%%%1.M文件%(1).以往少的程序可以在命令行窗口进行编码,但大量的程序编排到命令行窗口,%会有造成乱码的危险.(2).如果将命令编成程序存储在一个文件中(M文件),依次运行文件中的命令,则可以重复进行%(3).M文件根据调用方式的不同可以分为两类: Script:脚本文件/命令文件 Function:函数文件 M文件均以 .m为扩展名(4).(5).(6).%%%2.数据输入:input >>A=input('请输入你要输入的数字:');请输入你要输入的数字:1.2 %输入后保存到A里面

这是一个静态插值算法的效果,图形学中插值算法应用十分广.如动画.photoshop, autocAD等软件画曲线,还有shader中的渐变上色也是一个硬件支持的插值算法. Interpolation是非常低层的算法,在图形学中能够说无处不在. 本程序通过设置两个vector.然后就能够在这两个vector之间插入点,得到不同的效果 如两个vector不同长度能够得到: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQva2VuZGVuMjM=/font/5

图形渲染中,idw反距离权重插值算法是一个应用非常广泛的方法,但是js实现的比较少,目前实现一个: //idw算法 //输入[[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0]] function idwcomputer(datas,result){ if(datas.lenght<3) return result; var m0=datas.length; var m1=result.length; //console.info(datas); //距离列表 v

三次样条插值算法 1 总体说明 三次样条插值算法是一种计算量和效果都比较理想的插值算法.关于三次样条插值算法的原理这里不做过多的解释,下面的代码是我在网上收集了两种C++实现版本的基础上自己整合的一个版本.由于本人刚接触C++不久,水平有限.没有使用模板机制将代码做的更通用.关于算法实现有下面几点说明. 所有有关的类都被包含到SplineSpace命名空间中. SplineSpace中一个有三个类分别是异常类(SplineFailure),接口类(SplineInterface)和实现类(Spl

转自http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/17335477 最新版OpenCV2.4.7中,cv::resize函数有五种插值算法:最近邻.双线性.双三次.基于像素区域关系.兰索斯插值.下面用for循环代替cv::resize函数来说明其详细的插值实现过程,其中部分代码摘自于cv::resize函数中的源代码. 每种插值算法的前部分代码是相同的,如下: cv::Mat matSrc, matDst1, matDst2; matSrc 

插值的定义: 设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义,且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得 P(xi)=yi (i=0,1,…,n) 成立,就称P(x)为f(x)的插值函数, x0,x1,…,xn称为插值节点,包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间,求插值函数P(x)的方法就是插值法. 有时,在图像的几何变换中,比如缩放和旋转,输出图像上的像素点坐标有可能对应于原图像上几个像素点之间的位置,这个时候就需要通过灰度插值处理来计

本设计预实现720P到1080P的图像放大,输入是YUV444数据,分量像素位宽为10bit,采用的算法为双线性插值法,开发平台是xiinx K7开发板. 双线性插值法即双次线性插值,首先在横向线性插值,然后在纵向线性插值,如图1所示.       图1 双线性插值原理                                                      图2 双线性插值FPGA结构 在FPGA中实现主要依靠双线性插值计算公式,即: P_new=(1-dx)(1-dy)P1+

#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void Zero_order(const Mat &src, Mat &dst, float k1, float k2) { Mat dst1(dst.size(), dst.type()); for (int i = 0; i < src.rows; ++i) { for (int j = 0; j < src.cols;

ARCore中四元数差值算法: 其中t的取值范围为[0, 1],当 t = 0 时,结果为a:当t = 1 时,结果为b. public static Quaternion makeInterpolated(Quaternion a, Quaternion b, float t) { Quaternion out = new Quaternion(); float cosHalfTheta = a.x * b.x + a.y * b.y + a.z * b.z + a.w * b.w; if(c

拉格朗日插值(Lagrange interpolation)是一种多项式插值方法,指插值条件中不出现被插函数导数值,过n+1个样点,满足如下图的插值条件的多项式.也叫做拉格朗日公式.  这里以拉格朗日3次插值为例,利用C++进行实现: //利用lagrange插值公式 #include<iostream> using namespace std; double Lx(int i,double x,double* Arr) { ,fenmu=; ;k<;k++) { if (k==i) c

  1.算法功能简介 反距离权重 (IDW) 插值使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值.权重是一种反距离函数.进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面.此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小.例如,为分析零售网点而对购电消费者的表面进行插值处理时,在较远位置购电影响较小,这是因为人们更倾向于在家附近购物. 根据给定的控制点对和控制点的位移矢量(方向和距离),实现图像每一个像素点的位移.反距离加权插值的方法是通过得到每一个像素点和选定控制点对的逼近关系,以及相对应的权

本文结合一些周知的概念和源码片段,对View动画的工作原理进行挖掘和分析.以下不是对源码一丝不苟的分析过程,只是以搞清楚Animation的执行过程.如何被周期性调用为目标粗略分析下相关方法的执行细节,最终贯穿View动画实际发生的一切. View动画使用 Android提供了属性动画(property animation).帧动画(frame-by-frame animation)和View动画( tweened animation:补间动画),View动画的使用相对简单,但又不像真正意义上的

自定义控件 Android系统提供了一系列UI相关的类来帮助我们构造app的界面,以及完成交互的处理. 一般的,所有可以在窗口中被展示的UI对象类型,最终都是继承自View的类,这包括展示最终内容的非布局View子类和继承自ViewGroup的布局类. 其它的诸如Scroller.GestureDetector等android.view包下的辅助类简化了有关视图操作和交互处理. 无论如何,自己的app中总会遇到内建的类型无法满足要求的场景,这时就必须实现自己的UI组件了. 自定义控件的方式 根据

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 等值面是气象.环保等相关项目上常用到的效果展示.在传统的CS项目中,可以利用一些二次开发工具进行开发,具有科研性质的项目上还会利用一些工具进行复杂建模出图然后流程化.这里,我们撇去复杂的建模各因子,谈谈通用的等值面如何在WebGIS中进行展示. 首先,我介绍下几种可以在前端进行等值面渲染的方案: a.利用arcgis的model进行建模,设置好输入项,插值工具

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 等值线是GIS制图中常见的功能,一般有两种思路:一种是先进行插值生成等值面栅格图,然后将等值面提取成等值线:另一种是进行插值后,直接再根据算法进行插值点连接生成一条尽量闭合以及平滑的曲线. 在进行插值中,有很多算法可以选择,各种算法中也会有不同的参数需要调试,并且更具实际情况,比如地理环境因素等进行微调,最后建模.这里我们要讨论的是忽略一切外在因素,只根据坐标

用程序来求积分的方法有很多,这篇文章主要是有关牛顿-科特斯公式. 学过插值算法的同学最容易想到的就是用插值函数代替被积分函数来求积分,但实际上在大部分场景下这是行不通的. 插值函数一般是一个不超过n次的多项式,如果用插值函数来求积分的话,就会引进高次多项式求积分的问题.这样会将原来的求积分问题带到另一个求积分问题:如何求n次多项式的积分,而且当次数变高时,会出现龙悲歌现象,误差反而可能会增大,并且高次的插值求积公式有可能会变得不稳定:详细原因不赘述. 牛顿-科特斯公式解决这一问题的办法是将大的插

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler). 1. Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够使用比较高效的机器指令对该函数进行优化.优化器(Optimizer)内置的一些Intrinsic Function行为信息,可以对Intrinsic进行一些不适用于内联汇编的优化,所以通常来说Intrinsic Fu

写在前面 不读文章,只对代码感兴趣可以直接跳转到这里 https://github.com/AlloyTeam/AlloyGameEngine 然后star一下,多谢支持:). 游戏或者应用中,不是所有的地方都是贴图,Shape 也有很常见的应用场景,如游戏中显示HP的血条.大量的Shape可以组成矢量图.矢量图的好处是放大不失真,也就是不会变模糊:而位图放大失真,失真的程度要看其平台插值算法的牛B程度,但放大效果越好的算法,速度越慢,所以大部分平台会在速度和效果上取个折中. 绘制Shape根绘

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin