段 二次Bezier曲线公式: 二次Bezier曲线是 P0至P1 的连续点Q0和P1至P2 的连续点Q1 组成的线段上的连续点B(t),描述一条抛物线. 三次Bezier曲

1．实验目的: 了解曲线的生成原理,掌握几种常见的曲线生成算法,利用VC+OpenGL实现Bezier曲线生成算法. 2．实验内容: (1) 结合示范代码了解曲线生成原理与算法实现,尤其是Bezier曲线: (2) 调试.编译.修改示范程序. 3．实验原理: Bezier曲线是通过一组多边形折线的顶点来定义的.如果折线的顶点固定不变,则由其定义的Bezier曲线是唯一的.在折线的各顶点中,只有第一点和最后一点在曲线上且作为曲线的起始处和终止处,其他的点用于控制曲线的形状及阶次.曲线的形状趋向于多

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们

(a)Bezier曲线                         (b) Bezier曲面 1. 绘制Bezier曲线 #include <GL/glut.h> GLfloat ctrlpoints[][] = {{ -4.0, -4.0, 0.0}, { -2.0, 3.0, 0.0}, {2.0, 4.5, 0.0}, {3.0, -3.0, 0.0}}; void init(void) { glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0); glShadeModel

这学期同时上了计算机图形学和计算方法两门课,学到这部分的时候突然觉得de Casteljau递推算法特别像牛顿插值,尤其递推计算步骤很像牛顿差商表. 一开始用伯恩斯坦多项式计算Bezier曲线的时候,由于其多项式的计算十分不利于计算机实现,还会出现数值不稳定的情况 所以后来出现了de Casteljau算法,以下PPT截图来自北京化工大学李辉老师  实现代码(六个顶点): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #B = (1-t)*

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

分布式一致性hash算法简介 当你看到"分布式一致性hash算法"这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 现有系统system,有modelA.modelB.modelC等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,下面我们来看看它们部

    本节介绍OpenGL中绘制直线.圆.椭圆,多边形的算法原理.     (1)绘制任意方向(任意斜率)的直线: 1)中点画线法: 中点画线法的算法原理不做介绍,但这里用到最基本的画0<=k<=1的中点画线法实现任意斜率k直线的绘制. )当A点x坐标值大于B点坐标值时,即A点在B点的右侧时,交换A.B点的坐标.保证A点在B的左侧. )考虑特殊情况,当直线AB的斜率不存在时,做近似处理,设置斜率为-(y0-y1)*,即近似无穷大. )当斜率m满足0<=m<=1时,按书本上的中点画

需求场景 一系列的坐标点,划出一条平滑的曲线 3次Bezier曲线 基本上大部分绘图工具都实现了3次Bezier曲线,4个点确定一条3次Bezier曲线.以html5中的canvas为例 let ctx = canvas.getContex('2d'); ctx.moveTo(20,20); // 曲线起点 Fom ctx.bezierCurveTo(20,100,200,100,200,20); // 分别为控制点 Ctrl1,Ctrl2, 终点 To 连续Bezier曲线 假定给定点的序列L

简单而粗暴的方法画任意阶数Bezier曲线 虽然说是任意阶数,但是嘞,算法原理是可以到任意阶数,计算机大概到100多阶就会溢出了 Bezier曲线介绍] [本文代码] 背景 在windows的OpenGL环境中,使用鼠标在屏幕上选点,并以点为基础画出Bezier曲线 初始化 鼠标操作 3阶以内Bezier曲线 n阶Bezier曲线 初始化 创建窗口,初始化大小.显示模式.添加显示和鼠标等回调函数,设置背景颜色等. 完成之后,定义两个全局的int类型的vector 用于存储鼠标在窗口中选择的点.同

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

原文:n阶贝塞尔曲线绘制(C/C#) 贝塞尔是很经典的东西,轮子应该有很多的.求n阶贝塞尔曲线用到了 德卡斯特里奥算法(De Casteljau's Algorithm) 需要拷贝代码请直接使用本文最后的例程,文章前面的大部分代码都不是最佳实践,是在编程过程中的摸索(走过的弯路),不过这些示范对笔者今后写算法启发很大. 要完成的功能是根据起点,终点和控制点,绘制n阶贝塞尔曲线 首先看n阶贝塞尔曲线的公式 公式中用了组合数,大数组合数计算也有算法: 简言之就是把  大数乘以大数除以大数  这个过程

绘制过多点的曲线意义重大.但通过试验,QT的PainterPath不是很如意.当多段曲线围成一个区域时,PainterPath内并不包含该区域的所有面积,只包含曲线和其弦构成的面积. 为了解决这一问题,采用如下方法: 1. 生成自己的bezier曲线点集 2. 将多个bezier曲线头尾相联,形成整个polygon的点集 3. 将这个polygon放入一个PainterPath,然后绘制: 4. 这个PainterPath返回留待下次使用. 下面是代码: 1. 头文件graphic.h #ifn

介绍官网:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在极值点的精确定位后,还需要为找到的特征点进行方向匹配: 特征点方向分配: 可参考:SIFT算法详解和SIFT算法原理详解 对于在DOG金字塔中检测出的关键点点,采集其所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征.梯度的模值和方向如下: 也就是说我们在高斯差分图中找到了极值点,再回到原

Bezier曲线生成 法国工程师Pierre Bezier在雷诺公司使用该方法来设计汽车.一条Bezier曲线可以拟合任何数目的控制点. 公式 设\(n+1\)个控制点\(P_0,P_1--P_n\),其中$P_k=(X_k,Y_k,Z_k),0≤k≤n $ 则\(n\)次Bezier曲线为: \[P(t)=∑P_iB_{i,n}(t)\qquad 0≤t≤1 \] 其中,\(B_{i,n}(t)\)是Bernstein基函数,即 \[B_{i,n}(t)=c_n^it^i(1-t)^{n-i}

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

ROC 曲线绘制 个人的浅显理解:1.ROC曲线必须是针对连续值输入的,通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线,故通常应用于Saliency算法评价中,因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割,从而得到ROC曲线: 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价,除非能够得到连续值,而不是二值图像:图像分割算法适合采用准确率.召回率.F1指标的平均值进行评价. 3.针对已经分割好的二值图像:分割出了一系列的分割二值图,除非分割的结果足够大,否则很难得到良好的ROC曲线,一般都

本文转载自http://blog.jobbole.com/24006/ 摘要本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论.文章主要内容分为三个部分.第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论M

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