最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值.也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值. 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确.但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹. http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续

作为一个初学者,简单的谈一下自己的作业心得体会.如果你是完全没有接触过Java的学习,本篇博文可能会有些收获,如果你已经学习Java有一段时间了,那么可以放弃这篇文章了,因为这篇文章讲解的是基本的东西,甚至因为学习深度原因可能会有所错误,仅作为了解Java入门的浅显资料. Java的基础结构我就不多赘述了,网络上有非常详细的资料,我平常最多使用的是菜鸟教程https://www.runoob.com/java/java-tutorial.html,可以简单了解非常基础. 直接进入正题 初学者的最

现代计算机图形管线渲染图像的方法是处理这两个问题: 1 3D世界的几何图元如何投影成2D图元,进而对应到屏幕的哪些像素 2 根据已有的信息(光照,法向量,贴图),每个像素点应该怎样设置颜色 根据这两个问题,我们有了顶点着色器和片段着色器. 本次研究的内容,是第2个问题中的一个问题.这个问题出现在我们有了贴图,我们有了uv,我们有了片段的位置(并非是像素位置,而是有一定精度的浮点位置),如何根据这部分信息选择颜色. 一切技术都起始于对现有不完美部分的改造,MipMap的概念就是这么来的.任何人从事

上个月,也可能是上个月的上个月,我的欢乐豆兵积攒到了百万之众,突破了历史记录.最近2个月一直在高倍场混,想写点高倍场的心得体会.本篇的体会,与以前写的2篇斗地主心得体会,有点不同. 特别说明:我主要玩癞子挑战赛,4个癞子,变数很大.    高倍场的入场券   每天送豆,运气好的时候,得个冠军,就有3万豆了.心情大好的时候,就去中倍场转悠几圈.如果运气好点,可以很快积累到30万.初级场,欢乐豆需要1000到7万.中级场需要7万~30万.电脑上玩和手机上玩貌似有点区别.以前在电脑上玩,一局最多输30

假设我们已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值.根据图中所示,我们得到 由于 x 值已知,所以可以从公式得到 y 的值 已知 y 求 x 的过程与以上过程相同,只是 x 与 y 要进行交换. python的代码实现: import matplotlib.pyplot as plt """ @brief: 计算n阶差商 f[x0, x1, x2 ... xn] @param: xi 所有插值节点的横坐标集合

float distance = FVector::Distance(SelfLocation, TargetLocation); .f / distance; DrawDebugPoint(GetWorld(), FMath::Lerp(SelfLocation,TargetLocation,p),,FColor::Red,false,0.03);

本文是在微信公众号发表的原创~ 额,图片粘不过来~就把链接给你们吧 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzM5NDAzMg==&mid=400740076&idx=1&sn=c576b3fecb3f47e16b49b42b16caa491#rd

三.方法引用 https://www.jianshu.com/p/c9790ba76cee 这边博客写的很好,可以首先阅读,在这里感谢这篇文章的博主. 1. 格式 调用者::调用者具备的方法名 2. 作用 简化lambda表达式 3. 适用场景 如果lambda表达式所实现的功能,已经有实现的方法,那么可以将lambda表达式简化成方法引用的形式. 4. 注意事项 1) Lambda表达式就是提供方法类型接口中唯一方法的实现内容,而方法引用就是用于简化lambda表达式.因此,必须保证方法引用的

第三章整章介绍了git,git是一个开源的分布式版本控制系统,用以有效.高速的处理从很小到非常大的项目版本管理.通过配置git后可以很方便的找到需要的资源,更多的是代码和包,可以在本地建立版本库,为了方便和尽可能多的获得资源,我觉得还是在网上的好,(所有网上,懂么)这就需要理解git的用法和功能听说git很复杂,书上也是用一个例子来演示了如何创建版本库.提交源代码.创建分支.向远程服务器上传源代码,从远程服务器获取源码.在上传自己的代码时,如果你不想让别人看见,你的缴费,不然就是开源的,就像我们

最近,经常匹配到UD内战.有输有赢,有的时候,自己双矿经济,人口优势巨大,却很遗憾地输掉比赛. 本文,简要分析下 对战过程. 前期狗流开局, 5只狗,一只出去骚扰,攻击商店,防止对方科技蜘蛛骚扰我.二本光环DK+2发游侠+N只狗+蜘蛛,抢对方点,或者压制对方不让对方练级.自己生3本,开矿,或者开矿,再生3本. 后期,经常出现的一个局面是,双方都是3英雄,对方是DK+Lich+游侠,我是DK+游侠+Lich.兵力都主要是蜘蛛.胖子.盒子.主要不同的是,对方出"女妖".有了"绿帽

前言 在之前的DirectX SDK中,纹理的读取使用的是D3DX11CreateShaderResourceViewFromFile函数,现在在Windows SDK中已经没有这些函数,我们需要找到DDSTextureLoader和WICTextureLoader这两个库来读取DDS位图和WIC位图 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在这里汇报. 纹理坐标系 纹理坐

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

[图像处理笔记]总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构.常见的点结构一般为图像内容中的角点.交叉点.闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样.Harris角点检测器便是运用二阶矩或自相关矩阵来加速局部极值搜索并保证方向的不变性.基于像素比较的特征提取方法也称为二值特征,通常具有极高的提取效率并具有一定的方向不变性以及所提取的特征点具有较高的重复率,对后续的匹配具有重要

采样与抗锯齿 当高分辨率贴图被缩小时,贴图会出现严重的混淆现象.虽然第7章中的非均匀采样技术可以减少这种混叠的视觉影响,但是更好的解决方案是实现基于分辨率进行采样的纹理函数. 可以在使用贴图时先对贴图的分辨率进行判断,避免采样高分辨率贴图. 为了解决贴图采样函数造成的混淆问题,我们必须解决以下两个问题: 必须计算贴图空间的采样率,以及获得贴图分辨率,之后就可以计算出屏幕空间的采样率,最后为了获得图元表面的采样率就必须对贴图进行采样,以获得贴图采样率. 对于给定的贴图采样率,必须使用采样理论去引导

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers

超详细的基础教程传送门:(持续更新中) Unity UGUI之Canvas&EventSystem:http://blog.csdn.net/qq992817263/article/details/51753844 Unity UGUI基础之Text:http://blog.csdn.net/qq992817263/article/details/51753864 Unity UGUI基础之Image:http://blog.csdn.net/qq992817263/article/detail

[Sprite Editor] 在Unity3D中,一个图片可以有多种类型(如下图).对于2D游戏开发,最常用的类型就是Sprite. 下图是Sprite Texture的属性,Packing Tag用于指定packing在哪一个tag.Filter Mode指定Texture的Filter模式,就是最近点.双线性.三线性.最主要的是Sprite Editor按钮. SpriteEditor用于编辑一个Texture,把Texture切分成一个个sprite.除了上图外,也可通过Window->

本文主要整理简绍来自互联网的各项异性滤波的知识. 原文链接:http://www.linuxgraphics.cn/graphics/using_anisotropic_texture_filtering_in_opengl.html 主要的纹理过滤 纹理是数据的简单矩阵排列--比如.颜色数据.亮度数据或者颜色和alpha(透明度)数据.纹理数组中的每个独立的数值通常称为一个纹理单元. 纹理映射是一种将纹理图像应用于物体表面的技术(就是把图像贴到构成物体表面的多边形上去),就像该图像是一种贴画纸