参考图: 代码如下: var x1 = 0; var y1 = 100; var x2 = -100; var y2 = 0; var angle = 30; var PI = Math.PI; // 两点间的x轴夹角弧度 var xAngle=Math.atan2((y2-y1), (x2-x1)); // 转为角度 xAngle = 360*xAngle/(2*PI); // 两点间的长度 var L=Math.sqrt((y2-y1)*(y2-y1)+(x2-x1)*(x2-x1)); /

class MyNodeVisitor:public osg::NodeVisitor { pulic: MyNodeVisitor():osg::NodeVisitor(osg::NodeVisitor::TRAVERSE_ALL_CHILDREN) {} void apply(osg::Geode& geode) { //计算当前geode节点对应的世界变换矩阵,用来计算geode中顶点对应的世界坐标 osg::Matrix geodeMatrix=osg::computeLocalToWo

本文转自 http://blog.csdn.net/ztp800201/article/details/44676867 Java 计算两个GPS坐标点之间的距离 1. Lat1 Lung1 表示A点经纬度,Lat2 Lung2 表示B点经纬度: 2. a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差  b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差: 3. 6378.137为地球半径,单位为千米: 计算出来的结果单位为千米. 从google maps的脚本里扒了段代码,是用来计算两点间经纬度距离 pr

1.背景: 在国土,调查等行业业务里面经常有需要计算某个图斑的四邻坐标,即xmax,xmin,ymin,ymax;也就是常说的MBR(最小外包矩形),本教程演示如何计算一个shapefile文件上的图斑四邻坐标,最终以表格的方式输出: 2.计算过程: 1首先需要提取图层的外包矩形:        管理工具->要素->要素包络矩形转面,得到一个面图层. 2计算矩形的拐点坐标:        管理工具->要素->要素折点转点,得到一个点图层:        点图层上新建两个字段,分别为

来源:旋转卡壳法求点集最小外接矩形(面积)并输出四个顶点坐标 BZOJ又崩了,直接贴一下人家的代码. 代码: #include"stdio.h" #include"string.h" #include"math.h" #define M 50006 #define eps 1e-10 #include"stdlib.h" #define inf 999999999 typedef struct node { double x,

计算两个GPS坐标点的距离,第一个参数是第一个点的维度,第二个参数是第一个点的经度 http://yuninglovekefan.blog.sohu.com/235655696.html /** * */ package utils; /** * 坐标计算的工具类 * * @author ywf * */ public class PositionUtils { private static final double EARTH_RADIUS = 6371.004; static double

定义π define('PI',3.1415926535898); define('EARTH_RADIUS',6378.137); 计算两组经纬度坐标 之间的距离 /** * 计算两组经纬度坐标 之间的距离 * params :lat1 纬度1: lng1 经度1: lat2 纬度2: lng2 经度2: len_type (1:m or 2:km); * return m or km */ function GetDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2, $l

不规则形状的Ifc构件顶点坐标获取 今天有人问我,ifc构件的顶点坐标怎么获取,自己前年的时候写过类似的程序,但有点记不清了,最近一直用C++解析ifc,慎重起见,还是重新再写一次,java版本的获取方式如下,有空了再尝试一下C#版本的怎么写. public static void getVertex(IfcProduct ifcProductParam) { IfcProductRepresentation productRepresentation =ifcProductParam.getR

地球是一个近乎标准的椭球体,它的赤道半径为6378.140千米,极半径为6356.755千米,平均半径6371.004千米.如果我们假设地球是一个完美的球体,那么它的半径就是地球的平均半径,记为R.如果以0度经线为基准,那么根据地球表面任意两点的经纬度就可以计算出这两点间的地表距离(这里忽略地球表面地形对计算带来的误差,仅仅是理论上的估算值).设第一点A的经纬度为(LonA, LatA),第二点B的经纬度为(LonB, LatB),按照0度经线的基准,东经取经度的正值(Longitude),西经

/** * @name 根据经纬度确定两点的距离[地理位置] * @author tbj * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 * @date 2015-9-21 */ public static function getLocationDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; // 定义地球的半径 $lat1 = ($lat1 * pi()) / 180

在判断了某个坐标点是否在多边形内后,还有另一个需求就是当我这个坐标点在多边形外部时,我需要计算这个坐标点到多边形的距离是否在一个允许的误差范围内 通过两个位置的经纬度坐标计算距离(C#版本) 转自:https://blog.csdn.net/jasonsong2008/article/details/78423496 经纬坐标系中求点到线段距离的方法 转自C语言版本: https://blog.csdn.net/ufoxiong21/article/details/46487001 依据地图上的

这个方法引用自群友的博客 https://www.xiaofengyu.com/?p=143 使用百度地图的时候,常常会用到判断一个点是否在一个多边形的范围内,该方法用到的是射线法, 通过修改Javascrpit的代码过来的,射线法的意思就是从点出发和任意的一边的交叉点数为奇数则为在改区域内, 参考文档http://erich.realtimerendering.com/ptinpoly/ public class location { public double lat; public dou

场景:已知两个GPS点的经纬度坐标信息.计算两点的距离. 1． 距离/纬度关系 GPS: 22.514519,113.380301 GPS: 22.511962,113.380301 距离: 284.6439379583341   jl_wd=284.6439379583341/(22.51451-22.511962) = 111712.69150641055729984301412873 (米/度) 2． 距离/经度关系 GPS: 22.514866, 113.388444 GPS: 22.5

show variables like '%func%'; set global log_bin_trust_function_creators=1; use scm_wuliudelimiter $$ create function getDistance(     lon1 float(10,7)     ,lat1 float(10,7)    ,lon2 float(10,7)     ,lat2 float(10,7)) RETURNS doublebegin    declare d

前言 有关计算着色器的基础其实并不是很多.接下来继续讲解如何使用计算着色器实现水波效果,即龙书中所实现的水波.但是光看代码可是完全看不出来是在做什么的.个人根据书中所给的参考书籍找到了对应的实现原理,但是里面涉及到比较多的物理公式.因此,要看懂这一章需要有高数功底(求导.偏导.微分方程),我会把推导过程给列出来. 本章演示项目还用到了其他的一些效果,在学习本章之前建议先了解如下内容: 章节内容 11 混合状态 17 利用几何着色器实现公告板效果(雾效部分) 26 计算着色器:入门 27 计算着色

1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp

上一篇介绍了Marching Cubes算法,Marching Cubes算法是三维重建算法中的经典算法,算法主要思想是检测与等值面相交的体素单元并计算交点的坐标,然后对不同的相交情况利用查找表在体素单元内构建相应的网格拓扑关系.Marching Cubes算法简单,但是存在一些缺陷:1.模型二义性问题:2.模型特征问题. 对于二义性问题,以2D情形为例,存在一个单元中同一顶点状态而不同的连接方式(如下图所示). 图:2D中Marching Cubes算法的二义性问题 那么对于上图中两种连接方式

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十二课:凹凸映射 凹凸映射,多重纹理扩展: 这是一课高级教程,请确信你对基本知识已经非常了解了.这一课是基于第六课的代码的,它将建立一个非常酷的立体纹理效果. 这一课由Jens Schneider所写,它基本上是由第6课改写而来

这里加入了点难度了,增加了对HTML很多时间的把握,对象的把握 index.html <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <title>Paint</title> <meta charset="gbk" /> <link type="text/css" href="canvas.css" rel="stylesheet"/&g